pintos-os.org Git - pspp/blob - src/language/stats/oneway.c

   1 /* PSPP - a program for statistical analysis.
   2    Copyright (C) 1997-9, 2000, 2007, 2009, 2010 Free Software Foundation, Inc.
   3
   4    This program is free software: you can redistribute it and/or modify
   5    it under the terms of the GNU General Public License as published by
   6    the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
   7    (at your option) any later version.
   8
   9    This program is distributed in the hope that it will be useful,
  10    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  11    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
  12    GNU General Public License for more details.
  13
  14    You should have received a copy of the GNU General Public License
  15    along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>. */
  16
  17 #include <config.h>
  18
  19 #include <data/case.h>
  20 #include <data/casegrouper.h>
  21 #include <data/casereader.h>
  22
  23 #include <math/covariance.h>
  24 #include <math/categoricals.h>
  25 #include <gsl/gsl_matrix.h>
  26 #include <linreg/sweep.h>
  27
  28 #include <libpspp/ll.h>
  29
  30 #include <language/lexer/lexer.h>
  31 #include <language/lexer/variable-parser.h>
  32 #include <language/lexer/value-parser.h>
  33 #include <language/command.h>
  34
  35 #include <data/procedure.h>
  36 #include <data/dictionary.h>
  37
  38
  39 #include <language/dictionary/split-file.h>
  40 #include <libpspp/hash.h>
  41 #include <libpspp/taint.h>
  42 #include <math/group-proc.h>
  43 #include <math/levene.h>
  44 #include <libpspp/misc.h>
  45
  46 #include <output/tab.h>
  47
  48 #include <gsl/gsl_cdf.h>
  49 #include <math.h>
  50 #include <data/format.h>
  51
  52 #include <libpspp/message.h>
  53
  54 #include "gettext.h"
  55 #define _(msgid) gettext (msgid)
  56
  57 enum missing_type
  58   {
  59     MISS_LISTWISE,
  60     MISS_ANALYSIS,
  61   };
  62
  63 enum statistics
  64   {
  65     STATS_DESCRIPTIVES = 0x0001,
  66     STATS_HOMOGENEITY = 0x0002
  67   };
  68
  69 struct coeff_node
  70 {
  71   struct ll ll;
  72   double coeff;
  73 };
  74
  75
  76 struct contrasts_node
  77 {
  78   struct ll ll;
  79   struct ll_list coefficient_list;
  80
  81   bool bad_count; /* True if the number of coefficients does not equal the number of groups */
  82 };
  83
  84 struct oneway_spec
  85 {
  86   size_t n_vars;
  87   const struct variable **vars;
  88
  89   const struct variable *indep_var;
  90
  91   enum statistics stats;
  92
  93   enum missing_type missing_type;
  94   enum mv_class exclude;
  95
  96   /* List of contrasts */
  97   struct ll_list contrast_list;
  98
  99   /* The weight variable */
 100   const struct variable *wv;
 101 };
 102
 103
 104 /* Workspace variable for each dependent variable */
 105 struct per_var_ws
 106 {
 107   struct covariance *cov;
 108
 109   double sst;
 110   double sse;
 111   double ssa;
 112
 113   int n_groups;
 114
 115   double cc;
 116 };
 117
 118 struct oneway_workspace
 119 {
 120   /* The number of distinct values of the independent variable, when all
 121      missing values are disregarded */
 122   int actual_number_of_groups;
 123
 124   /* A  hash table containing all the distinct values of the independent
 125      variable */
 126   struct hsh_table *group_hash;
 127
 128   struct per_var_ws *vws;
 129 };
 130
 131 /* Routines to show the output tables */
 132 static void show_anova_table (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 133 static void show_descriptives (const struct oneway_spec *);
 134 static void show_homogeneity (const struct oneway_spec *);
 135
 136 static void output_oneway (const struct oneway_spec *, struct oneway_workspace *ws);
 137 static void run_oneway (const struct oneway_spec *cmd, struct casereader *input, const struct dataset *ds);
 138
 139 int
 140 cmd_oneway (struct lexer *lexer, struct dataset *ds)
 141 {
 142   const struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 143   struct oneway_spec oneway ;
 144   oneway.n_vars = 0;
 145   oneway.vars = NULL;
 146   oneway.indep_var = NULL;
 147   oneway.stats = 0;
 148   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 149   oneway.exclude = MV_ANY;
 150   oneway.wv = dict_get_weight (dict);
 151
 152   ll_init (&oneway.contrast_list);
 153
 154
 155   if ( lex_match (lexer, '/'))
 156     {
 157       if (!lex_force_match_id (lexer, "VARIABLES"))
 158         {
 159           goto error;
 160         }
 161       lex_match (lexer, '=');
 162     }
 163
 164   if (!parse_variables_const (lexer, dict,
 165                               &oneway.vars, &oneway.n_vars,
 166                               PV_NO_DUPLICATE | PV_NUMERIC))
 167     goto error;
 168
 169   lex_force_match (lexer, T_BY);
 170
 171   oneway.indep_var = parse_variable_const (lexer, dict);
 172
 173   while (lex_token (lexer) != '.')
