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, 2011 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 <gsl/gsl_cdf.h>
  20 #include <gsl/gsl_matrix.h>
  21 #include <math.h>
  22
  23 #include "data/case.h"
  24 #include "data/casegrouper.h"
  25 #include "data/casereader.h"
  26 #include "data/dataset.h"
  27 #include "data/dictionary.h"
  28 #include "data/format.h"
  29 #include "data/value.h"
  30 #include "language/command.h"
  31 #include "language/dictionary/split-file.h"
  32 #include "language/lexer/lexer.h"
  33 #include "language/lexer/value-parser.h"
  34 #include "language/lexer/variable-parser.h"
  35 #include "libpspp/ll.h"
  36 #include "libpspp/message.h"
  37 #include "libpspp/misc.h"
  38 #include "libpspp/taint.h"
  39 #include "linreg/sweep.h"
  40 #include "tukey/tukey.h"
  41 #include "math/categoricals.h"
  42 #include "math/covariance.h"
  43 #include "math/levene.h"
  44 #include "math/moments.h"
  45 #include "output/tab.h"
  46
  47 #include "gettext.h"
  48 #define _(msgid) gettext (msgid)
  49 #define N_(msgid) msgid
  50
  51 /* Workspace variable for each dependent variable */
  52 struct per_var_ws
  53 {
  54   struct categoricals *cat;
  55   struct covariance *cov;
  56   struct levene *nl;
  57
  58   double n;
  59
  60   double sst;
  61   double sse;
  62   double ssa;
  63
  64   int n_groups;
  65
  66   double mse;
  67 };
  68
  69 /* Per category data */
  70 struct descriptive_data
  71 {
  72   const struct variable *var;
  73   struct moments1 *mom;
  74
  75   double minimum;
  76   double maximum;
  77 };
  78
  79 enum missing_type
  80   {
  81     MISS_LISTWISE,
  82     MISS_ANALYSIS,
  83   };
  84
  85 enum statistics
  86   {
  87     STATS_DESCRIPTIVES = 0x0001,
  88     STATS_HOMOGENEITY = 0x0002
  89   };
  90
  91 struct coeff_node
  92 {
  93   struct ll ll;
  94   double coeff;
  95 };
  96
  97
  98 struct contrasts_node
  99 {
 100   struct ll ll;
 101   struct ll_list coefficient_list;
 102 };
 103
 104
 105 struct oneway_spec;
 106
 107 typedef double df_func (const struct per_var_ws *pvw, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j);
 108 typedef double ts_func (int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err);
 109 typedef double p1tail_func (double ts, double df1, double df2);
 110
 111 typedef double pinv_func (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j);
 112
 113
 114 struct posthoc
 115 {
 116   const char *syntax;
 117   const char *label;
 118
 119   df_func *dff;
 120   ts_func *tsf;
 121   p1tail_func *p1f;
 122
 123   pinv_func *pinv;
 124 };
 125
 126 struct oneway_spec
 127 {
 128   size_t n_vars;
 129   const struct variable **vars;
 130
 131   const struct variable *indep_var;
 132
 133   enum statistics stats;
 134
 135   enum missing_type missing_type;
 136   enum mv_class exclude;
 137
 138   /* List of contrasts */
 139   struct ll_list contrast_list;
 140
 141   /* The weight variable */
 142   const struct variable *wv;
 143
 144   /* The confidence level for multiple comparisons */
 145   double alpha;
 146
 147   int *posthoc;
 148   int n_posthoc;
 149 };
 150
 151 static double
 152 df_common (const struct per_var_ws *pvw, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 153 {
 154   return  pvw->n - pvw->n_groups;
 155 }
 156
 157 static double
 158 df_individual (const struct per_var_ws *pvw UNUSED, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j)
 159 {
 160   double n_i, var_i;
 161   double n_j, var_j;
 162   double nom,denom;
 163
 164   moments1_calculate (mom_i, &n_i, NULL, &var_i, 0, 0);
 165   moments1_calculate (mom_j, &n_j, NULL, &var_j, 0, 0);
 166
 167   nom = pow2 (var_i/n_i + var_j/n_j);
 168   denom = pow2 (var_i/n_i) / (n_i - 1) + pow2 (var_j/n_j) / (n_j - 1);
 169
 170   return nom / denom;
 171 }
 172
 173 static double lsd_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k UNUSED, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 174 {
 175   return std_err * gsl_cdf_tdist_Pinv (1.0 - alpha / 2.0, df);
 176 }
 177
 178 static double bonferroni_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 179 {
 180   const int m = k * (k - 1) / 2;
 181   return std_err * gsl_cdf_tdist_Pinv (1.0 - alpha / (2.0 * m), df);
 182 }
 183
 184 static double sidak_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j)
 185 {
 186   const double m = k * (k - 1) / 2;
 187   double lp = 1.0 - exp (log (1.0 - alpha) / m ) ;
 188   return std_err * gsl_cdf_tdist_Pinv (1.0 - lp / 2.0, df);
 189 }
 190
 191 static double tukey_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 192 {
 193   return std_err / sqrt (2.0)  * qtukey (1 - alpha, 1.0, k, df, 1, 0);
 194 }
 195
 196 static double scheffe_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 197 {
 198   double x = (k - 1) * gsl_cdf_fdist_Pinv (1.0 - alpha, k - 1, df);
 199   return std_err * sqrt (x);
 200 }
 201
 202 static double gh_pinv (double std_err UNUSED, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j)
 203 {
 204   double n_i, mean_i, var_i;
 205   double n_j, mean_j, var_j;
 206   double m;
 207
 208   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 209   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 210
 211   m = sqrt ((var_i/n_i + var_j/n_j) / 2.0);
 212
 213   return m * qtukey (1 - alpha, 1.0, k, df, 1, 0);
 214 }
 215
 216
 217 static double
 218 multiple_comparison_sig (double std_err,
 219                                        const struct per_var_ws *pvw,
 220                                        const struct descriptive_data *dd_i, const struct descriptive_data *dd_j,
 221                                        const struct posthoc *ph)
 222 {
 223   int k = pvw->n_groups;
 224   double df = ph->dff (pvw, dd_i->mom, dd_j->mom);
 225   double ts = ph->tsf (k, dd_i->mom, dd_j->mom, std_err);
 226   return  ph->p1f (ts, k - 1, df);
 227 }
 228
 229 static double
 230 mc_half_range (const struct oneway_spec *cmd, const struct per_var_ws *pvw, double std_err, const struct descriptive_data *dd_i, const struct descriptive_data *dd_j, const struct posthoc *ph)
 231 {
 232   int k = pvw->n_groups;
 233   double df = ph->dff (pvw, dd_i->mom, dd_j->mom);
 234
 235   return ph->pinv (std_err, cmd->alpha, df, k, dd_i->mom, dd_j->mom);
 236 }
 237
 238 static double tukey_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 239 {
 240   double twotailedsig = 1.0 - ptukey (ts, 1.0, df1 + 1, df2, 1, 0);
 241
 242   return twotailedsig / 2.0;
 243 }
 244
 245 static double lsd_1tailsig (double ts, double df1 UNUSED, double df2)
 246 {
 247   return ts < 0 ? gsl_cdf_tdist_P (ts, df2) : gsl_cdf_tdist_Q (ts, df2);
 248 }
 249
 250 static double sidak_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 251 {
