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 <math/moments.h>
  26 #include <gsl/gsl_matrix.h>
  27 #include <linreg/sweep.h>
  28
  29 #include <libpspp/ll.h>
  30
  31 #include <language/lexer/lexer.h>
  32 #include <language/lexer/variable-parser.h>
  33 #include <language/lexer/value-parser.h>
  34 #include <language/command.h>
  35
  36 #include <data/procedure.h>
  37 #include <data/value.h>
  38 #include <data/dictionary.h>
  39
  40 #include <language/dictionary/split-file.h>
  41 #include <libpspp/hash.h>
  42 #include <libpspp/taint.h>
  43 #include <math/group-proc.h>
  44 #include <math/levene.h>
  45 #include <libpspp/misc.h>
  46
  47 #include <output/tab.h>
  48
  49 #include <gsl/gsl_cdf.h>
  50 #include <math.h>
  51 #include <data/format.h>
  52
  53 #include <libpspp/message.h>
  54
  55 #include "gettext.h"
  56 #define _(msgid) gettext (msgid)
  57
  58 enum missing_type
  59   {
  60     MISS_LISTWISE,
  61     MISS_ANALYSIS,
  62   };
  63
  64 enum statistics
  65   {
  66     STATS_DESCRIPTIVES = 0x0001,
  67     STATS_HOMOGENEITY = 0x0002
  68   };
  69
  70 struct coeff_node
  71 {
  72   struct ll ll;
  73   double coeff;
  74 };
  75
  76
  77 struct contrasts_node
  78 {
  79   struct ll ll;
  80   struct ll_list coefficient_list;
  81
  82   bool bad_count; /* True if the number of coefficients does not equal the number of groups */
  83 };
  84
  85 struct oneway_spec
  86 {
  87   size_t n_vars;
  88   const struct variable **vars;
  89
  90   const struct variable *indep_var;
  91
  92   enum statistics stats;
  93
  94   enum missing_type missing_type;
  95   enum mv_class exclude;
  96
  97   /* List of contrasts */
  98   struct ll_list contrast_list;
  99
 100   /* The weight variable */
 101   const struct variable *wv;
 102
 103 };
 104
 105
 106 /* Workspace variable for each dependent variable */
 107 struct per_var_ws
 108 {
 109   struct covariance *cov;
 110
 111   double sst;
 112   double sse;
 113   double ssa;
 114
 115   int n_groups;
 116
 117   double cc;
 118   double mse;
 119 };
 120
 121 struct oneway_workspace
 122 {
 123   /* The number of distinct values of the independent variable, when all
 124      missing values are disregarded */
 125   int actual_number_of_groups;
 126
 127   /* A  hash table containing all the distinct values of the independent
 128      variable */
 129   struct hsh_table *group_hash;
 130
 131   struct per_var_ws *vws;
 132
 133   /* An array of descriptive data.  One for each dependent variable */
 134   struct descriptive_data **dd_total;
 135 };
 136
 137 /* Routines to show the output tables */
 138 static void show_anova_table (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 139 static void show_descriptives (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 140 static void show_homogeneity (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 141
 142 static void output_oneway (const struct oneway_spec *, struct oneway_workspace *ws);
 143 static void run_oneway (const struct oneway_spec *cmd, struct casereader *input, const struct dataset *ds);
 144
 145 int
 146 cmd_oneway (struct lexer *lexer, struct dataset *ds)
 147 {
 148   const struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 149   struct oneway_spec oneway ;
 150   oneway.n_vars = 0;
 151   oneway.vars = NULL;
 152   oneway.indep_var = NULL;
 153   oneway.stats = 0;
 154   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 155   oneway.exclude = MV_ANY;
 156   oneway.wv = dict_get_weight (dict);
 157
 158   ll_init (&oneway.contrast_list);
 159
 160
 161   if ( lex_match (lexer, '/'))
 162     {
 163       if (!lex_force_match_id (lexer, "VARIABLES"))
 164         {
 165           goto error;
 166         }
 167       lex_match (lexer, '=');
 168     }
 169
 170   if (!parse_variables_const (lexer, dict,
 171                               &oneway.vars, &oneway.n_vars,
 172                               PV_NO_DUPLICATE | PV_NUMERIC))
 173     goto error;
 174
 175   lex_force_match (lexer, T_BY);
 176
 177   oneway.indep_var = parse_variable_const (lexer, dict);
 178
 179   while (lex_token (lexer) != '.')
