pintos-os.org Git - pspp/blob - tests/language/stats/ctables.at

   1 AT_BANNER([CTABLES])
   2
   3 dnl Features not yet tested:
   4 dnl - Preprocessing to distinguish categorical from scale.
   5 dnl - Testing details of missing value handling in summaries.
   6 dnl - test CLABELS ROWLABELS=LAYER.
   7 dnl - Test VLABELS.
   8 dnl - Test WEIGHT and adjustment weights.
   9 dnl - Summary functions:
  10 dnl   * Separate summary functions for totals and subtotals.
  11 dnl   * )CILEVEL in summary label specification
  12 dnl Category sorting:
  13 dnl   * VALUE
  14 dnl   * LABEL
  15 dnl   * ascending/descending
  16 dnl - CATEGORIES:
  17 dnl   * Date values
  18 dnl   * THRU (numeric ranges)
  19 dnl   * OTHERNM
  20 dnl - FORMAT:
  21 dnl   * MINCOLWIDTH, MAXCOLWIDTH, UNITS.
  22 dnl   * EMPTY.
  23 dnl   * MISSING.
  24 dnl - HIDESMALLCOUNTS.
  25 dnl - Date/time variables and values
  26 dnl - Special formats for summary functions: NEGPAREN, NEQUAL, PAREN, PCTPAREN.
  27 dnl - TITLES: )DATE, )TIME, )TABLE.
  28 dnl - Test PCOMPUTE:
  29 dnl   * PCOMPUTE for more than one kind of summary (e.g. [COUNT, ROWPCT]).
  30 dnl   * MISSING, OTHERNM
  31 dnl   * multi-dimensional (multiple CCT_POSTCOMPUTE in one cell)
  32 dnl   * dates
  33 dnl - PPROPERTIES:
  34 dnl   * )LABEL[N].
  35 dnl - Summary functions:
  36 dnl   * U-prefix for unweighted summaries.
  37 dnl   * areaPCT.SUM and UareaPCT.SUM functions.
  38 dnl - SPLIT FILE with SEPARATE splits
  39 dnl - Definition of columns/rows when labels are rotated from one axis to another.
  40 dnl
  41 dnl Not for v1:
  42 dnl - Multiple response sets
  43 dnl - MRSETS subcommand.
  44 dnl - CATEGORIES: Special case for explicit category specifications and multiple dichotomy sets.
  45 dnl - SIGTEST
  46 dnl - COMPARETEST
  47 dnl - Summary functions:
  48 dnl   * .LCL and .UCL suffixes.
  49 dnl   * .SE suffixes.
  50 dnl - CATEGORIES:
  51 dnl   * Data-dependent sorting.
  52
  53 AT_SETUP([CTABLES parsing])
  54 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
  55 AT_DATA([ctables.sps],
  56 [[GET 'nhtsa.sav'.
  57 CTABLES
  58     /FORMAT MINCOLWIDTH=10 MAXCOLWIDTH=20 UNITS=POINTS EMPTY=ZERO MISSING="x"
  59     /FORMAT MINCOLWIDTH=DEFAULT MAXCOLWIDTH=DEFAULT UNITS=INCHES EMPTY=BLANK MISSING="."
  60     /FORMAT UNITS=CM EMPTY="(-)"
  61     /VLABELS VARIABLES=qn1 DISPLAY=DEFAULT
  62     /VLABELS VARIABLES=qn17 DISPLAY=NAME
  63     /VLABELS VARIABLES=qns3a DISPLAY=LABEL
  64     /VLABELS VARIABLES=qnd1 DISPLAY=BOTH
  65     /VLABELS VARIABLES=qn20 DISPLAY=NONE
  66     /MRSETS COUNTDUPLICATES=NO
  67     /MRSETS COUNTDUPLICATES=YES
  68     /SMISSING VARIABLE
  69     /SMISSING LISTWISE
  70     /WEIGHT VARIABLE=qns3a
  71     /HIDESMALLCOUNTS
  72     /HIDESMALLCOUNTS COUNT=10
  73     /TABLE qnsa1
  74     /SLABELS POSITION=COLUMN VISIBLE=YES
  75     /SLABELS VISIBLE=NO POSITION=ROW
  76     /SLABELS POSITION=LAYER
  77     /CLABELS AUTO
  78     /CLABELS ROWLABELS=OPPOSITE
  79     /CRITERIA CILEVEL=50
  80     /CATEGORIES VARIABLES=qn1 qn17
  81                 ORDER=A KEY=VALUE MISSING=INCLUDE TOTAL=YES LABEL="xyzzy"
  82                 POSITION=BEFORE EMPTY=INCLUDE.
  83 CTABLES /TABLE qnsa1 /CLABELS ROWLABELS=LAYER.
  84 CTABLES /TABLE qnsa1 /CLABELS COLLABELS=OPPOSITE.
  85 CTABLES /TABLE qnsa1 /CLABELS COLLABELS=LAYER.
  86 ]])
  87 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [0], [dnl
  88          Custom Tables
  89 Count
  90 ╭───────────────────┬────┬────╮
  91 │                   │ RDD│CELL│
  92 ├───────────────────┼────┼────┤
  93 │Sa1. SAMPLE SOURCE:│5392│1607│
  94 ╰───────────────────┴────┴────╯
  95
  96        Custom Tables
  97 RDD
  98 ╭───────────────────┬─────╮
  99 │                   │Count│
 100 ├───────────────────┼─────┤
 101 │Sa1. SAMPLE SOURCE:│ 5392│
 102 ╰───────────────────┴─────╯
 103
 104           Custom Tables
 105 ╭────────────────────────┬─────╮
 106 │                        │Count│
 107 ├────────────────────────┼─────┤
 108 │Sa1. SAMPLE SOURCE: RDD │ 5392│
 109 │                    CELL│ 1607│
 110 ╰────────────────────────┴─────╯
 111
 112           Custom Tables
 113 ╭────────────────────────┬─────╮
 114 │                        │Count│
 115 ├────────────────────────┼─────┤
 116 │Sa1. SAMPLE SOURCE: RDD │ 5392│
 117 │                    CELL│ 1607│
 118 ╰────────────────────────┴─────╯
 119 ])
 120 AT_CLEANUP
 121
 122 AT_SETUP([CTABLES parsing - negative])
 123 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
 124 AT_DATA([ctables.sps],
 125 [[GET 'nhtsa.sav'.
 126 CTABLES.
 127 CTABLES /FORMAT MINCOLWIDTH='foo'.
 128 CTABLES /TABLE qn1 [**].
 129 CTABLES /TABLE qn1 [NOTAFUNCTION].
 130 CTABLES /TABLE (qn1.
 131 CTABLES /TABLE **.
 132 CTABLES /TABLE NOTAVAR.
 133 STRING string(A8).
 134 CTABLES /TABLE string[S].
 135 CTABLES /TABLE qn1 [PTILE 101].
 136 CTABLES /TABLE qn1 [MEAN F0.1].
 137 CTABLES /TABLE qn1 [MEAN NEGPAREN1.2].
 138 CTABLES /TABLE qn1 [MEAN NEGPAREN3.4].
 139 CTABLES /TABLE qn1 [MEAN TOTALS].
 140 CTABLES /TABLE qn1 [MEAN TOTALS[STDDEV]%].
 141 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 [SUBTOTAL=x].
 142 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 [LO **].
 143 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 [LO THRU x].
 144 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 [1 THRU **].
 145 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 ['x' THRU **].
 146 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 [&**].
 147 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 [&x].
 148 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 KEY=PTILE(qn1, 101).
 149 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 KEY=MEAN(qn1.
 150 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 KEY=MEAN.
 151 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 MISSING=**.
 152 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 TOTAL=**.
 153 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 LABEL=**.
 154 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 POSITION=**.
 155 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 EMPTY=**.
 156 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 **.
 157 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 [1,2,3] **.
 158 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR(SUBTOTAL[0]).
 159 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR(SUBTOTAL[1**]).
 160 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR([LO **]).
 161 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR([LO THRU **]).
 162 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR([1 THRU **]).
 163 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR([1**]).
 164 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR((1x)).
 165 CTABLES /PCOMPUTE **k.
 166 CTABLES /PCOMPUTE &1.
 167 CTABLES /PCOMPUTE &k**.
 168 CTABLES /PCOMPUTE &k=**.
 169 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR**.
 170 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR(1x).
 171 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR(1) /PCOMPUTE &k=EXPR(2).
 172 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR(1) /PPROPERTIES &k FORMAT=NOTAFUNCTION.
 173 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR(1) /PPROPERTIES &k FORMAT=PTILE **.
 174 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR(1) /PPROPERTIES &k LABEL=**.
 175 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR(1) /PPROPERTIES &k HIDESOURCECATS=**.
 176 CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR(1) /PPROPERTIES &k **.
 177 CTABLES /FORMAT EMPTY=**.
 178 CTABLES /FORMAT MISSING=**.
 179 CTABLES /FORMAT **.
 180 CTABLES /FORMAT MINCOLWIDTH=20 MAXCOLWIDTH=10/.
 181 CTABLES /VLABELS **.
 182 CTABLES /VLABELS VARIABLES=NOTAVAR.
 183 CTABLES /VLABELS VARIABLES=qn1 **.
 184 CTABLES /VLABELS VARIABLES=qn1 DISPLAY=**.
 185 CTABLES /MRSETS **.
 186 CTABLES /MRSETS COUNTDUPLICATES=**.
 187 CTABLES /SMISSING **.
 188 CTABLES /WEIGHT **.
 189 CTABLES /WEIGHT VARIABLE=NOTAVAR.
 190 CTABLES /HIDESMALLCOUNTS COUNT=1.
 191 CTABLES /QUUX.
 192 CTABLES /HIDESMALLCOUNTS COUNT=2.
 193 CTABLES /TABLE qn1**.
 194 CTABLES /TABLE qn1 /SLABELS POSITION=**.
 195 CTABLES /TABLE qn1 /SLABELS VISIBLE=**.
 196 CTABLES /TABLE qn1 /SLABELS **.
 197 CTABLES /TABLE qn1 /CLABELS ROWLABELS=**.
 198 CTABLES /TABLE qn1 /CLABELS COLLABELS=**.
 199 CTABLES /TABLE qn1 /CLABELS **.
 200 CTABLES /TABLE qn1 /CRITERIA **.
 201 CTABLES /TABLE qn1 /CRITERIA CILEVEL=101.
 202 CTABLES /TABLE qn1 /TITLES **.
 203 CTABLES /TABLE qn1 /SIGTEST TYPE=**.
 204 CTABLES /TABLE qn1 /SIGTEST ALPHA=**.
 205 CTABLES /TABLE qn1 /SIGTEST INCLUDEMRSETS=**.
 206 CTABLES /TABLE qn1 /SIGTEST CATEGORIES=**.
 207 CTABLES /TABLE qn1 /SIGTEST **.
 208 CTABLES /TABLE qn1 /COMPARETEST TYPE=**.
 209 CTABLES /TABLE qn1 /COMPARETEST ALPHA=**.
 210 CTABLES /TABLE qn1 /COMPARETEST ALPHA=0,5.
 211 CTABLES /TABLE qn1 /COMPARETEST ADJUST=**.
 212 CTABLES /TABLE qn1 /COMPARETEST INCLUDEMRSETS=**.
 213 CTABLES /TABLE qn1 /COMPARETEST MEANSVARIANCE=**.
 214 CTABLES /TABLE qn1 /COMPARETEST CATEGORIES=**.
 215 CTABLES /TABLE qn1 /COMPARETEST MERGE=**.
 216 CTABLES /TABLE qn1 /COMPARETEST STYLE=**.
 217 CTABLES /TABLE qn1 /COMPARETEST SHOWSIG=**.
 218 CTABLES /TABLE qn1 /COMPARETEST **.
 219 CTABLES /TABLE qn1 / **.
 220 CTABLES /TABLE qn1 /CLABELS ROWLABELS=OPPOSITE /CLABELS COLLABELS=OPPOSITE.
 221 CTABLES /TABLE qn20 > qnd1.
 222 CTABLES /TABLE qn1 [ROWPCT] > qnsa1.
 223 NUMERIC datetime (DATETIME17.0).
 224 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=datetime ['123'].