 174     {
 175       lex_match (lexer, '/');
 176
 177       if (lex_match_id (lexer, "STATISTICS"))
 178         {
 179           lex_match (lexer, '=');
 180           while (lex_token (lexer) != '.' && lex_token (lexer) != '/')
 181             {
 182               if (lex_match_id (lexer, "DESCRIPTIVES"))
 183                 {
 184                   oneway.stats |= STATS_DESCRIPTIVES;
 185                 }
 186               else if (lex_match_id (lexer, "HOMOGENEITY"))
 187                 {
 188                   oneway.stats |= STATS_HOMOGENEITY;
 189                 }
 190               else
 191                 {
 192                   lex_error (lexer, NULL);
 193                   goto error;
 194                 }
 195             }
 196         }
 197       else if (lex_match_id (lexer, "CONTRAST"))
 198         {
 199           struct contrasts_node *cl = xzalloc (sizeof *cl);
 200
 201           struct ll_list *coefficient_list = &cl->coefficient_list;
 202           lex_match (lexer, '=');
 203
 204           ll_init (coefficient_list);
 205
 206           while (lex_token (lexer) != '.' && lex_token (lexer) != '/')
 207             {
 208               if ( lex_is_number (lexer))
 209                 {
 210                   struct coeff_node *cc = xmalloc (sizeof *cc);
 211                   cc->coeff = lex_number (lexer);
 212
 213                   ll_push_tail (coefficient_list, &cc->ll);
 214                   lex_get (lexer);
 215                 }
 216               else
 217                 {
 218                   lex_error (lexer, NULL);
 219                   goto error;
 220                 }
 221             }
 222
 223           ll_push_tail (&oneway.contrast_list, &cl->ll);
 224         }
 225       else if (lex_match_id (lexer, "MISSING"))
 226         {
 227           lex_match (lexer, '=');
 228           while (lex_token (lexer) != '.' && lex_token (lexer) != '/')
 229             {
 230               if (lex_match_id (lexer, "INCLUDE"))
 231                 {
 232                   oneway.exclude = MV_SYSTEM;
 233                 }
 234               else if (lex_match_id (lexer, "EXCLUDE"))
 235                 {
 236                   oneway.exclude = MV_ANY;
 237                 }
 238               else if (lex_match_id (lexer, "LISTWISE"))
 239                 {
 240                   oneway.missing_type = MISS_LISTWISE;
 241                 }
 242               else if (lex_match_id (lexer, "ANALYSIS"))
 243                 {
 244                   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 245                 }
 246               else
 247                 {
 248                   lex_error (lexer, NULL);
 249                   goto error;
 250                 }
 251             }
 252         }
 253       else
 254         {
 255           lex_error (lexer, NULL);
 256           goto error;
 257         }
 258     }
 259
 260
 261   {
 262     struct casegrouper *grouper;
 263     struct casereader *group;
 264     bool ok;
 265
 266
 267
 268     grouper = casegrouper_create_splits (proc_open (ds), dict);
 269     while (casegrouper_get_next_group (grouper, &group))
 270       run_oneway (&oneway, group, ds);
 271     ok = casegrouper_destroy (grouper);
 272     ok = proc_commit (ds) && ok;
 273   }
 274
 275   free (oneway.vars);
 276   return CMD_SUCCESS;
 277
 278  error:
 279   free (oneway.vars);
 280   return CMD_FAILURE;
 281 }
 282
 283
 284 \f
 285
 286 static int
 287 compare_double_3way (const void *a_, const void *b_, const void *aux UNUSED)
 288 {
 289   const double *a = a_;
 290   const double *b = b_;
 291   return *a < *b ? -1 : *a > *b;
 292 }
 293
 294 static unsigned
 295 do_hash_double (const void *value_, const void *aux UNUSED)
 296 {
 297   const double *value = value_;
 298   return hash_double (*value, 0);
 299 }
 300
 301 static void
 302 free_double (void *value_, const void *aux UNUSED)
 303 {
 304   double *value = value_;
 305   free (value);
 306 }
 307
 308 static void postcalc (const struct oneway_spec *cmd);
 309 static void  precalc (const struct oneway_spec *cmd);
 310
 311
 312 static void
 313 run_oneway (const struct oneway_spec *cmd,
 314             struct casereader *input,
 315             const struct dataset *ds)
 316 {
 317   int v;
 318   struct taint *taint;
 319   struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 320   struct casereader *reader;
 321   struct ccase *c;
 322
 323
 324   struct oneway_workspace ws;
 325
 326   ws.vws = xmalloc (cmd->n_vars * sizeof (*ws.vws));
 327
 328
 329   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 330     {
 331       struct categoricals *cats = categoricals_create (&cmd->indep_var, 1,
 332                                                    cmd->wv, cmd->exclude);
 333
 334       ws.vws[v].cov = covariance_2pass_create (1, &cmd->vars[v],
 335                                                cats,
 336                                                cmd->wv, cmd->exclude);
 337       ws.vws[v].cc = 0;
 338     }
 339
 340   c = casereader_peek (input, 0);
 341   if (c == NULL)
 342     {
 343       casereader_destroy (input);
 344       return;
 345     }
 346   output_split_file_values (ds, c);
 347   case_unref (c);
 348
 349   taint = taint_clone (casereader_get_taint (input));