 180     {
 181       lex_match (lexer, '/');
 182
 183       if (lex_match_id (lexer, "STATISTICS"))
 184         {
 185           lex_match (lexer, '=');
 186           while (lex_token (lexer) != '.' && lex_token (lexer) != '/')
 187             {
 188               if (lex_match_id (lexer, "DESCRIPTIVES"))
 189                 {
 190                   oneway.stats |= STATS_DESCRIPTIVES;
 191                 }
 192               else if (lex_match_id (lexer, "HOMOGENEITY"))
 193                 {
 194                   oneway.stats |= STATS_HOMOGENEITY;
 195                 }
 196               else
 197                 {
 198                   lex_error (lexer, NULL);
 199                   goto error;
 200                 }
 201             }
 202         }
 203       else if (lex_match_id (lexer, "CONTRAST"))
 204         {
 205           struct contrasts_node *cl = xzalloc (sizeof *cl);
 206
 207           struct ll_list *coefficient_list = &cl->coefficient_list;
 208           lex_match (lexer, '=');
 209
 210           ll_init (coefficient_list);
 211
 212           while (lex_token (lexer) != '.' && lex_token (lexer) != '/')
 213             {
 214               if ( lex_is_number (lexer))
 215                 {
 216                   struct coeff_node *cc = xmalloc (sizeof *cc);
 217                   cc->coeff = lex_number (lexer);
 218
 219                   ll_push_tail (coefficient_list, &cc->ll);
 220                   lex_get (lexer);
 221                 }
 222               else
 223                 {
 224                   lex_error (lexer, NULL);
 225                   goto error;
 226                 }
 227             }
 228
 229           ll_push_tail (&oneway.contrast_list, &cl->ll);
 230         }
 231       else if (lex_match_id (lexer, "MISSING"))
 232         {
 233           lex_match (lexer, '=');
 234           while (lex_token (lexer) != '.' && lex_token (lexer) != '/')
 235             {
 236               if (lex_match_id (lexer, "INCLUDE"))
 237                 {
 238                   oneway.exclude = MV_SYSTEM;
 239                 }
 240               else if (lex_match_id (lexer, "EXCLUDE"))
 241                 {
 242                   oneway.exclude = MV_ANY;
 243                 }
 244               else if (lex_match_id (lexer, "LISTWISE"))
 245                 {
 246                   oneway.missing_type = MISS_LISTWISE;
 247                 }
 248               else if (lex_match_id (lexer, "ANALYSIS"))
 249                 {
 250                   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 251                 }
 252               else
 253                 {
 254                   lex_error (lexer, NULL);
 255                   goto error;
 256                 }
 257             }
 258         }
 259       else
 260         {
 261           lex_error (lexer, NULL);
 262           goto error;
 263         }
 264     }
 265
 266
 267   {
 268     struct casegrouper *grouper;
 269     struct casereader *group;
 270     bool ok;
 271
 272     grouper = casegrouper_create_splits (proc_open (ds), dict);
 273     while (casegrouper_get_next_group (grouper, &group))
 274       run_oneway (&oneway, group, ds);
 275     ok = casegrouper_destroy (grouper);
 276     ok = proc_commit (ds) && ok;
 277   }
 278
 279   free (oneway.vars);
 280   return CMD_SUCCESS;
 281
 282  error:
 283   free (oneway.vars);
 284   return CMD_FAILURE;
 285 }
 286
 287
 288 \f
 289
 290 static int
 291 compare_double_3way (const void *a_, const void *b_, const void *aux UNUSED)
 292 {
 293   const double *a = a_;
 294   const double *b = b_;
 295   return *a < *b ? -1 : *a > *b;
 296 }
 297
 298 static unsigned
 299 do_hash_double (const void *value_, const void *aux UNUSED)
 300 {
 301   const double *value = value_;
 302   return hash_double (*value, 0);
 303 }
 304
 305 static void
 306 free_double (void *value_, const void *aux UNUSED)
 307 {
 308   double *value = value_;
 309   free (value);
 310 }
 311
 312
 313
 314 static void postcalc (const struct oneway_spec *cmd);
 315 static void  precalc (const struct oneway_spec *cmd);
 316
 317 struct descriptive_data
 318 {
 319   const struct variable *var;
 320   struct moments1 *mom;
 321
 322   double minimum;
 323   double maximum;
 324 };
 325
 326 static struct descriptive_data *
 327 dd_create (const struct variable *var)
 328 {
 329   struct descriptive_data *dd = xmalloc (sizeof *dd);
 330
 331   dd->mom = moments1_create (MOMENT_VARIANCE);
 332   dd->minimum = DBL_MAX;
 333   dd->maximum = -DBL_MAX;
 334   dd->var = var;
 335
 336   return dd;
 337 }
 338
 339
 340 static void *
 341 makeit (void *aux1, void *aux2 UNUSED)
 342 {
 343   const struct variable *var = aux1;
 344
 345   struct descriptive_data *dd = dd_create (var);
 346
 347   return dd;
 348 }
 349
 350 static void
 351 updateit (void *user_data, const struct variable *wv,
 352           const struct variable *catvar UNUSED,
 353           const struct ccase *c,
 354           void *aux1, void *aux2)
 355 {
 356   struct descriptive_data *dd = user_data;
 357
 358   const struct variable *varp = aux1;
 359
 360   const union value *valx = case_data (c, varp);
 361
 362   struct descriptive_data *dd_total = aux2;
 363
 364   double weight = 1.0;
 365   if (wv)
 366     weight = case_data (c, wv)->f;
 367
 368   moments1_add (dd->mom, valx->f, weight);
 369   if (valx->f * weight < dd->minimum)
 370     dd->minimum = valx->f * weight;
 371
 372   if (valx->f * weight > dd->maximum)
 373     dd->maximum = valx->f * weight;
 374
 375   {