 225 ]])
 226 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [1],
 227 [[ctables.sps:2.8: error: CTABLES: Syntax error at end of command: expecting `/'.
 228
 229 ctables.sps:3.29-3.33: error: CTABLES: Syntax error at `'foo'': Expected non-
 230 negative number for MINCOLWIDTH.
 231
 232 ctables.sps:4.21-4.22: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 233 identifier.
 234
 235 ctables.sps:5.21-5.32: error: CTABLES: Syntax error at `NOTAFUNCTION': Expecting
 236 summary function name.
 237
 238 ctables.sps:6.20: error: CTABLES: Syntax error at end of command: expecting `@:}@'.
 239
 240 ctables.sps:7.16-7.17: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 241 identifier.
 242
 243 ctables.sps:8: error: CTABLES: NOTAVAR is not a variable name.
 244
 245 ctables.sps:10.16-10.24: error: CTABLES: Cannot use string variable string as a
 246 scale variable.
 247    10 | CTABLES /TABLE string[S].
 248       |                ^~~~~~~~~
 249
 250 ctables.sps:11.27-11.29: error: CTABLES: Syntax error at `101': Expected number
 251 between 0 and 100 for PTILE.
 252
 253 ctables.sps:12: error: CTABLES: Output format F0.1 specifies width 0, but F
 254 requires a width between 1 and 40.
 255
 256 ctables.sps:13.26-13.36: error: CTABLES: Syntax error at `NEGPAREN1.2': Output
 257 format NEGPAREN requires width 2 or greater.
 258
 259 ctables.sps:14.26-14.36: error: CTABLES: Syntax error at `NEGPAREN3.4': Output
 260 format NEGPAREN requires width greater than decimals.
 261
 262 ctables.sps:15.21-15.24: error: CTABLES: Summary function MEAN applies only to
 263 scale variables.
 264    15 | CTABLES /TABLE qn1 [MEAN TOTALS].
 265       |                     ^~~~
 266
 267 ctables.sps:15.16-15.18: note: CTABLES: 'QN1' is not a scale variable.
 268    15 | CTABLES /TABLE qn1 [MEAN TOTALS].
 269       |                ^~~
 270
 271 ctables.sps:15.32: error: CTABLES: Syntax error at `@:>@': expecting `@<:@'.
 272
 273 ctables.sps:16.21-16.24: error: CTABLES: Summary function MEAN applies only to
 274 scale variables.
 275    16 | CTABLES /TABLE qn1 [MEAN TOTALS[STDDEV]%].
 276       |                     ^~~~
 277
 278 ctables.sps:16.16-16.18: note: CTABLES: 'QN1' is not a scale variable.
 279    16 | CTABLES /TABLE qn1 [MEAN TOTALS[STDDEV]%].
 280       |                ^~~
 281
 282 ctables.sps:16.40: error: CTABLES: Syntax error at `%': expecting `@:>@'.
 283
 284 ctables.sps:17.56: error: CTABLES: Syntax error at `x': expecting string.
 285
 286 ctables.sps:18.50-18.51: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting THRU.
 287
 288 ctables.sps:19.55: error: CTABLES: Syntax error at `x': expecting number.
 289
 290 ctables.sps:20.54-20.55: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting number.
 291
 292 ctables.sps:21.56-21.57: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting string.
 293
 294 ctables.sps:22.48-22.49: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 295 identifier.
 296
 297 ctables.sps:23.47-23.48: error: CTABLES: Unknown postcompute &x.
 298    23 | CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 [&x].
 299       |                                               ^~
 300
 301 ctables.sps:24.61-24.63: error: CTABLES: Syntax error at `101': Expected number
 302 between 0 and 100 for PTILE.
 303
 304 ctables.sps:25.58: error: CTABLES: Syntax error at end of command: expecting
 305 `@:}@'.
 306
 307 ctables.sps:26.54: error: CTABLES: Syntax error at end of command: expecting
 308 `@{:@'.
 309
 310 ctables.sps:27.54-27.55: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting INCLUDE
 311 or EXCLUDE.
 312
 313 ctables.sps:28.52-28.53: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting YES or
 314 NO.
 315
 316 ctables.sps:29.52-29.53: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting string.
 317
 318 ctables.sps:30.55-30.56: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting BEFORE
 319 or AFTER.
 320
 321 ctables.sps:31.52-31.53: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting INCLUDE
 322 or EXCLUDE.
 323
 324 ctables.sps:32.46-32.47: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting ORDER,
 325 KEY, MISSING, TOTAL, LABEL, POSITION, or EMPTY.
 326
 327 ctables.sps:33.54-33.55: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting TOTAL,
 328 LABEL, POSITION, or EMPTY.
 329
 330 ctables.sps:34.36: error: CTABLES: Syntax error at `0': Expected positive
 331 integer for SUBTOTAL.
 332
 333 ctables.sps:35.37-35.38: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting `@:>@'.
 334
 335 ctables.sps:36.31-36.32: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting THRU.
 336
 337 ctables.sps:37.36-37.37: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting number.
 338
 339 ctables.sps:38.35-38.36: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting number.
 340
 341 ctables.sps:39.29-39.30: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting `@:>@'.
 342
 343 ctables.sps:40.29: error: CTABLES: Syntax error at `x': expecting `@:}@'.
 344
 345 ctables.sps:41.19-41.20: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting &.
 346
 347 ctables.sps:42.20: error: CTABLES: Syntax error at `1': expecting identifier.
 348
 349 ctables.sps:43.21-43.22: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting `='.
 350
 351 ctables.sps:44.22-44.23: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting EXPR.
 352
 353 ctables.sps:45.26-45.27: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting `('.
 354
 355 ctables.sps:46.28: error: CTABLES: Syntax error at `x': expecting `)'.
 356
 357 ctables.sps:47.31-47.49: warning: CTABLES: New definition of &k will override
 358 the previous definition.
 359    47 | CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR(1) /PCOMPUTE &k=EXPR(2).
 360       |                               ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 361
 362 ctables.sps:47.10-47.28: note: CTABLES: This is the previous definition.
 363    47 | CTABLES /PCOMPUTE &k=EXPR(1) /PCOMPUTE &k=EXPR(2).
 364       |          ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 365
 366 ctables.sps:47.50: error: CTABLES: Syntax error at end of command: expecting
 367 `/'.
 368
 369 ctables.sps:48.53-48.64: error: CTABLES: Syntax error at `NOTAFUNCTION':
 370 Expecting summary function name.
 371
 372 ctables.sps:49.59-49.60: error: CTABLES: Syntax error at `**': Expected number
 373 between 0 and 100 for PTILE.
 374
 375 ctables.sps:50.52-50.53: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting string.
 376
 377 ctables.sps:51.61-51.62: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting YES or
 378 NO.
 379
 380 ctables.sps:52.46-52.47: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting LABEL,
 381 FORMAT, or HIDESOURCECATS.
 382
 383 ctables.sps:53.23-53.24: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting string.
 384
 385 ctables.sps:54.25-54.26: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting string.
 386
 387 ctables.sps:55.17-55.18: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 388 MINCOLWIDTH, MAXCOLWIDTH, UNITS, EMPTY, or MISSING.
 389
 390 ctables.sps:56: error: CTABLES: MINCOLWIDTH must not be greater than
 391 MAXCOLWIDTH.
 392
 393 ctables.sps:57.18-57.19: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 394 VARIABLES.
 395
 396 ctables.sps:58: error: CTABLES: NOTAVAR is not a variable name.
 397
 398 ctables.sps:59.32-59.33: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 399 DISPLAY.
 400
 401 ctables.sps:60.40-60.41: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 402 DEFAULT, NAME, LABEL, BOTH, or NONE.
 403
 404 ctables.sps:61.17-61.18: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 405 COUNTDUPLICATES.
 406
 407 ctables.sps:62.33-62.34: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting YES or
 408 NO.
 409
 410 ctables.sps:63.19-63.20: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 411 VARIABLE or LISTWISE.
 412
 413 ctables.sps:64.17-64.18: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 414 VARIABLE.
 415
 416 ctables.sps:65: error: CTABLES: NOTAVAR is not a variable name.
 417
 418 ctables.sps:66.32: error: CTABLES: Syntax error at `1': Expected integer 2 or
 419 greater for HIDESMALLCOUNTS COUNT.
 420
 421 ctables.sps:67.10-67.13: error: CTABLES: Syntax error at `QUUX': expecting
 422 FORMAT, VLABELS, MRSETS, SMISSING, PCOMPUTE, PPROPERTIES, WEIGHT,
 423 HIDESMALLCOUNTS, or TABLE.
 424
 425 ctables.sps:68.33: error: CTABLES: Syntax error at end of command: expecting
 426 `/'.
 427
 428 ctables.sps:69.19-69.20: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting `/'.
 429
 430 ctables.sps:70.38-70.39: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting COLUMN,
 431 ROW, or LAYER.
 432
 433 ctables.sps:71.37-71.38: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting YES or
 434 NO.
 435
 436 ctables.sps:72.29-72.30: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 437 POSITION or VISIBLE.
 438
 439 ctables.sps:73.39-73.40: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 440 OPPOSITE or LAYER.
 441
 442 ctables.sps:74.39-74.40: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 443 OPPOSITE or LAYER.
 444
 445 ctables.sps:75.29-75.30: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting AUTO,
 446 ROWLABELS, or COLLABELS.
 447
 448 ctables.sps:76.30-76.31: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 449 CILEVEL.
 450
 451 ctables.sps:77.38-77.40: error: CTABLES: Syntax error at `101': Expected number
 452 in @<:@0,100@:}@ for CILEVEL.
 453
 454 ctables.sps:78.28-78.29: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 455 CAPTION, CORNER, or TITLE.
 456
 457 ctables.sps:79.34-79.35: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 458 CHISQUARE.
 459
 460 ctables.sps:80.35-80.36: error: CTABLES: Syntax error at `**': Expected number
 461 in @<:@0,1@:}@ for ALPHA.
 462
 463 ctables.sps:81.43-81.44: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting YES or
 464 NO.
 465
 466 ctables.sps:82.40-82.41: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 467 ALLVISIBLE or SUBTOTALS.
 468
 469 ctables.sps:83.29-83.30: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting TYPE,
 470 ALPHA, INCLUDEMRSETS, or CATEGORIES.
 471
 472 ctables.sps:84.38-84.39: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting PROP or
 473 MEAN.
 474
 475 ctables.sps:85.39-85.40: error: CTABLES: Syntax error at `**': Expected number
 476 in (0,1) for ALPHA.
 477
 478 ctables.sps:86.39: error: CTABLES: Syntax error at `0': Expected number in (0,1)
 479 for ALPHA.
 480
 481 ctables.sps:87.40-87.41: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 482 BONFERRONI, BH, or NONE.
 483
 484 ctables.sps:88.47-88.48: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting YES or
 485 NO.
 486
 487 ctables.sps:89.47-89.48: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting ALLCATS
 488 or TESTEDCATS.
 489
 490 ctables.sps:90.44-90.45: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting
 491 ALLVISIBLE or SUBTOTALS.
 492
 493 ctables.sps:91.39-91.40: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting YES or
 494 NO.
 495
 496 ctables.sps:92.39-92.40: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting APA or
 497 SIMPLE.
 498
 499 ctables.sps:93.41-93.42: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting YES or
 500 NO.
 501
 502 ctables.sps:94.33-94.34: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting TYPE,
 503 ALPHA, ADJUST, INCLUDEMRSETS, MEANSVARIANCE, CATEGORIES, MERGE, STYLE, or
 504 SHOWSIG.
 505
 506 ctables.sps:95.22-95.23: error: CTABLES: Syntax error at `**': expecting TABLE,
 507 SLABELS, CLABELS, CRITERIA, CATEGORIES, TITLES, SIGTEST, or COMPARETEST.
 508
 509 ctables.sps:96: error: CTABLES: ROWLABELS and COLLABELS may not both be
 510 specified.