 252   double ex = (df1 + 1.0) * df1 / 2.0;
 253   double lsd_sig = 2 * lsd_1tailsig (ts, df1, df2);
 254
 255   return 0.5 * (1.0 - pow (1.0 - lsd_sig, ex));
 256 }
 257
 258 static double bonferroni_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 259 {
 260   const int m = (df1 + 1) * df1 / 2;
 261
 262   double p = ts < 0 ? gsl_cdf_tdist_P (ts, df2) : gsl_cdf_tdist_Q (ts, df2);
 263   p *= m;
 264
 265   return p > 0.5 ? 0.5 : p;
 266 }
 267
 268 static double scheffe_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 269 {
 270   return 0.5 * gsl_cdf_fdist_Q (ts, df1, df2);
 271 }
 272
 273
 274 static double tukey_test_stat (int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err)
 275 {
 276   double n_i, mean_i, var_i;
 277   double n_j, mean_j, var_j;
 278
 279   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 280   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 281
 282   double ts =  (mean_i - mean_j) / std_err;
 283   ts = fabs (ts) * sqrt (2.0);
 284
 285   return ts;
 286 }
 287
 288 static double lsd_test_stat (int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err)
 289 {
 290   double n_i, mean_i, var_i;
 291   double n_j, mean_j, var_j;
 292
 293   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 294   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 295
 296   return (mean_i - mean_j) / std_err;
 297 }
 298
 299 static double scheffe_test_stat (int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err)
 300 {
 301   double n_i, mean_i, var_i;
 302   double n_j, mean_j, var_j;
 303
 304   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 305   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 306
 307   double t = (mean_i - mean_j) / std_err;
 308   t = pow2 (t);
 309   t /= k - 1;
 310
 311   return t;
 312 }
 313
 314 static double gh_test_stat (int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err)
 315 {
 316   double n_i, mean_i, var_i;
 317   double n_j, mean_j, var_j;
 318
 319   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 320   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 321
 322   double thing = var_i / n_i + var_j / n_j;
 323   thing /= 2.0;
 324   thing = sqrt (thing);
 325
 326   double ts = (mean_i - mean_j) / thing;
 327
 328   return fabs (ts);
 329 }
 330
 331
 332
 333 static const struct posthoc ph_tests [] =
 334   {
 335     { "LSD",        N_("LSD"),          df_common, lsd_test_stat,     lsd_1tailsig,          lsd_pinv},
 336     { "TUKEY",      N_("Tukey HSD"),    df_common, tukey_test_stat,   tukey_1tailsig,        tukey_pinv},
 337     { "BONFERRONI", N_("Bonferroni"),   df_common, lsd_test_stat,     bonferroni_1tailsig,   bonferroni_pinv},
 338     { "SCHEFFE",    N_("Scheffé"),      df_common, scheffe_test_stat, scheffe_1tailsig,      scheffe_pinv},
 339     { "GH",         N_("Games-Howell"), df_individual, gh_test_stat,  tukey_1tailsig,        gh_pinv},
 340     { "SIDAK",      N_("Šidák"),        df_common, lsd_test_stat,     sidak_1tailsig,        sidak_pinv}
 341   };
 342
 343
 344 struct oneway_workspace
 345 {
 346   /* The number of distinct values of the independent variable, when all
 347      missing values are disregarded */
 348   int actual_number_of_groups;
 349
 350   struct per_var_ws *vws;
 351
 352   /* An array of descriptive data.  One for each dependent variable */
 353   struct descriptive_data **dd_total;
 354 };
 355
 356 /* Routines to show the output tables */
 357 static void show_anova_table (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 358 static void show_descriptives (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 359 static void show_homogeneity (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 360
 361 static void output_oneway (const struct oneway_spec *, struct oneway_workspace *ws);
 362 static void run_oneway (const struct oneway_spec *cmd, struct casereader *input, const struct dataset *ds);
 363
 364 int
 365 cmd_oneway (struct lexer *lexer, struct dataset *ds)
 366 {
 367   const struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 368   struct oneway_spec oneway ;
 369   oneway.n_vars = 0;
 370   oneway.vars = NULL;
 371   oneway.indep_var = NULL;
 372   oneway.stats = 0;
 373   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 374   oneway.exclude = MV_ANY;
 375   oneway.wv = dict_get_weight (dict);
 376   oneway.alpha = 0.05;
 377   oneway.posthoc = NULL;
 378   oneway.n_posthoc = 0;
 379
 380   ll_init (&oneway.contrast_list);
 381
 382
 383   if ( lex_match (lexer, T_SLASH))
 384     {
 385       if (!lex_force_match_id (lexer, "VARIABLES"))
 386         {
 387           goto error;
 388         }
 389       lex_match (lexer, T_EQUALS);
 390     }
 391
 392   if (!parse_variables_const (lexer, dict,
 393                               &oneway.vars, &oneway.n_vars,
 394                               PV_NO_DUPLICATE | PV_NUMERIC))
 395     goto error;
 396
 397   lex_force_match (lexer, T_BY);
 398
 399   oneway.indep_var = parse_variable_const (lexer, dict);
 400
 401   while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD)
 402     {
 403       lex_match (lexer, T_SLASH);
 404
 405       if (lex_match_id (lexer, "STATISTICS"))
 406         {
 407           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 408           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 409             {
 410               if (lex_match_id (lexer, "DESCRIPTIVES"))
 411                 {
 412                   oneway.stats |= STATS_DESCRIPTIVES;
 413                 }
 414               else if (lex_match_id (lexer, "HOMOGENEITY"))
 415                 {
 416                   oneway.stats |= STATS_HOMOGENEITY;
 417                 }
 418               else
 419                 {
 420                   lex_error (lexer, NULL);
 421                   goto error;
 422                 }
 423             }
 424         }
 425       else if (lex_match_id (lexer, "POSTHOC"))
 426         {
 427           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 428           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 429             {
 430               int p;
 431               bool method = false;
 432               for (p = 0 ; p < sizeof (ph_tests) / sizeof (struct posthoc); ++p)
 433                 {
 434                   if (lex_match_id (lexer, ph_tests[p].syntax))
 435                     {
 436                       oneway.n_posthoc++;
 437                       oneway.posthoc = xrealloc (oneway.posthoc, sizeof (*oneway.posthoc) * oneway.n_posthoc);
 438                       oneway.posthoc[oneway.n_posthoc - 1] = p;
 439                       method = true;
 440                       break;