 376     const struct variable *var = dd_total->var;
 377     const union value *val = case_data (c, var);
 378
 379     moments1_add (dd_total->mom,
 380                   val->f,
 381                   weight);
 382
 383     if (val->f * weight < dd_total->minimum)
 384       dd_total->minimum = val->f * weight;
 385
 386     if (val->f * weight > dd_total->maximum)
 387       dd_total->maximum = val->f * weight;
 388   }
 389 }
 390
 391 static void
 392 run_oneway (const struct oneway_spec *cmd,
 393             struct casereader *input,
 394             const struct dataset *ds)
 395 {
 396   int v;
 397   struct taint *taint;
 398   struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 399   struct casereader *reader;
 400   struct ccase *c;
 401
 402   struct oneway_workspace ws;
 403
 404   ws.actual_number_of_groups = 0;
 405   ws.vws = xmalloc (cmd->n_vars * sizeof (*ws.vws));
 406   ws.dd_total = xmalloc (sizeof (struct descriptive_data) * cmd->n_vars);
 407
 408   for (v = 0 ; v < cmd->n_vars; ++v)
 409     ws.dd_total[v] = dd_create (cmd->vars[v]);
 410
 411   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 412     {
 413       struct categoricals *cats = categoricals_create (&cmd->indep_var, 1,
 414                                                        cmd->wv, cmd->exclude,
 415                                                        makeit,
 416                                                        updateit,
 417                                                        cmd->vars[v], ws.dd_total[v]);
 418
 419       ws.vws[v].cov = covariance_2pass_create (1, &cmd->vars[v],
 420                                                cats,
 421                                                cmd->wv, cmd->exclude);
 422       ws.vws[v].cc = 0;
 423     }
 424
 425   c = casereader_peek (input, 0);
 426   if (c == NULL)
 427     {
 428       casereader_destroy (input);
 429       return;
 430     }
 431   output_split_file_values (ds, c);
 432   case_unref (c);
 433
 434   taint = taint_clone (casereader_get_taint (input));
 435
 436   ws.group_hash = hsh_create (4,
 437                                   compare_double_3way,
 438                                   do_hash_double,
 439                                   free_double,
 440                                   cmd->indep_var);
 441
 442   precalc (cmd);
 443
 444   input = casereader_create_filter_missing (input, &cmd->indep_var, 1,
 445                                             cmd->exclude, NULL, NULL);
 446   if (cmd->missing_type == MISS_LISTWISE)
 447     input = casereader_create_filter_missing (input, cmd->vars, cmd->n_vars,
 448                                               cmd->exclude, NULL, NULL);
 449   input = casereader_create_filter_weight (input, dict, NULL, NULL);
 450
 451   reader = casereader_clone (input);
 452
 453   for (; (c = casereader_read (reader)) != NULL; case_unref (c))
 454     {
 455       size_t i;
 456
 457       const double weight = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 458
 459       const union value *indep_val = case_data (c, cmd->indep_var);
 460       void **p = hsh_probe (ws.group_hash, &indep_val->f);
 461       if (*p == NULL)
 462         {
 463           double *value = *p = xmalloc (sizeof *value);
 464           *value = indep_val->f;
 465         }
 466
 467       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 468         {
 469           {
 470             struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 471
 472             pvw->cc += weight;
 473             covariance_accumulate_pass1 (pvw->cov, c);
 474           }
 475
 476           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 477
 478           const union value *val = case_data (c, v);
 479
 480           struct group_proc *gp = group_proc_get (cmd->vars[i]);
 481           struct hsh_table *group_hash = gp->group_hash;
 482
 483           struct group_statistics *gs;
 484
 485           gs = hsh_find (group_hash, indep_val );
 486
 487           if ( ! gs )
 488             {
 489               gs = xmalloc (sizeof *gs);
 490               gs->id = *indep_val;
 491               gs->sum = 0;
 492               gs->n = 0;
 493               gs->ssq = 0;
 494               gs->sum_diff = 0;
 495               gs->minimum = DBL_MAX;
 496               gs->maximum = -DBL_MAX;
 497
 498               hsh_insert ( group_hash, gs );
 499             }
 500
 501           if (!var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 502             {
 503               struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 504
 505               totals->n += weight;
 506               totals->sum += weight * val->f;
 507               totals->ssq += weight * pow2 (val->f);
 508
 509               if ( val->f * weight  < totals->minimum )
 510                 totals->minimum = val->f * weight;
 511
 512               if ( val->f * weight  > totals->maximum )
 513                 totals->maximum = val->f * weight;
 514
 515               gs->n += weight;
 516               gs->sum += weight * val->f;
 517               gs->ssq += weight * pow2 (val->f);
 518
 519               if ( val->f * weight  < gs->minimum )
 520                 gs->minimum = val->f * weight;
 521
 522               if ( val->f * weight  > gs->maximum )
 523                 gs->maximum = val->f * weight;
 524             }
 525
 526           gp->n_groups = hsh_count (group_hash );
 527         }
 528
 529     }
 530   casereader_destroy (reader);
 531   reader = casereader_clone (input);