 350
 351   ws.group_hash = hsh_create (4,
 352                                   compare_double_3way,
 353                                   do_hash_double,
 354                                   free_double,
 355                                   cmd->indep_var);
 356
 357   precalc (cmd);
 358
 359   input = casereader_create_filter_missing (input, &cmd->indep_var, 1,
 360                                             cmd->exclude, NULL, NULL);
 361   if (cmd->missing_type == MISS_LISTWISE)
 362     input = casereader_create_filter_missing (input, cmd->vars, cmd->n_vars,
 363                                               cmd->exclude, NULL, NULL);
 364   input = casereader_create_filter_weight (input, dict, NULL, NULL);
 365
 366   reader = casereader_clone (input);
 367
 368   for (; (c = casereader_read (reader)) != NULL; case_unref (c))
 369     {
 370       size_t i;
 371
 372       const double weight = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 373
 374       const union value *indep_val = case_data (c, cmd->indep_var);
 375       void **p = hsh_probe (ws.group_hash, &indep_val->f);
 376       if (*p == NULL)
 377         {
 378           double *value = *p = xmalloc (sizeof *value);
 379           *value = indep_val->f;
 380         }
 381
 382       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 383         {
 384           {
 385             struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 386
 387             pvw->cc += weight;
 388             covariance_accumulate_pass1 (pvw->cov, c);
 389           }
 390
 391           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 392
 393           const union value *val = case_data (c, v);
 394
 395           struct group_proc *gp = group_proc_get (cmd->vars[i]);
 396           struct hsh_table *group_hash = gp->group_hash;
 397
 398           struct group_statistics *gs;
 399
 400           gs = hsh_find (group_hash, indep_val );
 401
 402           if ( ! gs )
 403             {
 404               gs = xmalloc (sizeof *gs);
 405               gs->id = *indep_val;
 406               gs->sum = 0;
 407               gs->n = 0;
 408               gs->ssq = 0;
 409               gs->sum_diff = 0;
 410               gs->minimum = DBL_MAX;
 411               gs->maximum = -DBL_MAX;
 412
 413               hsh_insert ( group_hash, gs );
 414             }
 415
 416           if (!var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 417             {
 418               struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 419
 420               totals->n += weight;
 421               totals->sum += weight * val->f;
 422               totals->ssq += weight * pow2 (val->f);
 423
 424               if ( val->f * weight  < totals->minimum )
 425                 totals->minimum = val->f * weight;
 426
 427               if ( val->f * weight  > totals->maximum )
 428                 totals->maximum = val->f * weight;
 429
 430               gs->n += weight;
 431               gs->sum += weight * val->f;
 432               gs->ssq += weight * pow2 (val->f);
 433
 434               if ( val->f * weight  < gs->minimum )
 435                 gs->minimum = val->f * weight;
 436
 437               if ( val->f * weight  > gs->maximum )
 438                 gs->maximum = val->f * weight;
 439             }
 440
 441           gp->n_groups = hsh_count (group_hash );
 442         }
 443
 444     }
 445   casereader_destroy (reader);
 446   reader = casereader_clone (input);
 447   for ( ; (c = casereader_read (reader) ); case_unref (c))
 448     {
 449       int i;
 450       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 451         {
 452           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 453           covariance_accumulate_pass2 (pvw->cov, c);
 454         }
 455     }
 456   casereader_destroy (reader);
 457
 458   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 459     {
 460       struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[v];
 461       gsl_matrix *cm = covariance_calculate_unnormalized (pvw->cov);
 462       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
 463
 464       pvw->sst = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 465
 466       reg_sweep (cm, 0);
 467
 468       pvw->sse = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 469
 470       pvw->ssa = pvw->sst - pvw->sse;
 471
 472       pvw->n_groups = categoricals_total (cats);
 473     }
 474
 475   postcalc (cmd);
 476
 477   if ( cmd->stats & STATS_HOMOGENEITY )
 478     levene (dict, casereader_clone (input), cmd->indep_var,
 479             cmd->n_vars, cmd->vars, cmd->exclude);
 480
 481   casereader_destroy (input);
 482
 483   ws.actual_number_of_groups = hsh_count (ws.group_hash);
 484
 485   if (!taint_has_tainted_successor (taint))
 486     output_oneway (cmd, &ws);
 487
 488   taint_destroy (taint);
 489 }
 490
 491 /* Pre calculations */
 492 static void
 493 precalc (const struct oneway_spec *cmd)
 494 {
 495   size_t i = 0;
 496
 497   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 498     {
 499       struct group_proc *gp = group_proc_get (cmd->vars[i]);
 500       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 501
 502       /* Create a hash for each of the dependent variables.