 441                     }
 442                 }
 443               if ( method == false)
 444                 {
 445                   if (lex_match_id (lexer, "ALPHA"))
 446                     {
 447                       if ( !lex_force_match (lexer, T_LPAREN))
 448                         goto error;
 449                       lex_force_num (lexer);
 450                       oneway.alpha = lex_number (lexer);
 451                       lex_get (lexer);
 452                       if ( !lex_force_match (lexer, T_RPAREN))
 453                         goto error;
 454                     }
 455                   else
 456                     {
 457                       msg (SE, _("The post hoc analysis method %s is not supported."), lex_tokcstr (lexer));
 458                       lex_error (lexer, NULL);
 459                       goto error;
 460                     }
 461                 }
 462             }
 463         }
 464       else if (lex_match_id (lexer, "CONTRAST"))
 465         {
 466           struct contrasts_node *cl = xzalloc (sizeof *cl);
 467
 468           struct ll_list *coefficient_list = &cl->coefficient_list;
 469           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 470
 471           ll_init (coefficient_list);
 472
 473           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 474             {
 475               if ( lex_is_number (lexer))
 476                 {
 477                   struct coeff_node *cc = xmalloc (sizeof *cc);
 478                   cc->coeff = lex_number (lexer);
 479
 480                   ll_push_tail (coefficient_list, &cc->ll);
 481                   lex_get (lexer);
 482                 }
 483               else
 484                 {
 485                   lex_error (lexer, NULL);
 486                   goto error;
 487                 }
 488             }
 489
 490           ll_push_tail (&oneway.contrast_list, &cl->ll);
 491         }
 492       else if (lex_match_id (lexer, "MISSING"))
 493         {
 494           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 495           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 496             {
 497               if (lex_match_id (lexer, "INCLUDE"))
 498                 {
 499                   oneway.exclude = MV_SYSTEM;
 500                 }
 501               else if (lex_match_id (lexer, "EXCLUDE"))
 502                 {
 503                   oneway.exclude = MV_ANY;
 504                 }
 505               else if (lex_match_id (lexer, "LISTWISE"))
 506                 {
 507                   oneway.missing_type = MISS_LISTWISE;
 508                 }
 509               else if (lex_match_id (lexer, "ANALYSIS"))
 510                 {
 511                   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 512                 }
 513               else
 514                 {
 515                   lex_error (lexer, NULL);
 516                   goto error;
 517                 }
 518             }
 519         }
 520       else
 521         {
 522           lex_error (lexer, NULL);
 523           goto error;
 524         }
 525     }
 526
 527
 528   {
 529     struct casegrouper *grouper;
 530     struct casereader *group;
 531     bool ok;
 532
 533     grouper = casegrouper_create_splits (proc_open (ds), dict);
 534     while (casegrouper_get_next_group (grouper, &group))
 535       run_oneway (&oneway, group, ds);
 536     ok = casegrouper_destroy (grouper);
 537     ok = proc_commit (ds) && ok;
 538   }
 539
 540   free (oneway.vars);
 541   return CMD_SUCCESS;
 542
 543  error:
 544   free (oneway.vars);
 545   return CMD_FAILURE;
 546 }
 547
 548
 549 \f
 550
 551
 552 static struct descriptive_data *
 553 dd_create (const struct variable *var)
 554 {
 555   struct descriptive_data *dd = xmalloc (sizeof *dd);
 556
 557   dd->mom = moments1_create (MOMENT_VARIANCE);
 558   dd->minimum = DBL_MAX;
 559   dd->maximum = -DBL_MAX;
 560   dd->var = var;
 561
 562   return dd;
 563 }
 564
 565 static void
 566 dd_destroy (struct descriptive_data *dd)
 567 {
 568   moments1_destroy (dd->mom);
 569   free (dd);
 570 }
 571
 572 static void *
 573 makeit (void *aux1, void *aux2 UNUSED)
 574 {
 575   const struct variable *var = aux1;
 576
 577   struct descriptive_data *dd = dd_create (var);
 578
 579   return dd;
 580 }
 581
 582 static void
 583 updateit (void *user_data,
 584           enum mv_class exclude,
 585           const struct variable *wv,
 586           const struct variable *catvar UNUSED,
 587           const struct ccase *c,
 588           void *aux1, void *aux2)
 589 {
 590   struct descriptive_data *dd = user_data;
 591
 592   const struct variable *varp = aux1;
 593
 594   const union value *valx = case_data (c, varp);
 595
 596   struct descriptive_data *dd_total = aux2;
 597
 598   double weight;
 599
 600   if ( var_is_value_missing (varp, valx, exclude))
 601     return;
 602
 603   weight = wv != NULL ? case_data (c, wv)->f : 1.0;
 604
 605   moments1_add (dd->mom, valx->f, weight);
 606   if (valx->f < dd->minimum)
 607     dd->minimum = valx->f;
 608
 609   if (valx->f > dd->maximum)
 610     dd->maximum = valx->f;
 611
 612   {
 613     const struct variable *var = dd_total->var;
 614     const union value *val = case_data (c, var);
 615
 616     moments1_add (dd_total->mom,
 617                   val->f,
 618                   weight);
 619
 620     if (val->f < dd_total->minimum)
 621       dd_total->minimum = val->f;
 622
 623     if (val->f > dd_total->maximum)
 624       dd_total->maximum = val->f;
 625   }
 626 }
 627
 628 static void
 629 run_oneway (const struct oneway_spec *cmd,
 630             struct casereader *input,
 631             const struct dataset *ds)
 632 {
 633   int v;
 634   struct taint *taint;
 635   struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 636   struct casereader *reader;
 637   struct ccase *c;
 638
 639   struct oneway_workspace ws;
 640
 641   ws.actual_number_of_groups = 0;
 642   ws.vws = xzalloc (cmd->n_vars * sizeof (*ws.vws));
 643   ws.dd_total = xmalloc (sizeof (struct descriptive_data) * cmd->n_vars);
 644
 645   for (v = 0 ; v < cmd->n_vars; ++v)
 646     ws.dd_total[v] = dd_create (cmd->vars[v]);
 647
 648   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 649     {
 650       ws.vws[v].cat = categoricals_create (&cmd->indep_var, 1, cmd->wv,
 651                                            cmd->exclude, makeit, updateit,
 652                                            CONST_CAST (struct variable *,
 653                                                        cmd->vars[v]),
 654                                            ws.dd_total[v]);
 655