 511
 512 ctables.sps:97.16-97.26: error: CTABLES: Cannot nest scale variables.
 513    97 | CTABLES /TABLE qn20 > qnd1.
 514       |                ^~~~~~~~~~~
 515
 516 ctables.sps:97.16-97.19: note: CTABLES: This is an outer scale variable.
 517    97 | CTABLES /TABLE qn20 > qnd1.
 518       |                ^~~~
 519
 520 ctables.sps:97.23-97.26: note: CTABLES: This is an inner scale variable.
 521    97 | CTABLES /TABLE qn20 > qnd1.
 522       |                       ^~~~
 523
 524 ctables.sps:98.16-98.35: error: CTABLES: Summaries may only be requested for
 525 categorical variables at the innermost nesting level.
 526    98 | CTABLES /TABLE qn1 [ROWPCT] > qnsa1.
 527       |                ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 528
 529 ctables.sps:98.16-98.18: note: CTABLES: This outer categorical variable has a
 530 summary.
 531    98 | CTABLES /TABLE qn1 [ROWPCT] > qnsa1.
 532       |                ^~~
 533
 534 ctables.sps:100.52-100.56: error: CTABLES: Failed to parse category
 535 specification as format DATETIME: Day (123) must be between 1 and 31..
 536   100 | CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=datetime ['123'].
 537       |                                                    ^~~~~
 538 ]])
 539 AT_CLEANUP
 540
 541 AT_SETUP([CTABLES parsing - more negative])
 542 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
 543 AT_DATA([ctables.sps],
 544 [[GET 'nhtsa.sav'.
 545 CTABLES /PCOMPUTE &pc=EXPR(SUBTOTAL) /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 [&pc].
 546 CTABLES /PCOMPUTE &pc=EXPR(TOTAL) /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 [&pc].
 547 CTABLES /PCOMPUTE &pc=EXPR(SUBTOTAL) /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 [&pc, SUBTOTAL, SUBTOTAL].
 548
 549 STRING string(A8).
 550 CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 ['string'].
 551 CTABLES /TABLE string /CATEGORIES VARIABLES=string [1].
 552
 553 CTABLES /TABLE qn1 /CLABELS ROWLABELS=OPPOSITE /CATEGORIES VARIABLES=qn1 KEY=MEAN(qn1).
 554
 555 CTABLES /TABLE qnd1 /CLABELS ROWLABELS=OPPOSITE.
 556 CTABLES /TABLE qn1 + string /CLABELS ROWLABELS=OPPOSITE.
 557 CTABLES /TABLE qn1 + qnsa1 /CLABELS ROWLABELS=OPPOSITE.
 558 CTABLES /TABLE qn105ba + qn105bb /CLABELS ROWLABELS=OPPOSITE /CATEGORIES VARIABLES=qn105ba [1,2,3].
 559
 560 CTABLES /PCOMPUTE &x=EXPR(1**2**3).
 561 CTABLES /PCOMPUTE &x=EXPR([**]).
 562 CTABLES /PCOMPUTE &x=EXPR(**).
 563
 564 CTABLES /TABLE.
 565
 566 CTABLES /TABLE qn113 [COUNT] BY qn114 [COUNT] BY qn116 [COUNT].
 567 ]])
 568 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [1],
 569 [[ctables.sps:2.76-2.78: error: CTABLES: Computed category &pc references a
 570 category not included in the category list.
 571     2 | CTABLES /PCOMPUTE &pc=EXPR(SUBTOTAL) /TABLE qn1 /CATEGORIES
 572 VARIABLES=qn1 [&pc].
 573       |
 574 ^~~
 575
 576 ctables.sps:2.28-2.35: note: CTABLES: This is the missing category.
 577     2 | CTABLES /PCOMPUTE &pc=EXPR(SUBTOTAL) /TABLE qn1 /CATEGORIES
 578 VARIABLES=qn1 [&pc].
 579       |                            ^~~~~~~~
 580
 581 ctables.sps:2.76-2.79: note: CTABLES: To fix the problem, add subtotals to the
 582 list of categories here.
 583     2 | CTABLES /PCOMPUTE &pc=EXPR(SUBTOTAL) /TABLE qn1 /CATEGORIES
 584 VARIABLES=qn1 [&pc].
 585       |
 586 ^~~~
 587
 588 ctables.sps:3.73-3.75: error: CTABLES: Computed category &pc references a
 589 category not included in the category list.
 590     3 | CTABLES /PCOMPUTE &pc=EXPR(TOTAL) /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1
 591 [&pc].
 592       |
 593 ^~~
 594
 595 ctables.sps:3.28-3.32: note: CTABLES: This is the missing category.
 596     3 | CTABLES /PCOMPUTE &pc=EXPR(TOTAL) /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1
 597 [&pc].
 598       |                            ^~~~~
 599
 600 ctables.sps:3: note: CTABLES: To fix the problem, add TOTAL=YES to the
 601 variable's CATEGORIES specification.
 602
 603 ctables.sps:4.76-4.99: error: CTABLES: These categories include 2 instances of
 604 SUBTOTAL or HSUBTOTAL, so references from computed categories must refer to
 605 subtotals by position, e.g. SUBTOTAL[1].
 606     4 | CTABLES /PCOMPUTE &pc=EXPR(SUBTOTAL) /TABLE qn1 /CATEGORIES
 607 VARIABLES=qn1 [&pc, SUBTOTAL, SUBTOTAL].
 608       |
 609 ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 610
 611 ctables.sps:4.28-4.35: note: CTABLES: This is the reference that lacks a
 612 position.
 613     4 | CTABLES /PCOMPUTE &pc=EXPR(SUBTOTAL) /TABLE qn1 /CATEGORIES
 614 VARIABLES=qn1 [&pc, SUBTOTAL, SUBTOTAL].
 615       |                            ^~~~~~~~
 616
 617 ctables.sps:7.47-7.54: error: CTABLES: This category specification may be
 618 applied only to string variables, but this subcommand tries to apply it to
 619 numeric variable QN1.
 620     7 | CTABLES /TABLE qn1 /CATEGORIES VARIABLES=qn1 ['string'].
 621       |                                               ^~~~~~~~
 622
 623 ctables.sps:8.53: error: CTABLES: This category specification may be applied
 624 only to numeric variables, but this subcommand tries to apply it to string
 625 variable string.
 626     8 | CTABLES /TABLE string /CATEGORIES VARIABLES=string [1].
 627       |                                                     ^
 628
 629 ctables.sps:10: error: CTABLES: ROWLABELS=OPPOSITE is not allowed with sorting
 630 based on a summary function.
 631
 632 ctables.sps:12: error: CTABLES: ROWLABELS=OPPOSITE requires the variables to be
 633 moved to be categorical, but qnd1 is a scale variable.
 634
 635 ctables.sps:13: error: CTABLES: ROWLABELS=OPPOSITE requires the variables to be
 636 moved to have the same width, but QN1 has width 0 and string has width 8.
 637
 638 ctables.sps:14: error: CTABLES: ROWLABELS=OPPOSITE requires the variables to be
 639 moved to have the same value labels, but QN1 and QNSA1 have different value
 640 labels.
 641
 642 ctables.sps:15: error: CTABLES: ROWLABELS=OPPOSITE requires the variables to be
 643 moved to have the same category specifications, but QN105BA and QN105BB have
 644 different category specifications.
 645
 646 ctables.sps:17.27-17.33: warning: CTABLES: The exponentiation operator (`**') is
 647 left-associative: `a**b**c' equals `(a**b)**c', not `a**(b**c)'.  To disable
 648 this warning, insert parentheses.
 649    17 | CTABLES /PCOMPUTE &x=EXPR(1**2**3).
 650       |                           ^~~~~~~
 651
 652 ctables.sps:17.35: error: CTABLES: Syntax error at end of command: expecting
 653 `/'.
 654
 655 ctables.sps:18.28-18.29: error: CTABLES: Syntax error at `**'.
 656
 657 ctables.sps:19.27-19.28: error: CTABLES: Syntax error at `**'.
 658
 659 ctables.sps:21.15: error: CTABLES: Syntax error at end of command: At least one
 660 variable must be specified.
 661
 662 ctables.sps:23: error: CTABLES: Summaries may appear only on one axis.
 663
 664 ctables.sps:23.16-23.20: note: CTABLES: This variable on the rows axis has a
 665 summary.
 666    23 | CTABLES /TABLE qn113 [COUNT] BY qn114 [COUNT] BY qn116 [COUNT].
 667       |                ^~~~~
 668
 669 ctables.sps:23.33-23.37: note: CTABLES: This variable on the columns axis has a
 670 summary.
 671    23 | CTABLES /TABLE qn113 [COUNT] BY qn114 [COUNT] BY qn116 [COUNT].
 672       |                                 ^~~~~
 673
 674 ctables.sps:23.50-23.54: note: CTABLES: This variable on the layers axis has a
 675 summary.
 676    23 | CTABLES /TABLE qn113 [COUNT] BY qn114 [COUNT] BY qn116 [COUNT].
 677       |                                                  ^~~~~
 678 ]])
 679 AT_CLEANUP
 680
 681 AT_SETUP([CTABLES one categorical variable])
 682 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
 683 AT_DATA([ctables.sps],
 684 [[GET 'nhtsa.sav'.
 685 CTABLES /TABLE qn1.
 686 CTABLES /TABLE BY qn1.
 687 CTABLES /TABLE BY BY qn1.
 688 ]])
 689 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [0], [dnl
 690                                   Custom Tables
 691 ╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─────╮
 692 │                                                                        │Count│
 693 ├────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼─────┤
 694 │ 1. How often do you usually drive a car or other  Every day            │ 4667│
 695 │motor vehicle?                                     Several days a week  │ 1274│
 696 │                                                   Once a week or less  │  361│
 697 │                                                   Only certain times a │  130│
 698 │                                                   year                 │     │
 699 │                                                   Never                │  540│
 700 ╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴─────╯
 701
 702                                   Custom Tables
 703 ╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
 704 │        1. How often do you usually drive a car or other motor vehicle?       │
 705 ├─────────┬──────────────────┬──────────────────┬────────────────────────┬─────┤
 706 │         │  Several days a  │  Once a week or  │  Only certain times a  │     │
 707 │Every day│       week       │       less       │          year          │Never│
 708 ├─────────┼──────────────────┼──────────────────┼────────────────────────┼─────┤
 709 │  Count  │       Count      │       Count      │          Count         │Count│
 710 ├─────────┼──────────────────┼──────────────────┼────────────────────────┼─────┤
 711 │     4667│              1274│               361│                     130│  540│
 712 ╰─────────┴──────────────────┴──────────────────┴────────────────────────┴─────╯
 713
 714 Custom Tables
 715 Every day
 716 ╭─────╮
 717 │Count│
 718 ├─────┤
 719 │ 4667│
 720 ╰─────╯
 721 ])
 722 AT_CLEANUP
 723
 724 AT_SETUP([CTABLES one string variable])
 725 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
 726 AT_DATA([ctables.sps],
 727 [[GET 'nhtsa.sav'.
 728 STRING licensed(A8).
 729 MISSING VALUES licensed('DontKnow', 'Refused').
 730 RECODE qnd7a(1='Yes')(2='No')(3='DontKnow')(4='Refused') INTO licensed.
 731 CTABLES /TABLE licensed.
 732 CTABLES /TABLE licensed [COUNT, TOTALS[COUNT, VALIDN]] /CATEGORIES VARIABLES=ALL TOTAL=YES MISSING=INCLUDE.
 733 CTABLES /TABLE licensed /CATEGORIES VARIABLES=licensed ['Yes', 'No'] TOTAL=YES.
 734 * Notice that the string matching is case-sensitive.