 532   for ( ; (c = casereader_read (reader) ); case_unref (c))
 533     {
 534       int i;
 535       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 536         {
 537           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 538           covariance_accumulate_pass2 (pvw->cov, c);
 539         }
 540     }
 541   casereader_destroy (reader);
 542
 543   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 544     {
 545       struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[v];
 546       gsl_matrix *cm = covariance_calculate_unnormalized (pvw->cov);
 547       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
 548
 549       pvw->sst = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 550
 551       reg_sweep (cm, 0);
 552
 553       pvw->sse = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 554
 555       pvw->ssa = pvw->sst - pvw->sse;
 556
 557       pvw->n_groups = categoricals_total (cats);
 558
 559       pvw->mse = (pvw->sst - pvw->ssa) / (pvw->cc - pvw->n_groups);
 560     }
 561
 562   postcalc (cmd);
 563
 564
 565   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 566     {
 567       struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (ws.vws[v].cov);
 568
 569       categoricals_done (cats);
 570
 571       if (categoricals_total (cats) > ws.actual_number_of_groups)
 572         ws.actual_number_of_groups = categoricals_total (cats);
 573     }
 574
 575   if ( cmd->stats & STATS_HOMOGENEITY )
 576     levene (dict, casereader_clone (input), cmd->indep_var,
 577             cmd->n_vars, cmd->vars, cmd->exclude);
 578
 579   casereader_destroy (input);
 580
 581   if (!taint_has_tainted_successor (taint))
 582     output_oneway (cmd, &ws);
 583
 584   taint_destroy (taint);
 585 }
 586
 587 /* Pre calculations */
 588 static void
 589 precalc (const struct oneway_spec *cmd)
 590 {
 591   size_t i = 0;
 592
 593   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 594     {
 595       struct group_proc *gp = group_proc_get (cmd->vars[i]);
 596       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 597
 598       /* Create a hash for each of the dependent variables.
 599          The hash contains a group_statistics structure,
 600          and is keyed by value of the independent variable */
 601
 602       gp->group_hash = hsh_create (4, compare_group, hash_group,
 603                                    (hsh_free_func *) free_group,
 604                                    cmd->indep_var);
 605
 606       totals->sum = 0;
 607       totals->n = 0;
 608       totals->ssq = 0;
 609       totals->sum_diff = 0;
 610       totals->maximum = -DBL_MAX;
 611       totals->minimum = DBL_MAX;
 612     }
 613 }
 614
 615 /* Post calculations for the ONEWAY command */
 616 static void
 617 postcalc (const struct oneway_spec *cmd)
 618 {
 619   size_t i = 0;
 620
 621   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 622     {
 623       struct group_proc *gp = group_proc_get (cmd->vars[i]);
 624       struct hsh_table *group_hash = gp->group_hash;
 625       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 626
 627       struct hsh_iterator g;
 628       struct group_statistics *gs;
 629
 630       for (gs =  hsh_first (group_hash, &g);
 631            gs != 0;
 632            gs = hsh_next (group_hash, &g))
 633         {
 634           gs->mean = gs->sum / gs->n;
 635           gs->s_std_dev = sqrt (gs->ssq / gs->n - pow2 (gs->mean));
 636
 637           gs->std_dev = sqrt (
 638                               gs->n / (gs->n - 1) *
 639                               ( gs->ssq / gs->n - pow2 (gs->mean))
 640                               );
 641
 642           gs->se_mean = gs->std_dev / sqrt (gs->n);
 643           gs->mean_diff = gs->sum_diff / gs->n;
 644         }
 645
 646       totals->mean = totals->sum / totals->n;
 647       totals->std_dev = sqrt (
 648                               totals->n / (totals->n - 1) *
 649                               (totals->ssq / totals->n - pow2 (totals->mean))
 650                               );
 651
 652       totals->se_mean = totals->std_dev / sqrt (totals->n);
 653     }
 654 }
 655
 656 static void show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws);
 657 static void show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws);
 658
 659 static void
 660 output_oneway (const struct oneway_spec *cmd, struct oneway_workspace *ws)
 661 {
 662   size_t i = 0;
 663
 664   /* Check the sanity of the given contrast values */
 665   struct contrasts_node *coeff_list  = NULL;
 666   ll_for_each (coeff_list, struct contrasts_node, ll, &cmd->contrast_list)
 667     {
 668       struct coeff_node *cn = NULL;
 669       double sum = 0;
 670       struct ll_list *cl = &coeff_list->coefficient_list;
 671       ++i;
 672
 673       if (ll_count (cl) != ws->actual_number_of_groups)
 674         {
 675           msg (SW,
 676                _("Number of contrast coefficients must equal the number of groups"));
 677           coeff_list->bad_count = true;
 678           continue;
 679         }
 680
 681       ll_for_each (cn, struct coeff_node, ll, cl)
 682         sum += cn->coeff;
 683
 684       if ( sum != 0.0 )
 685         msg (SW, _("Coefficients for contrast %zu do not total zero"), i);
 686     }
 687
 688   if (cmd->stats & STATS_DESCRIPTIVES)
 689     show_descriptives (cmd, ws);
 690
 691   if (cmd->stats & STATS_HOMOGENEITY)
 692     show_homogeneity (cmd, ws);
 693
 694   show_anova_table (cmd, ws);
 695
 696
 697   if (ll_count (&cmd->contrast_list) > 0)
 698     {