 656       ws.vws[v].cov = covariance_2pass_create (1, &cmd->vars[v],
 657                                                ws.vws[v].cat,
 658                                                cmd->wv, cmd->exclude);
 659       ws.vws[v].nl = levene_create (var_get_width (cmd->indep_var), NULL);
 660     }
 661
 662   c = casereader_peek (input, 0);
 663   if (c == NULL)
 664     {
 665       casereader_destroy (input);
 666       goto finish;
 667     }
 668   output_split_file_values (ds, c);
 669   case_unref (c);
 670
 671   taint = taint_clone (casereader_get_taint (input));
 672
 673   input = casereader_create_filter_missing (input, &cmd->indep_var, 1,
 674                                             cmd->exclude, NULL, NULL);
 675   if (cmd->missing_type == MISS_LISTWISE)
 676     input = casereader_create_filter_missing (input, cmd->vars, cmd->n_vars,
 677                                               cmd->exclude, NULL, NULL);
 678   input = casereader_create_filter_weight (input, dict, NULL, NULL);
 679
 680   reader = casereader_clone (input);
 681   for (; (c = casereader_read (reader)) != NULL; case_unref (c))
 682     {
 683       int i;
 684       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 685
 686       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 687         {
 688           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 689           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 690           const union value *val = case_data (c, v);
 691
 692           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 693             {
 694               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 695                 continue;
 696             }
 697
 698           covariance_accumulate_pass1 (pvw->cov, c);
 699           levene_pass_one (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 700         }
 701     }
 702   casereader_destroy (reader);
 703
 704   reader = casereader_clone (input);
 705   for ( ; (c = casereader_read (reader) ); case_unref (c))
 706     {
 707       int i;
 708       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 709       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 710         {
 711           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 712           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 713           const union value *val = case_data (c, v);
 714
 715           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 716             {
 717               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 718                 continue;
 719             }
 720
 721           covariance_accumulate_pass2 (pvw->cov, c);
 722           levene_pass_two (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 723         }
 724     }
 725   casereader_destroy (reader);
 726
 727   reader = casereader_clone (input);
 728   for ( ; (c = casereader_read (reader) ); case_unref (c))
 729     {
 730       int i;
 731       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 732
 733       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 734         {
 735           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 736           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 737           const union value *val = case_data (c, v);
 738
 739           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 740             {
 741               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 742                 continue;
 743             }
 744
 745           levene_pass_three (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 746         }
 747     }
 748   casereader_destroy (reader);
 749
 750
 751   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 752     {
 753       struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[v];
 754       gsl_matrix *cm = covariance_calculate_unnormalized (pvw->cov);
 755       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
 756
 757       moments1_calculate (ws.dd_total[v]->mom, &pvw->n, NULL, NULL, NULL, NULL);
 758
 759       pvw->sst = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 760
 761       reg_sweep (cm, 0);
 762
 763       pvw->sse = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 764
 765       pvw->ssa = pvw->sst - pvw->sse;
 766
 767       pvw->n_groups = categoricals_total (cats);
 768
 769       pvw->mse = (pvw->sst - pvw->ssa) / (pvw->n - pvw->n_groups);
 770
 771       gsl_matrix_free (cm);
 772     }
 773
 774   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 775     {
 776       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (ws.vws[v].cov);
 777
 778       categoricals_done (cats);
 779
 780       if (categoricals_total (cats) > ws.actual_number_of_groups)
 781         ws.actual_number_of_groups = categoricals_total (cats);
 782     }
 783
 784   casereader_destroy (input);
 785
 786   if (!taint_has_tainted_successor (taint))
 787     output_oneway (cmd, &ws);
 788
 789   taint_destroy (taint);
 790
 791  finish:
 792   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 793     {
 794       covariance_destroy (ws.vws[v].cov);
 795       levene_destroy (ws.vws[v].nl);
 796       dd_destroy (ws.dd_total[v]);
 797     }
 798   free (ws.vws);
 799   free (ws.dd_total);
 800 }
 801
 802 static void show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws);
 803 static void show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws);
 804 static void show_comparisons (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws, int depvar);
 805
 806 static void
 807 output_oneway (const struct oneway_spec *cmd, struct oneway_workspace *ws)
 808 {
 809   size_t i = 0;
 810
 811   /* Check the sanity of the given contrast values */
 812   struct contrasts_node *coeff_list  = NULL;
 813   struct contrasts_node *coeff_next  = NULL;
 814   ll_for_each_safe (coeff_list, coeff_next, struct contrasts_node, ll, &cmd->contrast_list)
 815     {
 816       struct coeff_node *cn = NULL;
 817       double sum = 0;
 818       struct ll_list *cl = &coeff_list->coefficient_list;
 819       ++i;
 820
 821       if (ll_count (cl) != ws->actual_number_of_groups)
 822         {
 823           msg (SW,
 824                _("In contrast list %zu, the number of coefficients (%d) does not equal the number of groups (%d). This contrast list will be ignored."),
 825                i, ll_count (cl), ws->actual_number_of_groups);
 826
 827           ll_remove (&coeff_list->ll);
 828           continue;
 829         }
 830
 831       ll_for_each (cn, struct coeff_node, ll, cl)
 832         sum += cn->coeff;
 833
 834       if ( sum != 0.0 )
 835         msg (SW, _("Coefficients for contrast %zu do not total zero"), i);
 836     }
 837