 503          The hash contains a group_statistics structure,
 504          and is keyed by value of the independent variable */
 505
 506       gp->group_hash = hsh_create (4, compare_group, hash_group,
 507                                    (hsh_free_func *) free_group,
 508                                    cmd->indep_var);
 509
 510       totals->sum = 0;
 511       totals->n = 0;
 512       totals->ssq = 0;
 513       totals->sum_diff = 0;
 514       totals->maximum = -DBL_MAX;
 515       totals->minimum = DBL_MAX;
 516     }
 517 }
 518
 519 /* Post calculations for the ONEWAY command */
 520 static void
 521 postcalc (const struct oneway_spec *cmd)
 522 {
 523   size_t i = 0;
 524
 525   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 526     {
 527       struct group_proc *gp = group_proc_get (cmd->vars[i]);
 528       struct hsh_table *group_hash = gp->group_hash;
 529       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 530
 531       struct hsh_iterator g;
 532       struct group_statistics *gs;
 533
 534       for (gs =  hsh_first (group_hash, &g);
 535            gs != 0;
 536            gs = hsh_next (group_hash, &g))
 537         {
 538           gs->mean = gs->sum / gs->n;
 539           gs->s_std_dev = sqrt (gs->ssq / gs->n - pow2 (gs->mean));
 540
 541           gs->std_dev = sqrt (
 542                               gs->n / (gs->n - 1) *
 543                               ( gs->ssq / gs->n - pow2 (gs->mean))
 544                               );
 545
 546           gs->se_mean = gs->std_dev / sqrt (gs->n);
 547           gs->mean_diff = gs->sum_diff / gs->n;
 548         }
 549
 550       totals->mean = totals->sum / totals->n;
 551       totals->std_dev = sqrt (
 552                               totals->n / (totals->n - 1) *
 553                               (totals->ssq / totals->n - pow2 (totals->mean))
 554                               );
 555
 556       totals->se_mean = totals->std_dev / sqrt (totals->n);
 557     }
 558 }
 559
 560 static void show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, struct oneway_workspace *ws);
 561 static void show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, struct oneway_workspace *ws);
 562
 563 static void
 564 output_oneway (const struct oneway_spec *cmd, struct oneway_workspace *ws)
 565 {
 566   size_t i = 0;
 567
 568   /* Check the sanity of the given contrast values */
 569   struct contrasts_node *coeff_list  = NULL;
 570   ll_for_each (coeff_list, struct contrasts_node, ll, &cmd->contrast_list)
 571     {
 572       struct coeff_node *cn = NULL;
 573       double sum = 0;
 574       struct ll_list *cl = &coeff_list->coefficient_list;
 575       ++i;
 576
 577       if (ll_count (cl) != ws->actual_number_of_groups)
 578         {
 579           msg (SW,
 580                _("Number of contrast coefficients must equal the number of groups"));
 581           coeff_list->bad_count = true;
 582           continue;
 583         }
 584
 585       ll_for_each (cn, struct coeff_node, ll, cl)
 586         sum += cn->coeff;
 587
 588       if ( sum != 0.0 )
 589         msg (SW, _("Coefficients for contrast %zu do not total zero"), i);
 590     }
 591
 592   if (cmd->stats & STATS_DESCRIPTIVES)
 593     show_descriptives (cmd);
 594
 595   if (cmd->stats & STATS_HOMOGENEITY)
 596     show_homogeneity (cmd);
 597
 598   show_anova_table (cmd, ws);
 599
 600
 601   if (ll_count (&cmd->contrast_list) > 0)
 602     {
 603       show_contrast_coeffs (cmd, ws);
 604       show_contrast_tests (cmd, ws);
 605     }
 606
 607
 608   /* Clean up */
 609   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i )
 610     {
 611       struct hsh_table *group_hash = group_proc_get (cmd->vars[i])->group_hash;
 612
 613       hsh_destroy (group_hash);
 614     }
 615
 616   hsh_destroy (ws->group_hash);
 617 }
 618
 619
 620 /* Show the ANOVA table */
 621 static void
 622 show_anova_table (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
 623 {
 624   size_t i;
 625   int n_cols =7;
 626   size_t n_rows = cmd->n_vars * 3 + 1;
 627
 628   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
 629
 630   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
 631
 632   tab_box (t,
 633            TAL_2, TAL_2,
 634            -1, TAL_1,
 635            0, 0,
 636            n_cols - 1, n_rows - 1);
 637
 638   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1 );
 639   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 640   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
 641
 642   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sum of Squares"));
 643   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
 644   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Square"));
 645   tab_text (t, 5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("F"));
 646   tab_text (t, 6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 647
 648
 649   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 650     {