 735 CTABLES /TABLE licensed /CATEGORIES VARIABLES=licensed ['Yes', 'no'] TOTAL=YES.
 736 CTABLES /TABLE licensed /CATEGORIES VARIABLES=licensed ['No' THRU 'yes'] TOTAL=YES.
 737 CTABLES
 738     /PCOMPUTE &notyes=EXPR(['No']+['DontKnow']+['Refused'])
 739     /PPROPERTIES &notyes LABEL='Not Yes' HIDESOURCECATS=YES
 740     /TABLE licensed
 741     /CATEGORIES VARIABLES=licensed ['Yes', &notyes, 'No', 'DontKnow', 'Refused'].
 742 CTABLES
 743     /PCOMPUTE &notyes=EXPR(['DontKnow' THRU 'No'] + ['Refused'])
 744     /PPROPERTIES &notyes LABEL='Not Yes' HIDESOURCECATS=YES
 745     /TABLE licensed
 746     /CATEGORIES VARIABLES=licensed ['Yes', &notyes, 'DontKnow' THRU 'No', 'Refused'].
 747 ]])
 748 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [0], [dnl
 749     Custom Tables
 750 ╭────────────┬─────╮
 751 │            │Count│
 752 ├────────────┼─────┤
 753 │licensed No │  572│
 754 │         Yes│ 6379│
 755 ╰────────────┴─────╯
 756
 757           Custom Tables
 758 ╭─────────────────┬─────┬───────╮
 759 │                 │Count│Valid N│
 760 ├─────────────────┼─────┼───────┤
 761 │licensed DontKnow│    4│       │
 762 │         No      │  572│       │
 763 │         Refused │   44│       │
 764 │         Yes     │ 6379│       │
 765 │         Total   │ 6999│   6951│
 766 ╰─────────────────┴─────┴───────╯
 767
 768      Custom Tables
 769 ╭──────────────┬─────╮
 770 │              │Count│
 771 ├──────────────┼─────┤
 772 │licensed Yes  │ 6379│
 773 │         No   │  572│
 774 │         Total│ 6951│
 775 ╰──────────────┴─────╯
 776
 777      Custom Tables
 778 ╭──────────────┬─────╮
 779 │              │Count│
 780 ├──────────────┼─────┤
 781 │licensed Yes  │ 6379│
 782 │         no   │    0│
 783 │         Total│ 6379│
 784 ╰──────────────┴─────╯
 785
 786       Custom Tables
 787 ╭────────────────┬─────╮
 788 │                │Count│
 789 ├────────────────┼─────┤
 790 │licensed No     │  572│
 791 │         Refused│   44│
 792 │         Yes    │ 6379│
 793 │         Total  │ 6995│
 794 ╰────────────────┴─────╯
 795
 796       Custom Tables
 797 ╭────────────────┬─────╮
 798 │                │Count│
 799 ├────────────────┼─────┤
 800 │licensed Yes    │ 6379│
 801 │         Not Yes│  620│
 802 ╰────────────────┴─────╯
 803
 804       Custom Tables
 805 ╭────────────────┬─────╮
 806 │                │Count│
 807 ├────────────────┼─────┤
 808 │licensed Yes    │ 6379│
 809 │         Not Yes│  620│
 810 ╰────────────────┴─────╯
 811 ])
 812 AT_CLEANUP
 813
 814 AT_SETUP([CTABLES one scale variable])
 815 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
 816 AT_DATA([ctables.sps],
 817 [[GET 'nhtsa.sav'.
 818 CTABLES /TABLE qnd1[COUNT, VALIDN, TOTALN, MEAN, STDDEV, MINIMUM, MAXIMUM].
 819 CTABLES /TABLE BY qnd1.
 820 CTABLES /TABLE BY BY qnd1.
 821 ]])
 822 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [0], [dnl
 823                                   Custom Tables
 824 ╭──────────────────────┬─────┬───────┬───────┬────┬────────────┬───────┬───────╮
 825 │                      │     │       │       │    │     Std    │       │       │
 826 │                      │Count│Valid N│Total N│Mean│  Deviation │Minimum│Maximum│
 827 ├──────────────────────┼─────┼───────┼───────┼────┼────────────┼───────┼───────┤
 828 │D1. AGE: What is your │ 6999│   6930│   6999│  48│          19│     16│     86│
 829 │age?                  │     │       │       │    │            │       │       │
 830 ╰──────────────────────┴─────┴───────┴───────┴────┴────────────┴───────┴───────╯
 831
 832         Custom Tables
 833 ╭──────────────────────────╮
 834 │D1. AGE: What is your age?│
 835 ├──────────────────────────┤
 836 │           Mean           │
 837 ├──────────────────────────┤
 838 │                        48│
 839 ╰──────────────────────────╯
 840
 841 Custom Tables
 842 D1. AGE: What is your age?
 843 ╭────╮
 844 │Mean│
 845 ├────┤
 846 │  48│
 847 ╰────╯
 848 ])
 849 AT_CLEANUP
 850
 851 AT_SETUP([CTABLES simple stacking])
 852 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
 853 AT_DATA([ctables.sps],
 854 [[GET 'nhtsa.sav'.
 855 CTABLES /TABLE qn105ba + qn105bb + qn105bc + qn105bd BY qns3a [COLPCT PCT8.0].
 856 ]])
 857 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [0], [dnl
 858                                   Custom Tables
 859 ╭───────────────────────────────────────────────────────────────┬──────────────╮
 860 │                                                               │ S3a. GENDER: │
 861 │                                                               ├──────┬───────┤
 862 │                                                               │ Male │ Female│
 863 │                                                               ├──────┼───────┤
 864 │                                                               │Column│ Column│
 865 │                                                               │   %  │   %   │
 866 ├───────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼───────┤
 867 │105b. How likely is it that drivers who have had   Almost      │   10%│    11%│
 868 │too much to drink to drive safely will A. Get      certain     │      │       │
 869 │stopped by the police?                             Very likely │   21%│    22%│
 870 │                                                   Somewhat    │   38%│    42%│
 871 │                                                   likely      │      │       │
 872 │                                                   Somewhat    │   21%│    18%│
 873 │                                                   unlikely    │      │       │
 874 │                                                   Very        │   10%│     8%│
 875 │                                                   unlikely    │      │       │
 876 ├───────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼───────┤
 877 │105b. How likely is it that drivers who have had   Almost      │   14%│    18%│
 878 │too much to drink to drive safely will B. Have an  certain     │      │       │
 879 │accident?                                          Very likely │   36%│    45%│
 880 │                                                   Somewhat    │   39%│    32%│
 881 │                                                   likely      │      │       │
 882 │                                                   Somewhat    │    9%│     4%│
 883 │                                                   unlikely    │      │       │
 884 │                                                   Very        │    3%│     2%│
 885 │                                                   unlikely    │      │       │
 886 ├───────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼───────┤
 887 │105b. How likely is it that drivers who have had   Almost      │   18%│    16%│
 888 │too much to drink to drive safely will C. Be       certain     │      │       │
 889 │convicted for drunk driving?                       Very likely │   32%│    28%│
 890 │                                                   Somewhat    │   27%│    32%│
 891 │                                                   likely      │      │       │
 892 │                                                   Somewhat    │   15%│    15%│
 893 │                                                   unlikely    │      │       │
 894 │                                                   Very        │    9%│     9%│
 895 │                                                   unlikely    │      │       │
 896 ├───────────────────────────────────────────────────────────────┼──────┼───────┤
 897 │105b. How likely is it that drivers who have had   Almost      │   16%│    16%│
 898 │too much to drink to drive safely will D. Be       certain     │      │       │
 899 │arrested for drunk driving?                        Very likely │   26%│    27%│
 900 │                                                   Somewhat    │   32%│    35%│
 901 │                                                   likely      │      │       │
 902 │                                                   Somewhat    │   17%│    15%│
 903 │                                                   unlikely    │      │       │
 904 │                                                   Very        │    9%│     7%│
 905 │                                                   unlikely    │      │       │
 906 ╰───────────────────────────────────────────────────────────────┴──────┴───────╯
 907 ])
 908 AT_CLEANUP
 909
 910 AT_SETUP([CTABLES show or hide empty categories])
 911 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
 912 AT_DATA([ctables.sps],
 913 [[GET 'nhtsa.sav'.
 914 IF (qn105ba = 2) qn105ba = 1.
 915 IF (qns3a = 1) qns3a = 2.
 916 CTABLES /TABLE qn105ba BY qns3a [COLPCT PCT8.0].
 917 CTABLES /TABLE qn105ba BY qns3a [COLPCT PCT8.0]
 918     /CATEGORIES VAR=qn105ba EMPTY=EXCLUDE.
 919 CTABLES /TABLE qn105ba BY qns3a [COLPCT PCT8.0]
 920     /CATEGORIES VAR=qns3a EMPTY=EXCLUDE.
 921 CTABLES /TABLE qn105ba BY qns3a [COLPCT PCT8.0]
 922     /CATEGORIES VAR=ALL EMPTY=EXCLUDE.
 923 ]])
 924 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [0], [dnl
 925                                   Custom Tables
 926 ╭──────────────────────────────────────────────────────────────┬───────────────╮
 927 │                                                              │  S3a. GENDER: │
 928 │                                                              ├───────┬───────┤
 929 │                                                              │  Male │ Female│
 930 │                                                              ├───────┼───────┤
 931 │                                                              │ Column│ Column│
 932 │                                                              │   %   │   %   │
 933 ├──────────────────────────────────────────────────────────────┼───────┼───────┤
 934 │105b. How likely is it that drivers who have had   Almost     │      .│    32%│
 935 │too much to drink to drive safely will A. Get      certain    │       │       │
 936 │stopped by the police?                             Very likely│      .│     0%│
 937 │                                                   Somewhat   │      .│    40%│
 938 │                                                   likely     │       │       │
 939 │                                                   Somewhat   │      .│    19%│
 940 │                                                   unlikely   │       │       │
 941 │                                                   Very       │      .│     9%│
 942 │                                                   unlikely   │       │       │
 943 ╰──────────────────────────────────────────────────────────────┴───────┴───────╯
 944
 945                                   Custom Tables
 946 ╭──────────────────────────────────────────────────────────────┬───────────────╮
 947 │                                                              │  S3a. GENDER: │
 948 │                                                              ├───────┬───────┤
 949 │                                                              │  Male │ Female│
 950 │                                                              ├───────┼───────┤
 951 │                                                              │ Column│ Column│
 952 │                                                              │   %   │   %   │
 953 ├──────────────────────────────────────────────────────────────┼───────┼───────┤
 954 │105b. How likely is it that drivers who have had   Almost     │      .│    32%│
 955 │too much to drink to drive safely will A. Get      certain    │       │       │
 956 │stopped by the police?                             Somewhat   │      .│    40%│
 957 │                                                   likely     │       │       │
 958 │                                                   Somewhat   │      .│    19%│
 959 │                                                   unlikely   │       │       │
 960 │                                                   Very       │      .│     9%│
 961 │                                                   unlikely   │       │       │
 962 ╰──────────────────────────────────────────────────────────────┴───────┴───────╯
 963
 964                                   Custom Tables
 965 ╭────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─────────╮
 966 │                                                                    │   S3a.  │
 967 │                                                                    │ GENDER: │
 968 │                                                                    ├─────────┤
 969 │                                                                    │  Female │
 970 │                                                                    ├─────────┤
 971 │                                                                    │ Column %│
 972 ├────────────────────────────────────────────────────────────────────┼─────────┤
 973 │105b. How likely is it that drivers who have had too    Almost      │      32%│
 974 │much to drink to drive safely will A. Get stopped by    certain     │         │
 975 │the police?                                             Very likely │       0%│
 976 │                                                        Somewhat    │      40%│
 977 │                                                        likely      │         │
 978 │                                                        Somewhat    │      19%│
 979 │                                                        unlikely    │         │
 980 │                                                        Very        │       9%│
 981 │                                                        unlikely    │         │
 982 ╰────────────────────────────────────────────────────────────────────┴─────────╯
 983
 984                                   Custom Tables
 985 ╭────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─────────╮
 986 │                                                                    │   S3a.  │
 987 │                                                                    │ GENDER: │
 988 │                                                                    ├─────────┤
 989 │                                                                    │  Female │
 990 │                                                                    ├─────────┤
 991 │                                                                    │ Column %│
 992 ├────────────────────────────────────────────────────────────────────┼─────────┤
 993 │105b. How likely is it that drivers who have had too    Almost      │      32%│
 994 │much to drink to drive safely will A. Get stopped by    certain     │         │
 995 │the police?                                             Somewhat    │      40%│
 996 │                                                        likely      │         │
 997 │                                                        Somewhat    │      19%│
 998 │                                                        unlikely    │         │
 999 │                                                        Very        │       9%│
1000 │                                                        unlikely    │         │
1001 ╰────────────────────────────────────────────────────────────────────┴─────────╯
1002 ])
1003 AT_CLEANUP
1004
1005 AT_SETUP([CTABLES simple nesting])
1006 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
1007 AT_DATA([ctables.sps],
1008 [[GET 'nhtsa.sav'.