 838   if (cmd->stats & STATS_DESCRIPTIVES)
 839     show_descriptives (cmd, ws);
 840
 841   if (cmd->stats & STATS_HOMOGENEITY)
 842     show_homogeneity (cmd, ws);
 843
 844   show_anova_table (cmd, ws);
 845
 846   if (ll_count (&cmd->contrast_list) > 0)
 847     {
 848       show_contrast_coeffs (cmd, ws);
 849       show_contrast_tests (cmd, ws);
 850     }
 851
 852   if ( cmd->posthoc )
 853     {
 854       int v;
 855       for (v = 0 ; v < cmd->n_vars; ++v)
 856         show_comparisons (cmd, ws, v);
 857     }
 858 }
 859
 860
 861 /* Show the ANOVA table */
 862 static void
 863 show_anova_table (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
 864 {
 865   size_t i;
 866   int n_cols =7;
 867   size_t n_rows = cmd->n_vars * 3 + 1;
 868
 869   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
 870
 871   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
 872
 873   tab_box (t,
 874            TAL_2, TAL_2,
 875            -1, TAL_1,
 876            0, 0,
 877            n_cols - 1, n_rows - 1);
 878
 879   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1 );
 880   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 881   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
 882
 883   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sum of Squares"));
 884   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
 885   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Square"));
 886   tab_text (t, 5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("F"));
 887   tab_text (t, 6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 888
 889
 890   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 891     {
 892       double n;
 893       double df1, df2;
 894       double msa;
 895       const char *s = var_to_string (cmd->vars[i]);
 896       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[i];
 897
 898       moments1_calculate (ws->dd_total[i]->mom, &n, NULL, NULL, NULL, NULL);
 899
 900       df1 = pvw->n_groups - 1;
 901       df2 = n - pvw->n_groups;
 902       msa = pvw->ssa / df1;
 903
 904       tab_text (t, 0, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 905       tab_text (t, 1, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Between Groups"));
 906       tab_text (t, 1, i * 3 + 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Within Groups"));
 907       tab_text (t, 1, i * 3 + 3, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
 908
 909       if (i > 0)
 910         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, i * 3 + 1);
 911
 912
 913       /* Sums of Squares */
 914       tab_double (t, 2, i * 3 + 1, 0, pvw->ssa, NULL);
 915       tab_double (t, 2, i * 3 + 3, 0, pvw->sst, NULL);
 916       tab_double (t, 2, i * 3 + 2, 0, pvw->sse, NULL);
 917
 918
 919       /* Degrees of freedom */
 920       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 1, 0, df1, 4, 0);
 921       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 2, 0, df2, 4, 0);
 922       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 3, 0, n - 1, 4, 0);
 923
 924       /* Mean Squares */
 925       tab_double (t, 4, i * 3 + 1, TAB_RIGHT, msa, NULL);
 926       tab_double (t, 4, i * 3 + 2, TAB_RIGHT, pvw->mse, NULL);
 927
 928       {
 929         const double F = msa / pvw->mse ;
 930
 931         /* The F value */
 932         tab_double (t, 5, i * 3 + 1, 0,  F, NULL);
 933
 934         /* The significance */
 935         tab_double (t, 6, i * 3 + 1, 0, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
 936       }
 937     }
 938
 939   tab_title (t, _("ANOVA"));
 940   tab_submit (t);
 941 }
 942
 943
 944 /* Show the descriptives table */
 945 static void
 946 show_descriptives (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
 947 {
 948   size_t v;
 949   int n_cols = 10;
 950   struct tab_table *t;
 951   int row;
 952
 953   const double confidence = 0.95;
 954   const double q = (1.0 - confidence) / 2.0;
 955
 956   const struct fmt_spec *wfmt = cmd->wv ? var_get_print_format (cmd->wv) : &F_8_0;
 957
 958   int n_rows = 2;
 959
 960   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 961     n_rows += ws->actual_number_of_groups + 1;
 962
 963   t = tab_create (n_cols, n_rows);
 964   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
 965
 966   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
 967   tab_box (t,
 968            TAL_2, TAL_2,
 969            -1, TAL_1,
 970            0, 0,
 971            n_cols - 1, n_rows - 1);
 972
 973   /* Underline headers */
 974   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
 975   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 976
 977   tab_text (t, 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("N"));
 978   tab_text (t, 3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean"));
 979   tab_text (t, 4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Deviation"));
 980   tab_text (t, 5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
 981
 982
 983   tab_vline (t, TAL_0, 7, 0, 0);
 984   tab_hline (t, TAL_1, 6, 7, 1);
 985   tab_joint_text_format (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
 986                          _("%g%% Confidence Interval for Mean"),
 987                          confidence*100.0);
 988
 989   tab_text (t, 6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
 990   tab_text (t, 7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
 991
 992   tab_text (t, 8, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Minimum"));
 993   tab_text (t, 9, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Maximum"));
 994
 995   tab_title (t, _("Descriptives"));
 996
 997   row = 2;
 998   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 999     {
1000       const char *s = var_to_string (cmd->vars[v]);
1001       const struct fmt_spec *fmt = var_get_print_format (cmd->vars[v]);
1002
1003       int count = 0;
1004
1005       struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1006       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
1007
1008       tab_text (t, 0, row, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
1009       if ( v > 0)
1010         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, row);
1011
1012       for (count = 0; count < categoricals_total (cats); ++count)
1013         {
1014           double T;
1015           double n, mean, variance;
1016           double std_dev, std_error ;
1017
1018           struct string vstr;
1019
1020           const union value *gval = categoricals_get_value_by_category (cats, count);
1021           const struct descriptive_data *dd = categoricals_get_user_data_by_category (cats, count);
1022