 699       show_contrast_coeffs (cmd, ws);
 700       show_contrast_tests (cmd, ws);
 701     }
 702
 703
 704   /* Clean up */
 705   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i )
 706     {
 707       struct hsh_table *group_hash = group_proc_get (cmd->vars[i])->group_hash;
 708
 709       hsh_destroy (group_hash);
 710     }
 711
 712   hsh_destroy (ws->group_hash);
 713 }
 714
 715
 716 /* Show the ANOVA table */
 717 static void
 718 show_anova_table (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
 719 {
 720   size_t i;
 721   int n_cols =7;
 722   size_t n_rows = cmd->n_vars * 3 + 1;
 723
 724   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
 725
 726   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
 727
 728   tab_box (t,
 729            TAL_2, TAL_2,
 730            -1, TAL_1,
 731            0, 0,
 732            n_cols - 1, n_rows - 1);
 733
 734   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1 );
 735   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 736   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
 737
 738   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sum of Squares"));
 739   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
 740   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Square"));
 741   tab_text (t, 5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("F"));
 742   tab_text (t, 6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 743
 744
 745   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 746     {
 747       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[i];
 748       const double df1 = pvw->n_groups - 1;
 749       const double df2 = pvw->cc - pvw->n_groups;
 750       const double msa = pvw->ssa / df1;
 751
 752       const char *s = var_to_string (cmd->vars[i]);
 753
 754       tab_text (t, 0, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 755       tab_text (t, 1, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Between Groups"));
 756       tab_text (t, 1, i * 3 + 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Within Groups"));
 757       tab_text (t, 1, i * 3 + 3, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
 758
 759       if (i > 0)
 760         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, i * 3 + 1);
 761
 762
 763       /* Sums of Squares */
 764       tab_double (t, 2, i * 3 + 1, 0, pvw->ssa, NULL);
 765       tab_double (t, 2, i * 3 + 3, 0, pvw->sst, NULL);
 766       tab_double (t, 2, i * 3 + 2, 0, pvw->sse, NULL);
 767
 768
 769       /* Degrees of freedom */
 770       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 1, 0, df1, 4, 0);
 771       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 2, 0, df2, 4, 0);
 772       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 3, 0, pvw->cc - 1, 4, 0);
 773
 774       /* Mean Squares */
 775       tab_double (t, 4, i * 3 + 1, TAB_RIGHT, msa, NULL);
 776       tab_double (t, 4, i * 3 + 2, TAB_RIGHT, pvw->mse, NULL);
 777
 778       {
 779         const double F = msa / pvw->mse ;
 780
 781         /* The F value */
 782         tab_double (t, 5, i * 3 + 1, 0,  F, NULL);
 783
 784         /* The significance */
 785         tab_double (t, 6, i * 3 + 1, 0, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
 786       }
 787     }
 788
 789   tab_title (t, _("ANOVA"));
 790   tab_submit (t);
 791 }
 792
 793
 794 /* Show the descriptives table */
 795 static void
 796 show_descriptives (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
 797 {
 798   size_t v;
 799   int n_cols = 10;
 800   struct tab_table *t;
 801   int row;
 802
 803   const double confidence = 0.95;
 804   const double q = (1.0 - confidence) / 2.0;
 805
 806   const struct fmt_spec *wfmt = cmd->wv ? var_get_print_format (cmd->wv) : &F_8_0;
 807
 808   int n_rows = 2;
 809
 810   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 811     n_rows += ws->actual_number_of_groups + 1;
 812
 813   t = tab_create (n_cols, n_rows);
 814   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
 815
 816   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
 817   tab_box (t,
 818            TAL_2, TAL_2,
 819            -1, TAL_1,
 820            0, 0,
 821            n_cols - 1, n_rows - 1);
 822
 823   /* Underline headers */
 824   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
 825   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 826
 827   tab_text (t, 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("N"));
 828   tab_text (t, 3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean"));
 829   tab_text (t, 4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Deviation"));
 830   tab_text (t, 5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
 831
 832
 833   tab_vline (t, TAL_0, 7, 0, 0);
 834   tab_hline (t, TAL_1, 6, 7, 1);
 835   tab_joint_text_format (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
 836                          _("%g%% Confidence Interval for Mean"),
 837                          confidence*100.0);
 838
 839   tab_text (t, 6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
 840   tab_text (t, 7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
 841
 842   tab_text (t, 8, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Minimum"));
 843   tab_text (t, 9, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Maximum"));
 844
 845   tab_title (t, _("Descriptives"));
 846
 847   row = 2;
 848   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 849     {
 850       const char *s = var_to_string (cmd->vars[v]);