1009 CTABLES /TABLE (qn105ba + qn105bb + qn105bc + qn105bd) > qns3a [COUNT, TABLEPCT PCT8.0]
1010   /CATEGORIES VARIABLES=qns3a TOTAL=YES.
1011 CTABLES /TABLE qns3a > (qn105ba + qn105bb + qn105bc + qn105bd) [TABLEPCT PCT8.0]
1012   /CATEGORIES VARIABLES=qns3a TOTAL=YES
1013   /CLABELS ROW=OPPOSITE.
1014 ]])
1015 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [0], [dnl
1016                                   Custom Tables
1017 ╭─────────────────────────────────────────────────────────────────┬─────┬──────╮
1018 │                                                                 │     │ Table│
1019 │                                                                 │Count│   %  │
1020 ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┼─────┼──────┤
1021 │105b. How likely is it that drivers    Almost     S3a.     Male  │  297│    4%│
1022 │who have had too much to drink to      certain    GENDER:  Female│  403│    6%│
1023 │drive safely will A. Get stopped by                        Total │  700│   10%│
1024 │the police?                           ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1025 │                                       Very       S3a.     Male  │  660│   10%│
1026 │                                       likely     GENDER:  Female│  842│   12%│
1027 │                                                           Total │ 1502│   22%│
1028 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1029 │                                       Somewhat   S3a.     Male  │ 1174│   17%│
1030 │                                       likely     GENDER:  Female│ 1589│   23%│
1031 │                                                           Total │ 2763│   40%│
1032 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1033 │                                       Somewhat   S3a.     Male  │  640│    9%│
1034 │                                       unlikely   GENDER:  Female│  667│   10%│
1035 │                                                           Total │ 1307│   19%│
1036 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1037 │                                       Very       S3a.     Male  │  311│    5%│
1038 │                                       unlikely   GENDER:  Female│  298│    4%│
1039 │                                                           Total │  609│    9%│
1040 ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┼─────┼──────┤
1041 │105b. How likely is it that drivers    Almost     S3a.     Male  │  429│    6%│
1042 │who have had too much to drink to      certain    GENDER:  Female│  671│   10%│
1043 │drive safely will B. Have an accident?                     Total │ 1100│   16%│
1044 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1045 │                                       Very       S3a.     Male  │ 1104│   16%│
1046 │                                       likely     GENDER:  Female│ 1715│   25%│
1047 │                                                           Total │ 2819│   41%│
1048 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1049 │                                       Somewhat   S3a.     Male  │ 1203│   17%│
1050 │                                       likely     GENDER:  Female│ 1214│   18%│
1051 │                                                           Total │ 2417│   35%│
1052 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1053 │                                       Somewhat   S3a.     Male  │  262│    4%│
1054 │                                       unlikely   GENDER:  Female│  168│    2%│
1055 │                                                           Total │  430│    6%│
1056 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1057 │                                       Very       S3a.     Male  │   81│    1%│
1058 │                                       unlikely   GENDER:  Female│   59│    1%│
1059 │                                                           Total │  140│    2%│
1060 ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┼─────┼──────┤
1061 │105b. How likely is it that drivers    Almost     S3a.     Male  │  539│    8%│
1062 │who have had too much to drink to      certain    GENDER:  Female│  610│    9%│
1063 │drive safely will C. Be convicted for                      Total │ 1149│   17%│
1064 │drunk driving?                        ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1065 │                                       Very       S3a.     Male  │  988│   14%│
1066 │                                       likely     GENDER:  Female│ 1049│   15%│
1067 │                                                           Total │ 2037│   30%│
1068 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1069 │                                       Somewhat   S3a.     Male  │  822│   12%│
1070 │                                       likely     GENDER:  Female│ 1210│   18%│
1071 │                                                           Total │ 2032│   30%│
1072 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1073 │                                       Somewhat   S3a.     Male  │  446│    7%│
1074 │                                       unlikely   GENDER:  Female│  548│    8%│
1075 │                                                           Total │  994│   15%│
1076 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1077 │                                       Very       S3a.     Male  │  268│    4%│
1078 │                                       unlikely   GENDER:  Female│  354│    5%│
1079 │                                                           Total │  622│    9%│
1080 ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┼─────┼──────┤
1081 │105b. How likely is it that drivers    Almost     S3a.     Male  │  498│    7%│
1082 │who have had too much to drink to      certain    GENDER:  Female│  603│    9%│
1083 │drive safely will D. Be arrested for                       Total │ 1101│   16%│
1084 │drunk driving?                        ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1085 │                                       Very       S3a.     Male  │  805│   12%│
1086 │                                       likely     GENDER:  Female│ 1029│   15%│
1087 │                                                           Total │ 1834│   27%│
1088 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1089 │                                       Somewhat   S3a.     Male  │  975│   14%│
1090 │                                       likely     GENDER:  Female│ 1332│   19%│
1091 │                                                           Total │ 2307│   34%│
1092 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1093 │                                       Somewhat   S3a.     Male  │  535│    8%│
1094 │                                       unlikely   GENDER:  Female│  560│    8%│
1095 │                                                           Total │ 1095│   16%│
1096 │                                      ╶──────────────────────────┼─────┼──────┤
1097 │                                       Very       S3a.     Male  │  270│    4%│
1098 │                                       unlikely   GENDER:  Female│  279│    4%│
1099 │                                                           Total │  549│    8%│
1100 ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────┴─────┴──────╯
1101
1102                                   Custom Tables
1103 ╭─────────────────────────────────┬────────┬──────┬─────────┬─────────┬────────╮
1104 │                                 │ Almost │ Very │ Somewhat│ Somewhat│  Very  │
1105 │                                 │ certain│likely│  likely │ unlikely│unlikely│
1106 │                                 ├────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1107 │                                 │        │ Table│         │         │        │
1108 │                                 │ Table %│   %  │ Table % │ Table % │ Table %│
1109 ├─────────────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1110 │S3a.    Male   105b. How likely  │      4%│   10%│      17%│       9%│      5%│
1111 │GENDER:        is it that drivers│        │      │         │         │        │
1112 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1113 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1114 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1115 │               A. Get stopped by │        │      │         │         │        │
1116 │               the police?       │        │      │         │         │        │
1117 │       ╶─────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1118 │        Female 105b. How likely  │      6%│   12%│      23%│      10%│      4%│
1119 │               is it that drivers│        │      │         │         │        │
1120 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1121 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1122 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1123 │               A. Get stopped by │        │      │         │         │        │
1124 │               the police?       │        │      │         │         │        │
1125 │       ╶─────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1126 │        Total  105b. How likely  │     10%│   22%│      40%│      19%│      9%│
1127 │               is it that drivers│        │      │         │         │        │
1128 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1129 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1130 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1131 │               A. Get stopped by │        │      │         │         │        │
1132 │               the police?       │        │      │         │         │        │
1133 ├─────────────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1134 │S3a.    Male   105b. How likely  │      6%│   16%│      17%│       4%│      1%│
1135 │GENDER:        is it that drivers│        │      │         │         │        │
1136 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1137 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1138 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1139 │               B. Have an        │        │      │         │         │        │
1140 │               accident?         │        │      │         │         │        │
1141 │       ╶─────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1142 │        Female 105b. How likely  │     10%│   25%│      18%│       2%│      1%│
1143 │               is it that drivers│        │      │         │         │        │
1144 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1145 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1146 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1147 │               B. Have an        │        │      │         │         │        │
1148 │               accident?         │        │      │         │         │        │
1149 │       ╶─────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1150 │        Total  105b. How likely  │     16%│   41%│      35%│       6%│      2%│
1151 │               is it that drivers│        │      │         │         │        │
1152 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1153 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1154 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1155 │               B. Have an        │        │      │         │         │        │
1156 │               accident?         │        │      │         │         │        │
1157 ├─────────────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1158 │S3a.    Male   105b. How likely  │      8%│   14%│      12%│       7%│      4%│
1159 │GENDER:        is it that drivers│        │      │         │         │        │
1160 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1161 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1162 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1163 │               C. Be convicted   │        │      │         │         │        │
1164 │               for drunk driving?│        │      │         │         │        │
1165 │       ╶─────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1166 │        Female 105b. How likely  │      9%│   15%│      18%│       8%│      5%│
1167 │               is it that drivers│        │      │         │         │        │
1168 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1169 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1170 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1171 │               C. Be convicted   │        │      │         │         │        │
1172 │               for drunk driving?│        │      │         │         │        │
1173 │       ╶─────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1174 │        Total  105b. How likely  │     17%│   30%│      30%│      15%│      9%│
1175 │               is it that drivers│        │      │         │         │        │
1176 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1177 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1178 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1179 │               C. Be convicted   │        │      │         │         │        │
1180 │               for drunk driving?│        │      │         │         │        │
1181 ├─────────────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1182 │S3a.    Male   105b. How likely  │      7%│   12%│      14%│       8%│      4%│
1183 │GENDER:        is it that drivers│        │      │         │         │        │
1184 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1185 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1186 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1187 │               D. Be arrested for│        │      │         │         │        │
1188 │               drunk driving?    │        │      │         │         │        │
1189 │       ╶─────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1190 │        Female 105b. How likely  │      9%│   15%│      19%│       8%│      4%│
1191 │               is it that drivers│        │      │         │         │        │
1192 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1193 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1194 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1195 │               D. Be arrested for│        │      │         │         │        │
1196 │               drunk driving?    │        │      │         │         │        │
1197 │       ╶─────────────────────────┼────────┼──────┼─────────┼─────────┼────────┤
1198 │        Total  105b. How likely  │     16%│   27%│      34%│      16%│      8%│
1199 │               is it that drivers│        │      │         │         │        │
1200 │               who have had too  │        │      │         │         │        │
1201 │               much to drink to  │        │      │         │         │        │
1202 │               drive safely will │        │      │         │         │        │
1203 │               D. Be arrested for│        │      │         │         │        │
1204 │               drunk driving?    │        │      │         │         │        │
1205 ╰─────────────────────────────────┴────────┴──────┴─────────┴─────────┴────────╯
1206 ])
1207 AT_CLEANUP
1208
1209 AT_SETUP([CTABLES nesting and scale variables])
1210 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
1211 AT_DATA([ctables.sps],
1212 [[GET 'nhtsa.sav'.
1213 CTABLES /TABLE=qnd1 > qn1 BY qns3a.
1214 CTABLES /TABLE=qnd1 [MINIMUM, MAXIMUM, MEAN] > qns3a > (qn26 + qn27).
1215 CTABLES /TABLE=qnsa1 > qn105ba [COLPCT] BY qns1
1216   /CATEGORIES VAR=qnsa1 EMPTY=EXCLUDE.