1023           moments1_calculate (dd->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1024
1025           std_dev = sqrt (variance);
1026           std_error = std_dev / sqrt (n) ;
1027
1028           ds_init_empty (&vstr);
1029
1030           var_append_value_name (cmd->indep_var, gval, &vstr);
1031
1032           tab_text (t, 1, row + count,
1033                     TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1034                     ds_cstr (&vstr));
1035
1036           ds_destroy (&vstr);
1037
1038           /* Now fill in the numbers ... */
1039
1040           tab_double (t, 2, row + count, 0, n, wfmt);
1041
1042           tab_double (t, 3, row + count, 0, mean, NULL);
1043
1044           tab_double (t, 4, row + count, 0, std_dev, NULL);
1045
1046
1047           tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
1048
1049           /* Now the confidence interval */
1050
1051           T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, n - 1);
1052
1053           tab_double (t, 6, row + count, 0,
1054                       mean - T * std_error, NULL);
1055
1056           tab_double (t, 7, row + count, 0,
1057                       mean + T * std_error, NULL);
1058
1059           /* Min and Max */
1060
1061           tab_double (t, 8, row + count, 0,  dd->minimum, fmt);
1062           tab_double (t, 9, row + count, 0,  dd->maximum, fmt);
1063         }
1064
1065       {
1066         double T;
1067         double n, mean, variance;
1068         double std_dev;
1069         double std_error;
1070
1071         moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1072
1073         std_dev = sqrt (variance);
1074         std_error = std_dev / sqrt (n) ;
1075
1076         tab_text (t, 1, row + count,
1077                   TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
1078
1079         tab_double (t, 2, row + count, 0, n, wfmt);
1080
1081         tab_double (t, 3, row + count, 0, mean, NULL);
1082
1083         tab_double (t, 4, row + count, 0, std_dev, NULL);
1084
1085         tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
1086
1087         /* Now the confidence interval */
1088         T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, n - 1);
1089
1090         tab_double (t, 6, row + count, 0,
1091                     mean - T * std_error, NULL);
1092
1093         tab_double (t, 7, row + count, 0,
1094                     mean + T * std_error, NULL);
1095
1096         /* Min and Max */
1097         tab_double (t, 8, row + count, 0,  ws->dd_total[v]->minimum, fmt);
1098         tab_double (t, 9, row + count, 0,  ws->dd_total[v]->maximum, fmt);
1099       }
1100
1101       row += categoricals_total (cats) + 1;
1102     }
1103
1104   tab_submit (t);
1105 }
1106
1107 /* Show the homogeneity table */
1108 static void
1109 show_homogeneity (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1110 {
1111   size_t v;
1112   int n_cols = 5;
1113   size_t n_rows = cmd->n_vars + 1;
1114
1115   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
1116   tab_headers (t, 1, 0, 1, 0);
1117
1118   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1119   tab_box (t,
1120            TAL_2, TAL_2,
1121            -1, TAL_1,
1122            0, 0,
1123            n_cols - 1, n_rows - 1);
1124
1125
1126   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
1127   tab_vline (t, TAL_2, 1, 0, n_rows - 1);
1128
1129   tab_text (t, 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Levene Statistic"));
1130   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df1"));
1131   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df2"));
1132   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
1133
1134   tab_title (t, _("Test of Homogeneity of Variances"));
1135
1136   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1137     {
1138       double n;
1139       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1140       double F = levene_calculate (pvw->nl);
1141
1142       const struct variable *var = cmd->vars[v];
1143       const char *s = var_to_string (var);
1144       double df1, df2;
1145
1146       moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &n, NULL, NULL, NULL, NULL);
1147
1148       df1 = pvw->n_groups - 1;
1149       df2 = n - pvw->n_groups;
1150
1151       tab_text (t, 0, v + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
1152
1153       tab_double (t, 1, v + 1, TAB_RIGHT, F, NULL);
1154       tab_fixed (t, 2, v + 1, TAB_RIGHT, df1, 8, 0);
1155       tab_fixed (t, 3, v + 1, TAB_RIGHT, df2, 8, 0);
1156
1157       /* Now the significance */
1158       tab_double (t, 4, v + 1, TAB_RIGHT, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
1159     }
1160
1161   tab_submit (t);
1162 }
1163
1164
1165 /* Show the contrast coefficients table */
1166 static void
1167 show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1168 {
1169   int c_num = 0;
1170   struct ll *cli;
1171
1172   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
1173   int n_cols = 2 + ws->actual_number_of_groups;
1174   int n_rows = 2 + n_contrasts;
1175
1176   struct tab_table *t;
1177
1178   const struct covariance *cov = ws->vws[0].cov ;
1179
1180   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1181   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
1182
1183   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1184   tab_box (t,
1185            TAL_2, TAL_2,
1186            -1, TAL_1,
1187            0, 0,
1188            n_cols - 1, n_rows - 1);
1189
1190   tab_box (t,
1191            -1, -1,
1192            TAL_0, TAL_0,
1193            2, 0,
1194            n_cols - 1, 0);
1195
1196   tab_box (t,
1197            -1, -1,
1198            TAL_0, TAL_0,
1199            0, 0,
1200            1, 1);
1201
1202   tab_hline (t, TAL_1, 2, n_cols - 1, 1);
1203   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
1204
1205   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
1206
1207   tab_title (t, _("Contrast Coefficients"));
1208
1209   tab_text (t,  0, 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Contrast"));
1210
1211
1212   tab_joint_text (t, 2, 0, n_cols - 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1213                   var_to_string (cmd->indep_var));
1214
1215   for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
1216         cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
1217         cli = ll_next (cli))
1218     {
1219       int count = 0;
1220       struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
1221       struct ll *coeffi ;
1222
1223       tab_text_format (t, 1, c_num + 2, TAB_CENTER, "%d", c_num + 1);
1224
1225       for (coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
1226            coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list);