 651       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[i];
 652       struct group_proc *gp = group_proc_get (cmd->vars[i]);
 653       const double df1 = pvw->n_groups - 1;
 654       const double df2 = pvw->cc - pvw->n_groups;
 655       const double msa = pvw->ssa / df1;
 656
 657       const char *s = var_to_string (cmd->vars[i]);
 658
 659       tab_text (t, 0, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 660       tab_text (t, 1, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Between Groups"));
 661       tab_text (t, 1, i * 3 + 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Within Groups"));
 662       tab_text (t, 1, i * 3 + 3, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
 663
 664       if (i > 0)
 665         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, i * 3 + 1);
 666
 667
 668       gp->mse  = (pvw->sst - pvw->ssa) / df2;
 669
 670       /* Sums of Squares */
 671       tab_double (t, 2, i * 3 + 1, 0, pvw->ssa, NULL);
 672       tab_double (t, 2, i * 3 + 3, 0, pvw->sst, NULL);
 673       tab_double (t, 2, i * 3 + 2, 0, pvw->sse, NULL);
 674
 675
 676       /* Degrees of freedom */
 677       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 1, 0, df1, 4, 0);
 678       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 2, 0, df2, 4, 0);
 679       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 3, 0, pvw->cc - 1, 4, 0);
 680
 681       /* Mean Squares */
 682       tab_double (t, 4, i * 3 + 1, TAB_RIGHT, msa, NULL);
 683       tab_double (t, 4, i * 3 + 2, TAB_RIGHT, gp->mse, NULL);
 684
 685       {
 686         const double F = msa / gp->mse ;
 687
 688         /* The F value */
 689         tab_double (t, 5, i * 3 + 1, 0,  F, NULL);
 690
 691         /* The significance */
 692         tab_double (t, 6, i * 3 + 1, 0, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
 693       }
 694     }
 695
 696   tab_title (t, _("ANOVA"));
 697   tab_submit (t);
 698 }
 699
 700
 701 /* Show the descriptives table */
 702 static void
 703 show_descriptives (const struct oneway_spec *cmd)
 704 {
 705   size_t v;
 706   int n_cols = 10;
 707   struct tab_table *t;
 708   int row;
 709
 710   const double confidence = 0.95;
 711   const double q = (1.0 - confidence) / 2.0;
 712
 713   const struct fmt_spec *wfmt = cmd->wv ? var_get_print_format (cmd->wv) : & F_8_0;
 714
 715   int n_rows = 2;
 716
 717   for ( v = 0; v < cmd->n_vars; ++v )
 718     n_rows += group_proc_get (cmd->vars[v])->n_groups + 1;
 719
 720   t = tab_create (n_cols, n_rows);
 721   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
 722
 723
 724   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
 725   tab_box (t,
 726            TAL_2, TAL_2,
 727            -1, TAL_1,
 728            0, 0,
 729            n_cols - 1, n_rows - 1);
 730
 731   /* Underline headers */
 732   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
 733   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 734
 735   tab_text (t, 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("N"));
 736   tab_text (t, 3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean"));
 737   tab_text (t, 4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Deviation"));
 738   tab_text (t, 5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
 739
 740
 741   tab_vline (t, TAL_0, 7, 0, 0);
 742   tab_hline (t, TAL_1, 6, 7, 1);
 743   tab_joint_text_format (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
 744                          _("%g%% Confidence Interval for Mean"),
 745                          confidence*100.0);
 746
 747   tab_text (t, 6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
 748   tab_text (t, 7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
 749
 750   tab_text (t, 8, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Minimum"));
 751   tab_text (t, 9, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Maximum"));
 752
 753
 754   tab_title (t, _("Descriptives"));
 755
 756
 757   row = 2;
 758   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 759     {
 760       double T;
 761       double std_error;
 762
 763       struct group_proc *gp = group_proc_get (cmd->vars[v]);
 764
 765       struct group_statistics *gs;
 766       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 767
 768       const char *s = var_to_string (cmd->vars[v]);
 769       const struct fmt_spec *fmt = var_get_print_format (cmd->vars[v]);
 770
 771       struct group_statistics *const *gs_array =
 772         (struct group_statistics *const *) hsh_sort (gp->group_hash);
 773       int count = 0;
 774
 775       tab_text (t, 0, row, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 776       if ( v > 0)
 777         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, row);
 778
 779       for (count = 0; count < hsh_count (gp->group_hash); ++count)
 780         {
 781           struct string vstr;
 782           ds_init_empty (&vstr);
 783           gs = gs_array[count];
 784