1217 CTABLES /TABLE=AgeGroup > qn20 [MEAN F8.1, STDDEV F8.1].
1218 ]])
1219 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [0], [dnl
1220                                   Custom Tables
1221 ╭─────────────────────────────────────────────────────────────────┬────────────╮
1222 │                                                                 │S3a. GENDER:│
1223 │                                                                 ├─────┬──────┤
1224 │                                                                 │ Male│Female│
1225 │                                                                 ├─────┼──────┤
1226 │                                                                 │ Mean│ Mean │
1227 ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┼─────┼──────┤
1228 │D1. AGE: What   1. How often do you usually drive Every day      │   46│    46│
1229 │is your age?   a car or other motor vehicle?      Several days a │   51│    59│
1230 │                                                  week           │     │      │
1231 │                                                  Once a week or │   44│    54│
1232 │                                                  less           │     │      │
1233 │                                                  Only certain   │   34│    41│
1234 │                                                  times a year   │     │      │
1235 │                                                  Never          │   39│    55│
1236 ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────┴─────┴──────╯
1237
1238                                   Custom Tables
1239 ╭─────────────────────────────────────────────────────────┬───────┬───────┬────╮
1240 │                                                         │Minimum│Maximum│Mean│
1241 ├─────────────────────────────────────────────────────────┼───────┼───────┼────┤
1242 │D1. AGE: S3a.     Male   26. During the last 12       Yes│     16│     86│  42│
1243 │What is  GENDER:         months, has there been a        │       │       │    │
1244 │your                     time when you felt you          │       │       │    │
1245 │age?                     should cut down on your      No │     16│     86│  46│
1246 │                         drinking?                       │       │       │    │
1247 │                 ╶───────────────────────────────────────┼───────┼───────┼────┤
1248 │                  Female 26. During the last 12       Yes│     16│     86│  43│
1249 │                         months, has there been a        │       │       │    │
1250 │                         time when you felt you          │       │       │    │
1251 │                         should cut down on your      No │     16│     86│  48│
1252 │                         drinking?                       │       │       │    │
1253 ├─────────────────────────────────────────────────────────┼───────┼───────┼────┤
1254 │D1. AGE: S3a.     Male   27. During the last 12       Yes│     16│     86│  38│
1255 │What is  GENDER:         months, has there been a        │       │       │    │
1256 │your                     time when people criticized  No │     16│     86│  46│
1257 │age?                     your drinking?                  │       │       │    │
1258 │                 ╶───────────────────────────────────────┼───────┼───────┼────┤
1259 │                  Female 27. During the last 12       Yes│     17│     69│  37│
1260 │                         months, has there been a        │       │       │    │
1261 │                         time when people criticized  No │     16│     86│  48│
1262 │                         your drinking?                  │       │       │    │
1263 ╰─────────────────────────────────────────────────────────┴───────┴───────┴────╯
1264
1265                                   Custom Tables
1266 ╭─────────────────────────────┬────────────────────────────────────────────────╮
1267 │                             │S1. Including yourself, how many members of this│
1268 │                             │         household are age 16 or older?         │
1269 │                             ├──────┬──────┬──────┬──────┬──────┬──────┬──────┤
1270 │                             │      │      │      │      │      │      │ 6 or │
1271 │                             │ None │   1  │   2  │   3  │   4  │   5  │ more │
1272 │                             ├──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1273 │                             │Column│Column│Column│Column│Column│Column│Column│
1274 │                             │   %  │   %  │   %  │   %  │   %  │   %  │   %  │
1275 ├─────────────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1276 │Sa1.    RDD 105b.    Almost  │     .│  9.5%│  8.2%│ 12.4%│  9.9%│ 20.0%│ 23.8%│
1277 │SAMPLE      How      certain │      │      │      │      │      │      │      │
1278 │SOURCE:     likely           │      │      │      │      │      │      │      │
1279 │            is it    Very    │     .│ 24.9%│ 18.5%│ 24.0%│ 26.6%│ 25.5%│ 33.3%│
1280 │            that     likely  │      │      │      │      │      │      │      │
1281 │            drivers          │      │      │      │      │      │      │      │
1282 │            who have         │      │      │      │      │      │      │      │
1283 │            had too  Somewhat│     .│ 38.3%│ 41.9%│ 38.6%│ 37.5%│ 36.4%│ 23.8%│
1284 │            much to  likely  │      │      │      │      │      │      │      │
1285 │            drink to         │      │      │      │      │      │      │      │
1286 │            drive            │      │      │      │      │      │      │      │
1287 │            safely   Somewhat│     .│ 18.1%│ 21.7%│ 16.8%│ 16.7%│ 10.9%│  9.5%│
1288 │            will A.  unlikely│      │      │      │      │      │      │      │
1289 │            Get              │      │      │      │      │      │      │      │
1290 │            stopped  Very    │     .│  9.2%│  9.7%│  8.2%│  9.4%│  7.3%│  9.5%│
1291 │            by the   unlikely│      │      │      │      │      │      │      │
1292 │            police?          │      │      │      │      │      │      │      │
1293 ╰─────────────────────────────┴──────┴──────┴──────┴──────┴──────┴──────┴──────╯
1294
1295                                   Custom Tables
1296 ╭──────────────────────────────────────────────────────────────┬────┬──────────╮
1297 │                                                              │    │    Std   │
1298 │                                                              │Mean│ Deviation│
1299 ├──────────────────────────────────────────────────────────────┼────┼──────────┤
1300 │Age    16 to 25 20. On how many of the thirty days in this    │ 5.2│       6.0│
1301 │group           typical month did you have one or more        │    │          │
1302 │                alcoholic beverages to drink?                 │    │          │
1303 │      ╶───────────────────────────────────────────────────────┼────┼──────────┤
1304 │       26 to 35 20. On how many of the thirty days in this    │ 4.7│       5.9│
1305 │                typical month did you have one or more        │    │          │
1306 │                alcoholic beverages to drink?                 │    │          │
1307 │      ╶───────────────────────────────────────────────────────┼────┼──────────┤
1308 │       36 to 45 20. On how many of the thirty days in this    │ 5.5│       6.8│
1309 │                typical month did you have one or more        │    │          │
1310 │                alcoholic beverages to drink?                 │    │          │
1311 │      ╶───────────────────────────────────────────────────────┼────┼──────────┤
1312 │       46 to 55 20. On how many of the thirty days in this    │ 5.8│       7.7│
1313 │                typical month did you have one or more        │    │          │
1314 │                alcoholic beverages to drink?                 │    │          │
1315 │      ╶───────────────────────────────────────────────────────┼────┼──────────┤
1316 │       56 to 65 20. On how many of the thirty days in this    │ 6.3│       8.2│
1317 │                typical month did you have one or more        │    │          │
1318 │                alcoholic beverages to drink?                 │    │          │
1319 │      ╶───────────────────────────────────────────────────────┼────┼──────────┤
1320 │       66 or    20. On how many of the thirty days in this    │ 7.1│       9.2│
1321 │       older    typical month did you have one or more        │    │          │
1322 │                alcoholic beverages to drink?                 │    │          │
1323 ╰──────────────────────────────────────────────────────────────┴────┴──────────╯
1324 ])
1325 AT_CLEANUP
1326
1327
1328 AT_SETUP([CTABLES SLABELS])
1329 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
1330 AT_DATA([ctables.sps],
1331 [[GET 'nhtsa.sav'.
1332 CTABLES /TABLE qn1 [COUNT COLPCT].
1333 CTABLES /TABLE qn1 [COUNT COLPCT]
1334     /SLABELS POSITION=ROW.
1335 CTABLES /TABLE qn1 [COUNT COLPCT]
1336     /SLABELS POSITION=ROW VISIBLE=NO.
1337 ]])
1338 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [0], [dnl
1339                                   Custom Tables
1340 ╭────────────────────────────────────────────────────────────────┬─────┬───────╮
1341 │                                                                │     │ Column│
1342 │                                                                │Count│   %   │
1343 ├────────────────────────────────────────────────────────────────┼─────┼───────┤
1344 │ 1. How often do you usually drive a car or  Every day          │ 4667│  66.9%│
1345 │other motor vehicle?                         Several days a week│ 1274│  18.3%│
1346 │                                             Once a week or less│  361│   5.2%│
1347 │                                             Only certain times │  130│   1.9%│
1348 │                                             a year             │     │       │
1349 │                                             Never              │  540│   7.7%│
1350 ╰────────────────────────────────────────────────────────────────┴─────┴───────╯
1351
1352                                   Custom Tables
1353 ╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─────╮
1354 │ 1. How often do you usually drive a car or  Every day           Count  │ 4667│
1355 │other motor vehicle?                                             Column │66.9%│
1356 │                                                                 %      │     │
1357 │                                            ╶───────────────────────────┼─────┤
1358 │                                             Several days a week Count  │ 1274│
1359 │                                                                 Column │18.3%│
1360 │                                                                 %      │     │
1361 │                                            ╶───────────────────────────┼─────┤
1362 │                                             Once a week or less Count  │  361│
1363 │                                                                 Column │ 5.2%│
1364 │                                                                 %      │     │
1365 │                                            ╶───────────────────────────┼─────┤
1366 │                                             Only certain times  Count  │  130│
1367 │                                             a year              Column │ 1.9%│
1368 │                                                                 %      │     │
1369 │                                            ╶───────────────────────────┼─────┤
1370 │                                             Never               Count  │  540│
1371 │                                                                 Column │ 7.7%│
1372 │                                                                 %      │     │
1373 ╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴─────╯
1374
1375                                   Custom Tables
1376 ╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─────╮
1377 │ 1. How often do you usually drive a car or other  Every day            │ 4667│
1378 │motor vehicle?                                                          │66.9%│
1379 │                                                   Several days a week  │ 1274│
1380 │                                                                        │18.3%│
1381 │                                                   Once a week or less  │  361│
1382 │                                                                        │ 5.2%│
1383 │                                                   Only certain times a │  130│
1384 │                                                   year                 │ 1.9%│
1385 │                                                   Never                │  540│
1386 │                                                                        │ 7.7%│
1387 ╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴─────╯
1388 ])
1389 AT_CLEANUP
1390
1391 AT_SETUP([CTABLES simple totals])
1392 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
1393 AT_DATA([ctables.sps],
1394 [[GET 'nhtsa.sav'.
1395 CTABLES /TABLE=qn17
1396     /CATEGORIES VARIABLES=qn17 TOTAL=YES LABEL='Number responding'.
1397 DESCRIPTIVES qn18/STATISTICS=MEAN.
1398 CTABLES /TABLE=region > qn18 [MEAN, COUNT, VALIDN, TOTALN]
1399     /CATEGORIES VARIABLES=region TOTAL=YES LABEL='All regions'.