1227            ++count, coeffi = ll_next (coeffi))
1228         {
1229           const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (cov);
1230           const union value *val = categoricals_get_value_by_category (cats, count);
1231           struct coeff_node *coeffn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
1232           struct string vstr;
1233
1234           ds_init_empty (&vstr);
1235
1236           var_append_value_name (cmd->indep_var, val, &vstr);
1237
1238           tab_text (t, count + 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1239
1240           ds_destroy (&vstr);
1241
1242           tab_text_format (t, count + 2, c_num + 2, TAB_RIGHT, "%g", coeffn->coeff);
1243         }
1244       ++c_num;
1245     }
1246
1247   tab_submit (t);
1248 }
1249
1250
1251 /* Show the results of the contrast tests */
1252 static void
1253 show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1254 {
1255   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
1256   size_t v;
1257   int n_cols = 8;
1258   size_t n_rows = 1 + cmd->n_vars * 2 * n_contrasts;
1259
1260   struct tab_table *t;
1261
1262   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1263   tab_headers (t, 3, 0, 1, 0);
1264
1265   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1266   tab_box (t,
1267            TAL_2, TAL_2,
1268            -1, TAL_1,
1269            0, 0,
1270            n_cols - 1, n_rows - 1);
1271
1272   tab_box (t,
1273            -1, -1,
1274            TAL_0, TAL_0,
1275            0, 0,
1276            2, 0);
1277
1278   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
1279   tab_vline (t, TAL_2, 3, 0, n_rows - 1);
1280
1281   tab_title (t, _("Contrast Tests"));
1282
1283   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Contrast"));
1284   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Value of Contrast"));
1285   tab_text (t,  4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1286   tab_text (t,  5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("t"));
1287   tab_text (t,  6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
1288   tab_text (t,  7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig. (2-tailed)"));
1289
1290   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1291     {
1292       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1293       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
1294       struct ll *cli;
1295       int i = 0;
1296       int lines_per_variable = 2 * n_contrasts;
1297
1298       tab_text (t,  0, (v * lines_per_variable) + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1299                 var_to_string (cmd->vars[v]));
1300
1301       for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
1302             cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
1303             ++i, cli = ll_next (cli))
1304         {
1305           struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
1306           struct ll *coeffi ;
1307           int ci = 0;
1308           double contrast_value = 0.0;
1309           double coef_msq = 0.0;
1310
1311           double T;
1312           double std_error_contrast;
1313           double df;
1314           double sec_vneq = 0.0;
1315
1316           /* Note: The calculation of the degrees of freedom in the
1317              "variances not equal" case is painfull!!
1318              The following formula may help to understand it:
1319              \frac{\left (\sum_{i=1}^k{c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}}\right)^2}
1320              {
1321              \sum_{i=1}^k\left (
1322              \frac{\left (c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}\right)^2}  {n_i-1}
1323              \right)
1324              }
1325           */
1326
1327           double df_denominator = 0.0;
1328           double df_numerator = 0.0;
1329
1330           double grand_n;
1331           moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &grand_n, NULL, NULL, NULL, NULL);
1332           df = grand_n - pvw->n_groups;
1333
1334           if ( i == 0 )
1335             {
1336               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1337                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1338                         _("Assume equal variances"));
1339
1340               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1341                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1342                         _("Does not assume equal"));
1343             }
1344
1345           tab_text_format (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1346                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1347
1348
1349           tab_text_format (t,  2,
1350                            (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1351                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1352
1353           for (coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
1354                coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list);
1355                ++ci, coeffi = ll_next (coeffi))
1356             {
1357               double n, mean, variance;
1358               const struct descriptive_data *dd = categoricals_get_user_data_by_category (cats, ci);
1359               struct coeff_node *cn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
1360               const double coef = cn->coeff;
1361               double winv ;
1362
1363               moments1_calculate (dd->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1364
1365               winv = variance / n;
1366
1367               contrast_value += coef * mean;
1368
1369               coef_msq += (pow2 (coef)) / n;
1370
1371               sec_vneq += (pow2 (coef)) * variance / n;
1372
1373               df_numerator += (pow2 (coef)) * winv;
1374               df_denominator += pow2((pow2 (coef)) * winv) / (n - 1);
1375             }
1376
1377           sec_vneq = sqrt (sec_vneq);
1378
1379           df_numerator = pow2 (df_numerator);
1380
1381           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1382                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1383
1384           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1 +
1385                       n_contrasts,
1386                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1387
1388           std_error_contrast = sqrt (pvw->mse * coef_msq);
1389
1390           /* Std. Error */
1391           tab_double (t,  4, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1392                       TAB_RIGHT, std_error_contrast,
1393                       NULL);
1394
1395           T = fabs (contrast_value / std_error_contrast);