 851       const struct fmt_spec *fmt = var_get_print_format (cmd->vars[v]);
 852
 853       int count = 0;
 854
 855       struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
 856       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
 857
 858       tab_text (t, 0, row, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 859       if ( v > 0)
 860         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, row);
 861
 862       for (count = 0; count < categoricals_total (cats); ++count)
 863         {
 864           double T;
 865           double n, mean, variance;
 866           double std_dev, std_error ;
 867
 868           struct string vstr;
 869
 870           const union value *gval = categoricals_get_value_by_subscript (cats, count);
 871           const struct descriptive_data *dd = categoricals_get_user_data_by_subscript (cats, count);
 872
 873           moments1_calculate (dd->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
 874
 875           std_dev = sqrt (variance);
 876           std_error = std_dev / sqrt (n) ;
 877
 878           ds_init_empty (&vstr);
 879
 880           var_append_value_name (cmd->indep_var, gval, &vstr);
 881
 882           tab_text (t, 1, row + count,
 883                     TAB_LEFT | TAT_TITLE,
 884                     ds_cstr (&vstr));
 885
 886           ds_destroy (&vstr);
 887
 888           /* Now fill in the numbers ... */
 889
 890           tab_fixed (t, 2, row + count, 0, n, 8, 0);
 891
 892           tab_double (t, 3, row + count, 0, mean, NULL);
 893
 894           tab_double (t, 4, row + count, 0, std_dev, NULL);
 895
 896
 897           tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
 898
 899           /* Now the confidence interval */
 900
 901           T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, n - 1);
 902
 903           tab_double (t, 6, row + count, 0,
 904                       mean - T * std_error, NULL);
 905
 906           tab_double (t, 7, row + count, 0,
 907                       mean + T * std_error, NULL);
 908
 909           /* Min and Max */
 910
 911           tab_double (t, 8, row + count, 0,  dd->minimum, fmt);
 912           tab_double (t, 9, row + count, 0,  dd->maximum, fmt);
 913         }
 914
 915       {
 916         double T;
 917         double n, mean, variance;
 918         double std_dev;
 919         double std_error;
 920
 921         moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
 922
 923         std_dev = sqrt (variance);
 924         std_error = std_dev / sqrt (n) ;
 925
 926         tab_text (t, 1, row + count,
 927                   TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
 928
 929         tab_double (t, 2, row + count, 0, n, wfmt);
 930
 931         tab_double (t, 3, row + count, 0, mean, NULL);
 932
 933         tab_double (t, 4, row + count, 0, std_dev, NULL);
 934
 935         tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
 936
 937         /* Now the confidence interval */
 938         T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, n - 1);
 939
 940         tab_double (t, 6, row + count, 0,
 941                     mean - T * std_error, NULL);
 942
 943         tab_double (t, 7, row + count, 0,
 944                     mean + T * std_error, NULL);
 945
 946         /* Min and Max */
 947         tab_double (t, 8, row + count, 0,  ws->dd_total[v]->minimum, fmt);
 948         tab_double (t, 9, row + count, 0,  ws->dd_total[v]->maximum, fmt);
 949       }
 950
 951       row += categoricals_total (cats) + 1;
 952     }
 953
 954   tab_submit (t);
 955 }
 956
 957 /* Show the homogeneity table */
 958 static void
 959 show_homogeneity (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
 960 {
 961   size_t v;
 962   int n_cols = 5;
 963   size_t n_rows = cmd->n_vars + 1;
 964
 965   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
 966   tab_headers (t, 1, 0, 1, 0);
 967
 968   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
 969   tab_box (t,
 970            TAL_2, TAL_2,
 971            -1, TAL_1,
 972            0, 0,
 973            n_cols - 1, n_rows - 1);
 974
 975
 976   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
 977   tab_vline (t, TAL_2, 1, 0, n_rows - 1);
 978
 979   tab_text (t, 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Levene Statistic"));
 980   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df1"));
 981   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df2"));
 982   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 983
 984   tab_title (t, _("Test of Homogeneity of Variances"));
 985
 986   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 987     {
 988       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
 989       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
 990
 991       const struct variable *var = cmd->vars[v];
 992       const struct group_proc *gp = group_proc_get (cmd->vars[v]);
 993       const char *s = var_to_string (var);
 994
 995       const double df1 = pvw->n_groups - 1;
 996       const double df2 = pvw->cc - pvw->n_groups;
 997       double F = gp->levene;
 998
 999       tab_text (t, 0, v + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
1000
1001
1002       tab_double (t, 1, v + 1, TAB_RIGHT, F, NULL);
1003       tab_fixed (t, 2, v + 1, TAB_RIGHT, df1, 8, 0);
1004       tab_fixed (t, 3, v + 1, TAB_RIGHT, df2, 8, 0);
1005
1006       /* Now the significance */
1007       tab_double (t, 4, v + 1, TAB_RIGHT, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
1008     }
1009
1010   tab_submit (t);
1011 }
1012
1013