 785           var_append_value_name (cmd->indep_var, &gs->id, &vstr);
 786
 787           tab_text (t, 1, row + count,
 788                     TAB_LEFT | TAT_TITLE,
 789                     ds_cstr (&vstr));
 790
 791           ds_destroy (&vstr);
 792
 793           /* Now fill in the numbers ... */
 794
 795           tab_fixed (t, 2, row + count, 0, gs->n, 8, 0);
 796
 797           tab_double (t, 3, row + count, 0, gs->mean, NULL);
 798
 799           tab_double (t, 4, row + count, 0, gs->std_dev, NULL);
 800
 801           std_error = gs->std_dev / sqrt (gs->n) ;
 802           tab_double (t, 5, row + count, 0,
 803                       std_error, NULL);
 804
 805           /* Now the confidence interval */
 806
 807           T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, gs->n - 1);
 808
 809           tab_double (t, 6, row + count, 0,
 810                       gs->mean - T * std_error, NULL);
 811
 812           tab_double (t, 7, row + count, 0,
 813                       gs->mean + T * std_error, NULL);
 814
 815           /* Min and Max */
 816
 817           tab_double (t, 8, row + count, 0,  gs->minimum, fmt);
 818           tab_double (t, 9, row + count, 0,  gs->maximum, fmt);
 819         }
 820
 821       tab_text (t, 1, row + count,
 822                 TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
 823
 824       tab_double (t, 2, row + count, 0, totals->n, wfmt);
 825
 826       tab_double (t, 3, row + count, 0, totals->mean, NULL);
 827
 828       tab_double (t, 4, row + count, 0, totals->std_dev, NULL);
 829
 830       std_error = totals->std_dev / sqrt (totals->n) ;
 831
 832       tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
 833
 834       /* Now the confidence interval */
 835
 836       T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, totals->n - 1);
 837
 838       tab_double (t, 6, row + count, 0,
 839                   totals->mean - T * std_error, NULL);
 840
 841       tab_double (t, 7, row + count, 0,
 842                   totals->mean + T * std_error, NULL);
 843
 844       /* Min and Max */
 845
 846       tab_double (t, 8, row + count, 0,  totals->minimum, fmt);
 847       tab_double (t, 9, row + count, 0,  totals->maximum, fmt);
 848
 849       row += gp->n_groups + 1;
 850     }
 851
 852   tab_submit (t);
 853 }
 854
 855 /* Show the homogeneity table */
 856 static void
 857 show_homogeneity (const struct oneway_spec *cmd)
 858 {
 859   size_t v;
 860   int n_cols = 5;
 861   size_t n_rows = cmd->n_vars + 1;
 862
 863   struct tab_table *t;
 864
 865
 866   t = tab_create (n_cols, n_rows);
 867   tab_headers (t, 1, 0, 1, 0);
 868
 869
 870   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
 871   tab_box (t,
 872            TAL_2, TAL_2,
 873            -1, TAL_1,
 874            0, 0,
 875            n_cols - 1, n_rows - 1);
 876
 877
 878   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
 879   tab_vline (t, TAL_2, 1, 0, n_rows - 1);
 880
 881
 882   tab_text (t, 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Levene Statistic"));
 883   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df1"));
 884   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df2"));
 885   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 886
 887   tab_title (t, _("Test of Homogeneity of Variances"));
 888
 889   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 890     {
 891       double F;
 892       const struct variable *var = cmd->vars[v];
 893       const struct group_proc *gp = group_proc_get (cmd->vars[v]);
 894       const char *s = var_to_string (var);
 895       const struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 896
 897       const double df1 = gp->n_groups - 1;
 898       const double df2 = totals->n - gp->n_groups;
 899
 900       tab_text (t, 0, v + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 901
 902       F = gp->levene;
 903       tab_double (t, 1, v + 1, TAB_RIGHT, F, NULL);
 904       tab_fixed (t, 2, v + 1, TAB_RIGHT, df1, 8, 0);
 905       tab_fixed (t, 3, v + 1, TAB_RIGHT, df2, 8, 0);
 906
 907       /* Now the significance */
 908       tab_double (t, 4, v + 1, TAB_RIGHT,gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
 909     }
 910
 911   tab_submit (t);
 912 }
 913
 914
 915 /* Show the contrast coefficients table */
 916 static void
 917 show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, struct oneway_workspace *ws)
 918 {
 919   int c_num = 0;
 920   struct ll *cli;
 921
 922   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
 923   int n_cols = 2 + ws->actual_number_of_groups;
 924   int n_rows = 2 + n_contrasts;
 925
 926   struct tab_table *t;
 927
 928   const struct covariance *cov = ws->vws[0].cov ;
 929
 930   t = tab_create (n_cols, n_rows);
 931   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
 932
 933   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
 934   tab_box (t,
 935            TAL_2, TAL_2,
 936            -1, TAL_1,
 937            0, 0,