1396
1397           /* T Statistic */
1398
1399           tab_double (t,  5, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1400                       TAB_RIGHT, T,
1401                       NULL);
1402
1403
1404           /* Degrees of Freedom */
1405           tab_fixed (t,  6, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1406                      TAB_RIGHT,  df,
1407                      8, 0);
1408
1409
1410           /* Significance TWO TAILED !!*/
1411           tab_double (t,  7, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1412                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T, df),
1413                       NULL);
1414
1415           /* Now for the Variances NOT Equal case */
1416
1417           /* Std. Error */
1418           tab_double (t,  4,
1419                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1420                       TAB_RIGHT, sec_vneq,
1421                       NULL);
1422
1423           T = contrast_value / sec_vneq;
1424           tab_double (t,  5,
1425                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1426                       TAB_RIGHT, T,
1427                       NULL);
1428
1429           df = df_numerator / df_denominator;
1430
1431           tab_double (t,  6,
1432                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1433                       TAB_RIGHT, df,
1434                       NULL);
1435
1436           /* The Significance */
1437           tab_double (t, 7, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1438                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T,df),
1439                       NULL);
1440         }
1441
1442       if ( v > 0 )
1443         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, (v * lines_per_variable) + 1);
1444     }
1445
1446   tab_submit (t);
1447 }
1448
1449
1450
1451 static void
1452 show_comparisons (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws, int v)
1453 {
1454   const int n_cols = 8;
1455   const int heading_rows = 2;
1456   const int heading_cols = 3;
1457
1458   int p;
1459   int r = heading_rows ;
1460
1461   const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1462   const struct categoricals *cat = pvw->cat;
1463   const int n_rows = heading_rows + cmd->n_posthoc * pvw->n_groups * (pvw->n_groups - 1);
1464
1465   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
1466
1467   tab_headers (t, heading_cols, 0, heading_rows, 0);
1468
1469   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1470   tab_box (t,
1471            TAL_2, TAL_2,
1472            -1, -1,
1473            0, 0,
1474            n_cols - 1, n_rows - 1);
1475
1476   tab_box (t,
1477            -1, -1,
1478            -1, TAL_1,
1479            heading_cols, 0,
1480            n_cols - 1, n_rows - 1);
1481
1482   tab_vline (t, TAL_2, heading_cols, 0, n_rows - 1);
1483
1484   tab_title (t, _("Multiple Comparisons"));
1485
1486   tab_text_format (t,  1, 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("(I) %s"), var_to_string (cmd->indep_var));
1487   tab_text_format (t,  2, 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("(J) %s"), var_to_string (cmd->indep_var));
1488   tab_text (t,  3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Difference"));
1489   tab_text (t,  3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("(I - J)"));
1490   tab_text (t,  4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1491   tab_text (t,  5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig."));
1492
1493   tab_joint_text_format (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1494                          _("%g%% Confidence Interval"),
1495                          (1 - cmd->alpha) * 100.0);
1496
1497   tab_text (t,  6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
1498   tab_text (t,  7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
1499
1500
1501   for (p = 0; p < cmd->n_posthoc; ++p)
1502     {
1503       int i;
1504       const struct posthoc *ph = &ph_tests[cmd->posthoc[p]];
1505
1506       tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, r);
1507
1508       tab_text (t, 0, r, TAB_LEFT | TAT_TITLE, gettext (ph->label));
1509
1510       for (i = 0; i < pvw->n_groups ; ++i)
1511         {
1512           double weight_i, mean_i, var_i;
1513           int rx = 0;
1514           struct string vstr;
1515           int j;
1516           struct descriptive_data *dd_i = categoricals_get_user_data_by_category (cat, i);
1517           const union value *gval = categoricals_get_value_by_category (cat, i);
1518
1519           ds_init_empty (&vstr);
1520           var_append_value_name (cmd->indep_var, gval, &vstr);
1521
1522           if ( i != 0)
1523             tab_hline (t, TAL_1, 1, n_cols - 1, r);
1524           tab_text (t, 1, r, TAB_LEFT | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1525
1526           moments1_calculate (dd_i->mom, &weight_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
1527
1528           for (j = 0 ; j < pvw->n_groups; ++j)
1529             {
1530               double weight_j, mean_j, var_j;
1531               double half_range;
1532               struct descriptive_data *dd_j = categoricals_get_user_data_by_category (cat, j);
1533               if (j == i)
1534                 continue;
1535
1536               ds_clear (&vstr);
1537               gval = categoricals_get_value_by_category (cat, j);
1538               var_append_value_name (cmd->indep_var, gval, &vstr);
1539               tab_text (t, 2, r + rx, TAB_LEFT | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1540
1541               moments1_calculate (dd_j->mom, &weight_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
1542
1543               tab_double  (t, 3, r + rx, 0, mean_i - mean_j, 0);
1544
1545               double std_err = pvw->mse;
1546               std_err *= weight_i + weight_j;
1547               std_err /= weight_i * weight_j;
1548               std_err = sqrt (std_err);
1549
1550               tab_double  (t, 4, r + rx, 0, std_err, 0);
1551
1552               tab_double (t, 5, r + rx, 0, 2 * multiple_comparison_sig (std_err, pvw, dd_i, dd_j, ph), 0);
1553
1554               half_range = mc_half_range (cmd, pvw, std_err, dd_i, dd_j, ph);
1555
1556               tab_double (t, 6, r + rx, 0,
1557                            (mean_i - mean_j) - half_range, 0 );
1558
1559               tab_double (t, 7, r + rx, 0,
1560                            (mean_i - mean_j) + half_range, 0 );
1561
1562               rx++;
1563             }
1564           ds_destroy (&vstr);
1565           r += pvw->n_groups - 1;
1566         }
1567     }
1568
1569   tab_submit (t);
1570 }