1400 ]])
1401 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=80], [0], [dnl
1402                                   Custom Tables
1403 ╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─────╮
1404 │                                                                        │Count│
1405 ├────────────────────────────────────────────────────────────────────────┼─────┤
1406 │17. When you drink alcoholic beverages, which ONE of  OR, something else│    2│
1407 │the following beverages do you drink MOST OFTEN?      Beer              │ 1073│
1408 │                                                      Light beer        │  620│
1409 │                                                      Wine              │ 1418│
1410 │                                                      Wine coolers      │  137│
1411 │                                                      Hard liquor or    │  888│
1412 │                                                      mixed drinks      │     │
1413 │                                                      Flavored malt     │   83│
1414 │                                                      drinks            │     │
1415 │                                                      Number responding │ 4221│
1416 ╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴─────╯
1417
1418                              Descriptive Statistics
1419 ╭────────────────────────────────────────────────────────────────────┬────┬────╮
1420 │                                                                    │  N │Mean│
1421 ├────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────┼────┤
1422 │18. When you drink ANSWERFROM(QN17R1), about how many               │4218│4.62│
1423 │ANSWERFROM(QN17R2) do you usually drink per sitting?                │    │    │
1424 │Valid N (listwise)                                                  │6999│    │
1425 │Missing N (listwise)                                                │2781│    │
1426 ╰────────────────────────────────────────────────────────────────────┴────┴────╯
1427
1428                                   Custom Tables
1429 ╭──────────────────────────────────────────────────────┬────┬─────┬──────┬─────╮
1430 │                                                      │    │     │ Valid│Total│
1431 │                                                      │Mean│Count│   N  │  N  │
1432 ├──────────────────────────────────────────────────────┼────┼─────┼──────┼─────┤
1433 │Region NE       18. When you drink ANSWERFROM(QN17R1),│4.36│ 1409│   949│ 1409│
1434 │                about how many ANSWERFROM(QN17R2) do  │    │     │      │     │
1435 │                you usually drink per sitting?        │    │     │      │     │
1436 │      ╶───────────────────────────────────────────────┼────┼─────┼──────┼─────┤
1437 │       MW       18. When you drink ANSWERFROM(QN17R1),│4.67│ 1654│  1027│ 1654│
1438 │                about how many ANSWERFROM(QN17R2) do  │    │     │      │     │
1439 │                you usually drink per sitting?        │    │     │      │     │
1440 │      ╶───────────────────────────────────────────────┼────┼─────┼──────┼─────┤
1441 │       S        18. When you drink ANSWERFROM(QN17R1),│4.71│ 2390│  1287│ 2390│
1442 │                about how many ANSWERFROM(QN17R2) do  │    │     │      │     │
1443 │                you usually drink per sitting?        │    │     │      │     │
1444 │      ╶───────────────────────────────────────────────┼────┼─────┼──────┼─────┤
1445 │       W        18. When you drink ANSWERFROM(QN17R1),│4.69│ 1546│   955│ 1546│
1446 │                about how many ANSWERFROM(QN17R2) do  │    │     │      │     │
1447 │                you usually drink per sitting?        │    │     │      │     │
1448 │      ╶───────────────────────────────────────────────┼────┼─────┼──────┼─────┤
1449 │       All      18. When you drink ANSWERFROM(QN17R1),│4.62│ 6999│  4218│ 6999│
1450 │       regions  about how many ANSWERFROM(QN17R2) do  │    │     │      │     │
1451 │                you usually drink per sitting?        │    │     │      │     │
1452 ╰──────────────────────────────────────────────────────┴────┴─────┴──────┴─────╯
1453 ])
1454 AT_CLEANUP
1455
1456 AT_SETUP([CTABLES subtotals])
1457 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
1458 AT_DATA([ctables.sps],
1459 [[GET 'nhtsa.sav'.
1460 CTABLES /TABLE=qn105ba BY qns1
1461     /CATEGORIES VARIABLES=qns1 [1, 2, SUBTOTAL, 3, 4, 5, SUBTOTAL].
1462 CTABLES /TABLE=qn105ba [COLPCT] BY qns1
1463     /CATEGORIES VARIABLES=qn105ba [1, 2, 3, SUBTOTAL, 4, 5, SUBTOTAL].
1464 CTABLES /TABLE=qn105ba BY qns1
1465     /CATEGORIES VARIABLES=qn105ba [1, 2, 3, SUBTOTAL, 4, 5, SUBTOTAL]
1466     /CATEGORIES VARIABLES=qns1 [1, 2, SUBTOTAL, 3, 4, 5, SUBTOTAL].
1467 ]])
1468 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=120], [0], [dnl
1469                                                       Custom Tables
1470 ╭─────────────────────────────────────────────────────────┬────────────────────────────────────────────────────────────╮
1471 │                                                         │ S1. Including yourself, how many members of this household │
1472 │                                                         │                    are age 16 or older?                    │
1473 │                                                         ├───────┬───────┬─────────┬───────┬────────┬──────┬──────────┤
1474 │                                                         │   1   │   2   │ Subtotal│   3   │    4   │   5  │ Subtotal │
1475 │                                                         ├───────┼───────┼─────────┼───────┼────────┼──────┼──────────┤
1476 │                                                         │ Count │ Count │  Count  │ Count │  Count │ Count│   Count  │
1477 ├─────────────────────────────────────────────────────────┼───────┼───────┼─────────┼───────┼────────┼──────┼──────────┤
1478 │105b. How likely is it that drivers who have  Almost     │    147│    246│      393│     62│      19│    11│        92│
1479 │had too much to drink to drive safely will A. certain    │       │       │         │       │        │      │          │
1480 │Get stopped by the police?                    Very likely│    384│    552│      936│    120│      51│    14│       185│
1481 │                                              Somewhat   │    590│   1249│     1839│    193│      72│    20│       285│
1482 │                                              likely     │       │       │         │       │        │      │          │
1483 │                                              Somewhat   │    278│    647│      925│     84│      32│     6│       122│
1484 │                                              unlikely   │       │       │         │       │        │      │          │
1485 │                                              Very       │    141│    290│      431│     41│      18│     4│        63│
1486 │                                              unlikely   │       │       │         │       │        │      │          │
1487 ╰─────────────────────────────────────────────────────────┴───────┴───────┴─────────┴───────┴────────┴──────┴──────────╯
1488
1489                                                       Custom Tables
1490 ╭────────────────────────────────────────────────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────╮
1491 │                                                        │  S1. Including yourself, how many members of this household │
1492 │                                                        │                     are age 16 or older?                    │
1493 │                                                        ├────────┬────────┬────────┬────────┬───────┬────────┬────────┤
1494 │                                                        │        │        │        │        │       │        │  6 or  │
1495 │                                                        │  None  │    1   │    2   │    3   │   4   │    5   │  more  │
1496 │                                                        ├────────┼────────┼────────┼────────┼───────┼────────┼────────┤
1497 │                                                        │        │        │        │        │ Column│        │        │
1498 │                                                        │Column %│Column %│Column %│Column %│   %   │Column %│Column %│
1499 ├────────────────────────────────────────────────────────┼────────┼────────┼────────┼────────┼───────┼────────┼────────┤
1500 │105b. How likely is it that drivers who have Almost     │       .│    9.5%│    8.2%│   12.4%│   9.9%│   20.0%│   23.8%│
1501 │had too much to drink to drive safely will   certain    │        │        │        │        │       │        │        │
1502 │A. Get stopped by the police?                Very likely│       .│   24.9%│   18.5%│   24.0%│  26.6%│   25.5%│   33.3%│
1503 │                                             Somewhat   │       .│   38.3%│   41.9%│   38.6%│  37.5%│   36.4%│   23.8%│
1504 │                                             likely     │        │        │        │        │       │        │        │
1505 │                                             Subtotal   │        │   72.8%│   68.6%│   75.0%│  74.0%│   81.8%│   81.0%│
1506 │                                             Somewhat   │       .│   18.1%│   21.7%│   16.8%│  16.7%│   10.9%│    9.5%│
1507 │                                             unlikely   │        │        │        │        │       │        │        │
1508 │                                             Very       │       .│    9.2%│    9.7%│    8.2%│   9.4%│    7.3%│    9.5%│
1509 │                                             unlikely   │        │        │        │        │       │        │        │
1510 │                                             Subtotal   │        │   27.2%│   31.4%│   25.0%│  26.0%│   18.2%│   19.0%│
1511 ╰────────────────────────────────────────────────────────┴────────┴────────┴────────┴────────┴───────┴────────┴────────╯
1512
1513                                                       Custom Tables
1514 ╭─────────────────────────────────────────────────────────┬────────────────────────────────────────────────────────────╮
1515 │                                                         │ S1. Including yourself, how many members of this household │
1516 │                                                         │                    are age 16 or older?                    │
1517 │                                                         ├───────┬───────┬─────────┬───────┬────────┬──────┬──────────┤
1518 │                                                         │   1   │   2   │ Subtotal│   3   │    4   │   5  │ Subtotal │
1519 │                                                         ├───────┼───────┼─────────┼───────┼────────┼──────┼──────────┤
1520 │                                                         │ Count │ Count │  Count  │ Count │  Count │ Count│   Count  │
1521 ├─────────────────────────────────────────────────────────┼───────┼───────┼─────────┼───────┼────────┼──────┼──────────┤
1522 │105b. How likely is it that drivers who have  Almost     │    147│    246│      393│     62│      19│    11│        92│
1523 │had too much to drink to drive safely will A. certain    │       │       │         │       │        │      │          │
1524 │Get stopped by the police?                    Very likely│    384│    552│      936│    120│      51│    14│       185│
1525 │                                              Somewhat   │    590│   1249│     1839│    193│      72│    20│       285│
1526 │                                              likely     │       │       │         │       │        │      │          │
1527 │                                              Subtotal   │   1121│   2047│     3168│    375│     142│    45│       562│
1528 │                                              Somewhat   │    278│    647│      925│     84│      32│     6│       122│
1529 │                                              unlikely   │       │       │         │       │        │      │          │
1530 │                                              Very       │    141│    290│      431│     41│      18│     4│        63│
1531 │                                              unlikely   │       │       │         │       │        │      │          │
1532 │                                              Subtotal   │    419│    937│     1356│    125│      50│    10│       185│
1533 ╰─────────────────────────────────────────────────────────┴───────┴───────┴─────────┴───────┴────────┴──────┴──────────╯
1534 ])
1535 AT_CLEANUP
1536
1537 AT_SETUP([CTABLES PCOMPUTE])
1538 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
1539 AT_DATA([ctables.sps],
1540 [[GET 'nhtsa.sav'.
1541 CTABLES
1542     /PCOMPUTE &x=EXPR([3] + [4])
1543     /PCOMPUTE &y=EXPR([4] + [5])
1544     /PPROPERTIES &x LABEL='3+4' HIDESOURCECATS=YES FORMAT=COUNT F8.2
1545     /PPROPERTIES &y LABEL='4+5'
1546     /TABLE=qn105ba BY qns1
1547     /CATEGORIES VARIABLES=qns1 [1, 2, SUBTOTAL, 3, 4, 5, &x, &y, SUBTOTAL]
1548 ]])
1549 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=120], [0], [dnl
1550                                                       Custom Tables
1551 ╭────────────────────────────────────────────────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────╮
1552 │                                                        │  S1. Including yourself, how many members of this household │
1553 │                                                        │                     are age 16 or older?                    │
1554 │                                                        ├───────┬───────┬──────────┬───────┬────────┬──────┬──────────┤
1555 │                                                        │   1   │   2   │ Subtotal │   5   │   3+4  │  4+5 │ Subtotal │
1556 │                                                        ├───────┼───────┼──────────┼───────┼────────┼──────┼──────────┤
1557 │                                                        │ Count │ Count │   Count  │ Count │  Count │ Count│   Count  │
1558 ├────────────────────────────────────────────────────────┼───────┼───────┼──────────┼───────┼────────┼──────┼──────────┤
1559 │105b. How likely is it that drivers who have Almost     │    147│    246│       393│     11│   81.00│    30│        92│
1560 │had too much to drink to drive safely will   certain    │       │       │          │       │        │      │          │
1561 │A. Get stopped by the police?                Very likely│    384│    552│       936│     14│  171.00│    65│       185│
1562 │                                             Somewhat   │    590│   1249│      1839│     20│  265.00│    92│       285│
1563 │                                             likely     │       │       │          │       │        │      │          │
1564 │                                             Somewhat   │    278│    647│       925│      6│  116.00│    38│       122│
1565 │                                             unlikely   │       │       │          │       │        │      │          │
1566 │                                             Very       │    141│    290│       431│      4│   59.00│    22│        63│
1567 │                                             unlikely   │       │       │          │       │        │      │          │
1568 ╰────────────────────────────────────────────────────────┴───────┴───────┴──────────┴───────┴────────┴──────┴──────────╯
1569 ])
1570 AT_CLEANUP
1571
1572 AT_SETUP([CTABLES CLABELS])
1573 AT_CHECK([ln $top_srcdir/examples/nhtsa.sav . || cp $top_srcdir/examples/nhtsa.sav .])
1574 AT_DATA([ctables.sps],
1575 [[GET 'nhtsa.sav'.