 938            n_cols - 1, n_rows - 1);
 939
 940   tab_box (t,
 941            -1, -1,
 942            TAL_0, TAL_0,
 943            2, 0,
 944            n_cols - 1, 0);
 945
 946   tab_box (t,
 947            -1, -1,
 948            TAL_0, TAL_0,
 949            0, 0,
 950            1, 1);
 951
 952   tab_hline (t, TAL_1, 2, n_cols - 1, 1);
 953   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
 954
 955   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 956
 957   tab_title (t, _("Contrast Coefficients"));
 958
 959   tab_text (t,  0, 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Contrast"));
 960
 961
 962   tab_joint_text (t, 2, 0, n_cols - 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
 963                   var_to_string (cmd->indep_var));
 964
 965   for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
 966         cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
 967         cli = ll_next (cli))
 968     {
 969       int count = 0;
 970       struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
 971       struct ll *coeffi ;
 972
 973       tab_text_format (t, 1, c_num + 2, TAB_CENTER, "%d", c_num + 1);
 974
 975       for (coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
 976            coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list);
 977            ++count, coeffi = ll_next (coeffi))
 978         {
 979           const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (cov);
 980           const union value *val = categoricals_get_value_by_subscript (cats, count);
 981           struct string vstr;
 982
 983           ds_init_empty (&vstr);
 984
 985           var_append_value_name (cmd->indep_var, val, &vstr);
 986
 987           tab_text (t, count + 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
 988
 989           ds_destroy (&vstr);
 990
 991           if (cn->bad_count)
 992             tab_text (t, count + 2, c_num + 2, TAB_RIGHT, "?" );
 993           else
 994             {
 995               struct coeff_node *coeffn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
 996
 997               tab_text_format (t, count + 2, c_num + 2, TAB_RIGHT, "%g", coeffn->coeff);
 998             }
 999         }
1000       ++c_num;
1001     }
1002
1003   tab_submit (t);
1004 }
1005
1006
1007 /* Show the results of the contrast tests */
1008 static void
1009 show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, struct oneway_workspace *ws)
1010 {
1011   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
1012   size_t v;
1013   int n_cols = 8;
1014   size_t n_rows = 1 + cmd->n_vars * 2 * n_contrasts;
1015
1016   struct tab_table *t;
1017
1018   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1019   tab_headers (t, 3, 0, 1, 0);
1020
1021   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1022   tab_box (t,
1023            TAL_2, TAL_2,
1024            -1, TAL_1,
1025            0, 0,
1026            n_cols - 1, n_rows - 1);
1027
1028   tab_box (t,
1029            -1, -1,
1030            TAL_0, TAL_0,
1031            0, 0,
1032            2, 0);
1033
1034   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
1035   tab_vline (t, TAL_2, 3, 0, n_rows - 1);
1036
1037
1038   tab_title (t, _("Contrast Tests"));
1039
1040   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Contrast"));
1041   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Value of Contrast"));
1042   tab_text (t,  4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1043   tab_text (t,  5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("t"));
1044   tab_text (t,  6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
1045   tab_text (t,  7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig. (2-tailed)"));
1046
1047   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1048     {
1049       struct ll *cli;
1050       int i = 0;
1051       int lines_per_variable = 2 * n_contrasts;
1052
1053       tab_text (t,  0, (v * lines_per_variable) + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1054                 var_to_string (cmd->vars[v]));
1055
1056       for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
1057             cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
1058             ++i, cli = ll_next (cli))
1059         {
1060           struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
1061           struct ll *coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
1062           int ci;
1063           double contrast_value = 0.0;
1064           double coef_msq = 0.0;
1065           struct group_proc *grp_data = group_proc_get (cmd->vars[v]);
1066           struct hsh_table *group_hash = grp_data->group_hash;
1067
1068           void *const *group_stat_array;
1069
1070           double T;
1071           double std_error_contrast;
1072           double df;
1073           double sec_vneq = 0.0;
1074
1075           /* Note: The calculation of the degrees of freedom in the
1076              "variances not equal" case is painfull!!