1014 /* Show the contrast coefficients table */
1015 static void
1016 show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1017 {
1018   int c_num = 0;
1019   struct ll *cli;
1020
1021   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
1022   int n_cols = 2 + ws->actual_number_of_groups;
1023   int n_rows = 2 + n_contrasts;
1024
1025   struct tab_table *t;
1026
1027   const struct covariance *cov = ws->vws[0].cov ;
1028
1029   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1030   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
1031
1032   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1033   tab_box (t,
1034            TAL_2, TAL_2,
1035            -1, TAL_1,
1036            0, 0,
1037            n_cols - 1, n_rows - 1);
1038
1039   tab_box (t,
1040            -1, -1,
1041            TAL_0, TAL_0,
1042            2, 0,
1043            n_cols - 1, 0);
1044
1045   tab_box (t,
1046            -1, -1,
1047            TAL_0, TAL_0,
1048            0, 0,
1049            1, 1);
1050
1051   tab_hline (t, TAL_1, 2, n_cols - 1, 1);
1052   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
1053
1054   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
1055
1056   tab_title (t, _("Contrast Coefficients"));
1057
1058   tab_text (t,  0, 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Contrast"));
1059
1060
1061   tab_joint_text (t, 2, 0, n_cols - 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1062                   var_to_string (cmd->indep_var));
1063
1064   for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
1065         cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
1066         cli = ll_next (cli))
1067     {
1068       int count = 0;
1069       struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
1070       struct ll *coeffi ;
1071
1072       tab_text_format (t, 1, c_num + 2, TAB_CENTER, "%d", c_num + 1);
1073
1074       for (coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
1075            coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list);
1076            ++count, coeffi = ll_next (coeffi))
1077         {
1078           const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (cov);
1079           const union value *val = categoricals_get_value_by_subscript (cats, count);
1080           struct string vstr;
1081
1082           ds_init_empty (&vstr);
1083
1084           var_append_value_name (cmd->indep_var, val, &vstr);
1085
1086           tab_text (t, count + 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1087
1088           ds_destroy (&vstr);
1089
1090           if (cn->bad_count)
1091             tab_text (t, count + 2, c_num + 2, TAB_RIGHT, "?" );
1092           else
1093             {
1094               struct coeff_node *coeffn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
1095
1096               tab_text_format (t, count + 2, c_num + 2, TAB_RIGHT, "%g", coeffn->coeff);
1097             }
1098         }
1099       ++c_num;
1100     }
1101
1102   tab_submit (t);
1103 }
1104
1105
1106 /* Show the results of the contrast tests */
1107 static void
1108 show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1109 {
1110   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
1111   size_t v;
1112   int n_cols = 8;
1113   size_t n_rows = 1 + cmd->n_vars * 2 * n_contrasts;
1114
1115   struct tab_table *t;
1116
1117   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1118   tab_headers (t, 3, 0, 1, 0);
1119
1120   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1121   tab_box (t,
1122            TAL_2, TAL_2,
1123            -1, TAL_1,
1124            0, 0,
1125            n_cols - 1, n_rows - 1);
1126
1127   tab_box (t,
1128            -1, -1,
1129            TAL_0, TAL_0,
1130            0, 0,
1131            2, 0);
1132
1133   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
1134   tab_vline (t, TAL_2, 3, 0, n_rows - 1);
1135
1136   tab_title (t, _("Contrast Tests"));
1137
1138   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Contrast"));
1139   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Value of Contrast"));
1140   tab_text (t,  4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1141   tab_text (t,  5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("t"));
1142   tab_text (t,  6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
1143   tab_text (t,  7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig. (2-tailed)"));
1144
1145   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1146     {
1147       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1148       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
1149       struct ll *cli;
1150       int i = 0;
1151       int lines_per_variable = 2 * n_contrasts;
1152
1153       tab_text (t,  0, (v * lines_per_variable) + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1154                 var_to_string (cmd->vars[v]));
1155
1156       for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
1157             cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
1158             ++i, cli = ll_next (cli))
1159         {
1160           struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
1161           struct ll *coeffi ;
1162           int ci = 0;
1163           double contrast_value = 0.0;
1164           double coef_msq = 0.0;
1165
1166           double T;
1167           double std_error_contrast;
1168           double df;
1169           double sec_vneq = 0.0;
1170
1171           /* Note: The calculation of the degrees of freedom in the
1172              "variances not equal" case is painfull!!