1077              The following formula may help to understand it:
1078              \frac{\left (\sum_{i=1}^k{c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}}\right)^2}
1079              {
1080              \sum_{i=1}^k\left (
1081              \frac{\left (c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}\right)^2}  {n_i-1}
1082              \right)
1083              }
1084           */
1085
1086           double df_denominator = 0.0;
1087           double df_numerator = 0.0;
1088           if ( i == 0 )
1089             {
1090               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1091                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1092                         _("Assume equal variances"));
1093
1094               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1095                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1096                         _("Does not assume equal"));
1097             }
1098
1099           tab_text_format (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1100                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1101
1102
1103           tab_text_format (t,  2,
1104                            (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1105                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1106
1107           if (cn->bad_count)
1108             continue;
1109
1110           group_stat_array = hsh_sort (group_hash);
1111
1112           for (ci = 0;
1113                coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list) &&
1114                  ci < hsh_count (group_hash);
1115                ++ci, coeffi = ll_next (coeffi))
1116             {
1117               struct coeff_node *cn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
1118               const double coef = cn->coeff;
1119               struct group_statistics *gs = group_stat_array[ci];
1120
1121               const double winv = pow2 (gs->std_dev) / gs->n;
1122
1123               contrast_value += coef * gs->mean;
1124
1125               coef_msq += (coef * coef) / gs->n;
1126
1127               sec_vneq += (coef * coef) * pow2 (gs->std_dev) /gs->n;
1128
1129               df_numerator += (coef * coef) * winv;
1130               df_denominator += pow2((coef * coef) * winv) / (gs->n - 1);
1131             }
1132
1133           sec_vneq = sqrt (sec_vneq);
1134
1135           df_numerator = pow2 (df_numerator);
1136
1137           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1138                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1139
1140           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1 +
1141                       n_contrasts,
1142                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1143
1144           std_error_contrast = sqrt (grp_data->mse * coef_msq);
1145
1146           /* Std. Error */
1147           tab_double (t,  4, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1148                       TAB_RIGHT, std_error_contrast,
1149                       NULL);
1150
1151           T = fabs (contrast_value / std_error_contrast);
1152
1153           /* T Statistic */
1154
1155           tab_double (t,  5, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1156                       TAB_RIGHT, T,
1157                       NULL);
1158
1159           df = grp_data->ugs.n - grp_data->n_groups;
1160
1161           /* Degrees of Freedom */
1162           tab_fixed (t,  6, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1163                      TAB_RIGHT,  df,
1164                      8, 0);
1165
1166
1167           /* Significance TWO TAILED !!*/
1168           tab_double (t,  7, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1169                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T, df),
1170                       NULL);
1171
1172           /* Now for the Variances NOT Equal case */
1173
1174           /* Std. Error */
1175           tab_double (t,  4,
1176                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1177                       TAB_RIGHT, sec_vneq,
1178                       NULL);
1179
1180           T = contrast_value / sec_vneq;
1181           tab_double (t,  5,
1182                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1183                       TAB_RIGHT, T,
1184                       NULL);
1185
1186           df = df_numerator / df_denominator;
1187
1188           tab_double (t,  6,
1189                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1190                       TAB_RIGHT, df,
1191                       NULL);
1192
1193           /* The Significance */
1194           tab_double (t, 7, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1195                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T,df),
1196                       NULL);
1197         }
1198
1199       if ( v > 0 )
1200         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, (v * lines_per_variable) + 1);
1201     }
1202
1203   tab_submit (t);
1204 }
1205
1206