1173              The following formula may help to understand it:
1174              \frac{\left (\sum_{i=1}^k{c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}}\right)^2}
1175              {
1176              \sum_{i=1}^k\left (
1177              \frac{\left (c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}\right)^2}  {n_i-1}
1178              \right)
1179              }
1180           */
1181
1182           double df_denominator = 0.0;
1183           double df_numerator = 0.0;
1184
1185           double grand_n;
1186           moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &grand_n, NULL, NULL, NULL, NULL);
1187           df = grand_n - pvw->n_groups;
1188
1189           if ( i == 0 )
1190             {
1191               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1192                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1193                         _("Assume equal variances"));
1194
1195               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1196                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1197                         _("Does not assume equal"));
1198             }
1199
1200           tab_text_format (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1201                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1202
1203
1204           tab_text_format (t,  2,
1205                            (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1206                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1207
1208           if (cn->bad_count)
1209             continue;
1210
1211           for (coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
1212                coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list);
1213                ++ci, coeffi = ll_next (coeffi))
1214             {
1215               double n, mean, variance;
1216               const struct descriptive_data *dd = categoricals_get_user_data_by_subscript (cats, ci);
1217
1218               moments1_calculate (dd->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1219
1220               struct coeff_node *cn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
1221               const double coef = cn->coeff;
1222
1223               const double winv = variance / n;
1224
1225               contrast_value += coef * mean;
1226
1227               coef_msq += (pow2 (coef)) / n;
1228
1229               sec_vneq += (pow2 (coef)) * variance / n;
1230
1231               df_numerator += (pow2 (coef)) * winv;
1232               df_denominator += pow2((pow2 (coef)) * winv) / (n - 1);
1233             }
1234
1235           sec_vneq = sqrt (sec_vneq);
1236
1237           df_numerator = pow2 (df_numerator);
1238
1239           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1240                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1241
1242           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1 +
1243                       n_contrasts,
1244                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1245
1246           std_error_contrast = sqrt (pvw->mse * coef_msq);
1247
1248           /* Std. Error */
1249           tab_double (t,  4, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1250                       TAB_RIGHT, std_error_contrast,
1251                       NULL);
1252
1253           T = fabs (contrast_value / std_error_contrast);
1254
1255           /* T Statistic */
1256
1257           tab_double (t,  5, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1258                       TAB_RIGHT, T,
1259                       NULL);
1260
1261
1262           /* Degrees of Freedom */
1263           tab_fixed (t,  6, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1264                      TAB_RIGHT,  df,
1265                      8, 0);
1266
1267
1268           /* Significance TWO TAILED !!*/
1269           tab_double (t,  7, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1270                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T, df),
1271                       NULL);
1272
1273           /* Now for the Variances NOT Equal case */
1274
1275           /* Std. Error */
1276           tab_double (t,  4,
1277                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1278                       TAB_RIGHT, sec_vneq,
1279                       NULL);
1280
1281           T = contrast_value / sec_vneq;
1282           tab_double (t,  5,
1283                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1284                       TAB_RIGHT, T,
1285                       NULL);
1286
1287           df = df_numerator / df_denominator;
1288
1289           tab_double (t,  6,
1290                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1291                       TAB_RIGHT, df,
1292                       NULL);
1293
1294           /* The Significance */
1295           tab_double (t, 7, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1296                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T,df),
1297                       NULL);
1298         }
1299
1300       if ( v > 0 )
1301         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, (v * lines_per_variable) + 1);
1302     }
1303
1304   tab_submit (t);
1305 }
1306
1307