1576 CTABLES /TABLE AgeGroup BY qns3a /CLABELS ROWLABELS=OPPOSITE.
1577 CTABLES /TABLE AgeGroup BY qns3a /CLABELS COLLABELS=OPPOSITE.
1578 ]])
1579 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=120], [0], [dnl
1580                                                       Custom Tables
1581 ╭───────┬──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
1582 │       │                                                 S3a. GENDER:                                                 │
1583 │       ├──────────────────────────────────────────────────────┬───────────────────────────────────────────────────────┤
1584 │       │                         Male                         │                         Female                        │
1585 │       ├─────────┬───────┬──────┬──────┬──────┬───────┬───────┼──────────┬──────┬───────┬──────┬──────┬──────┬────────┤
1586 │       │  15 or  │ 16 to │ 26 to│ 36 to│ 46 to│ 56 to │ 66 or │   15 or  │ 16 to│ 26 to │ 36 to│ 46 to│ 56 to│  66 or │
1587 │       │ younger │   25  │  35  │  45  │  55  │   65  │ older │  younger │  25  │   35  │  45  │  55  │  65  │  older │
1588 │       ├─────────┼───────┼──────┼──────┼──────┼───────┼───────┼──────────┼──────┼───────┼──────┼──────┼──────┼────────┤
1589 │       │  Count  │ Count │ Count│ Count│ Count│ Count │ Count │   Count  │ Count│ Count │ Count│ Count│ Count│  Count │
1590 ├───────┼─────────┼───────┼──────┼──────┼──────┼───────┼───────┼──────────┼──────┼───────┼──────┼──────┼──────┼────────┤
1591 │Age    │        0│    594│   476│   489│   526│    516│    531│         0│   505│    491│   548│   649│   731│     943│
1592 │group  │         │       │      │      │      │       │       │          │      │       │      │      │      │        │
1593 ╰───────┴─────────┴───────┴──────┴──────┴──────┴───────┴───────┴──────────┴──────┴───────┴──────┴──────┴──────┴────────╯
1594
1595                 Custom Tables
1596 ╭──────────────────────────────┬────────────╮
1597 │                              │S3a. GENDER:│
1598 │                              ├────────────┤
1599 │                              │    Count   │
1600 ├──────────────────────────────┼────────────┤
1601 │Age group 15 or younger Male  │           0│
1602 │                        Female│           0│
1603 │         ╶────────────────────┼────────────┤
1604 │          16 to 25      Male  │         594│
1605 │                        Female│         505│
1606 │         ╶────────────────────┼────────────┤
1607 │          26 to 35      Male  │         476│
1608 │                        Female│         491│
1609 │         ╶────────────────────┼────────────┤
1610 │          36 to 45      Male  │         489│
1611 │                        Female│         548│
1612 │         ╶────────────────────┼────────────┤
1613 │          46 to 55      Male  │         526│
1614 │                        Female│         649│
1615 │         ╶────────────────────┼────────────┤
1616 │          56 to 65      Male  │         516│
1617 │                        Female│         731│
1618 │         ╶────────────────────┼────────────┤
1619 │          66 or older   Male  │         531│
1620 │                        Female│         943│
1621 ╰──────────────────────────────┴────────────╯
1622 ])
1623 AT_CLEANUP
1624
1625 AT_SETUP([CTABLES missing values])
1626 AT_DATA([ctables.sps],
1627 [[DATA LIST LIST NOTABLE/x y.
1628 BEGIN DATA.
1629 1 1
1630 1 2
1631 1 3
1632 1 4
1633 1 5
1634 1 .
1635 2 1
1636 2 2
1637 2 3
1638 2 4
1639 2 5
1640 2 .
1641 3 1
1642 3 2
1643 3 3
1644 3 4
1645 3 5
1646 3 .
1647 4 1
1648 4 2
1649 4 3
1650 4 4
1651 4 5
1652 4 .
1653 5 1
1654 5 2
1655 5 3
1656 5 4
1657 5 5
1658 5 .
1659 . 1
1660 . 2
1661 . 3
1662 . 4
1663 . 5
1664 . .
1665 END DATA.
1666 MISSING VALUES x (1, 2) y (2, 3).
1667 VARIABLE LEVEL ALL (NOMINAL).
1668
1669 CTABLES /TABLE x[COUNT, COLPCT, COLPCT.VALIDN, COLPCT.TOTALN,
1670                  TOTALS[COUNT, COLPCT, COLPCT.VALIDN, COLPCT.TOTALN, VALIDN, TOTALN]]
1671     /CATEGORIES VARIABLES=ALL TOTAL=YES.
1672 CTABLES /TABLE x[COUNT, COLPCT, COLPCT.VALIDN, COLPCT.TOTALN,
1673                  TOTALS[COUNT, COLPCT, COLPCT.VALIDN, COLPCT.TOTALN, VALIDN, TOTALN]]
1674     /CATEGORIES VARIABLES=ALL TOTAL=YES MISSING=INCLUDE.
1675 CTABLES /TABLE x BY y[COUNT, COLPCT, COLPCT.VALIDN, COLPCT.TOTALN, ROWPCT, ROWPCT.VALIDN, ROWPCT.TOTALN,
1676                       TOTALS[COUNT, COLPCT, COLPCT.VALIDN, COLPCT.TOTALN, ROWPCT, ROWPCT.VALIDN, ROWPCT.TOTALN, VALIDN, TOTALN]]
1677     /CATEGORIES VARIABLES=ALL TOTAL=YES
1678     /SLABELS POSITION=ROW.
1679 CTABLES /TABLE x BY y[COUNT, COLPCT, COLPCT.VALIDN, COLPCT.TOTALN, ROWPCT, ROWPCT.VALIDN, ROWPCT.TOTALN,
1680                       TOTALS[COUNT, COLPCT, COLPCT.VALIDN, COLPCT.TOTALN, ROWPCT, ROWPCT.VALIDN, ROWPCT.TOTALN, VALIDN, TOTALN]]
1681     /CATEGORIES VARIABLES=ALL TOTAL=YES MISSING=INCLUDE
1682     /SLABELS POSITION=ROW.
1683 CTABLES /TABLE x BY y[COUNT, COLPCT, COLPCT.VALIDN, COLPCT.TOTALN, ROWPCT, ROWPCT.VALIDN, ROWPCT.TOTALN,
1684                       TOTALS[COUNT, COLPCT, COLPCT.VALIDN, COLPCT.TOTALN, ROWPCT, ROWPCT.VALIDN, ROWPCT.TOTALN, VALIDN, TOTALN]]
1685     /CATEGORIES VARIABLES=x [1, 2, 3, 4] TOTAL=YES
1686     /CATEGORIES VARIABLES=y [1, 3, 4, 5] TOTAL=YES
1687     /SLABELS POSITION=ROW.
1688 ]])
1689 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=120], [0], [dnl
1690                                Custom Tables
1691 ╭───────┬─────┬────────┬────────────────┬────────────────┬───────┬───────╮
1692 │       │Count│Column %│Column Valid N %│Column Total N %│Valid N│Total N│
1693 ├───────┼─────┼────────┼────────────────┼────────────────┼───────┼───────┤
1694 │x 3.00 │    6│   33.3%│           33.3%│           16.7%│       │       │
1695 │  4.00 │    6│   33.3%│           33.3%│           16.7%│       │       │
1696 │  5.00 │    6│   33.3%│           33.3%│           16.7%│       │       │
1697 │  Total│   18│  100.0%│          100.0%│          100.0%│     18│     36│
1698 ╰───────┴─────┴────────┴────────────────┴────────────────┴───────┴───────╯
1699 dnl Note that Column Total N % doesn't add up to 100 because missing
1700 dnl values are included in the total but not shown as a category and this
1701 dnl is expected behavior.
1702
1703                                Custom Tables
1704 ╭───────┬─────┬────────┬────────────────┬────────────────┬───────┬───────╮
1705 │       │Count│Column %│Column Valid N %│Column Total N %│Valid N│Total N│
1706 ├───────┼─────┼────────┼────────────────┼────────────────┼───────┼───────┤
1707 │x 1.00 │    6│   20.0%│             .0%│           16.7%│       │       │
1708 │  2.00 │    6│   20.0%│             .0%│           16.7%│       │       │
1709 │  3.00 │    6│   20.0%│           33.3%│           16.7%│       │       │
1710 │  4.00 │    6│   20.0%│           33.3%│           16.7%│       │       │
1711 │  5.00 │    6│   20.0%│           33.3%│           16.7%│       │       │
1712 │  Total│   30│  100.0%│          100.0%│          100.0%│     18│     36│
1713 ╰───────┴─────┴────────┴────────────────┴────────────────┴───────┴───────╯
1714 dnl Note that Column Total N % doesn't add up to 100 because system-missing
1715 dnl values are included in the total but not shown as a category and this
1716 dnl is expected behavior.
1717
1718                      Custom Tables
1719 ╭────────────────────────┬───────────────────────────╮
1720 │                        │             y             │
1721 │                        ├──────┬──────┬──────┬──────┤
1722 │                        │ 1.00 │ 4.00 │ 5.00 │ Total│
1723 ├────────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1724 │x 3.00  Count           │     1│     1│     1│     3│
1725 │        Column %        │ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│     .│
1726 │        Column Valid N %│ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│     .│
1727 │        Column Total N %│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│     .│
1728 │        Row %           │ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│100.0%│
1729 │        Row Valid N %   │ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│100.0%│
1730 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1731 │        Valid N         │      │      │      │     3│
1732 │        Total N         │      │      │      │     6│
1733 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1734 │  4.00  Count           │     1│     1│     1│     3│
1735 │        Column %        │ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│     .│
1736 │        Column Valid N %│ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│     .│
1737 │        Column Total N %│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│     .│
1738 │        Row %           │ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│100.0%│
1739 │        Row Valid N %   │ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│100.0%│
1740 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1741 │        Valid N         │      │      │      │     3│
1742 │        Total N         │      │      │      │     6│
1743 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1744 │  5.00  Count           │     1│     1│     1│     3│
1745 │        Column %        │ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│     .│
1746 │        Column Valid N %│ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│     .│
1747 │        Column Total N %│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│     .│
1748 │        Row %           │ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│100.0%│
1749 │        Row Valid N %   │ 33.3%│ 33.3%│ 33.3%│100.0%│
1750 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1751 │        Valid N         │      │      │      │     3│
1752 │        Total N         │      │      │      │     6│
1753 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1754 │  Total Count           │     3│     3│     3│     9│
1755 │        Column %        │100.0%│100.0%│100.0%│     .│
1756 │        Column Valid N %│100.0%│100.0%│100.0%│     .│
1757 │        Column Total N %│100.0%│100.0%│100.0%│     .│
1758 │        Row %           │     .│     .│     .│     .│
1759 │        Row Valid N %   │     .│     .│     .│     .│
1760 │        Row Total N %   │     .│     .│     .│     .│
1761 │        Valid N         │     3│     3│     3│     9│
1762 │        Total N         │     6│     6│     6│    36│
1763 ╰────────────────────────┴──────┴──────┴──────┴──────╯
1764
1765                             Custom Tables
1766 ╭────────────────────────┬─────────────────────────────────────────╮
1767 │                        │                    y                    │
1768 │                        ├──────┬──────┬──────┬──────┬──────┬──────┤
1769 │                        │ 1.00 │ 2.00 │ 3.00 │ 4.00 │ 5.00 │ Total│
1770 ├────────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1771 │x 1.00  Count           │     1│     1│     1│     1│     1│     5│
1772 │        Column %        │ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│     .│
1773 │        Column Valid N %│   .0%│     .│     .│   .0%│   .0%│     .│
1774 │        Column Total N %│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│     .│
1775 │        Row %           │ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│100.0%│
1776 │        Row Valid N %   │     .│     .│     .│     .│     .│     .│
1777 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1778 │        Valid N         │      │      │      │      │      │     0│
1779 │        Total N         │      │      │      │      │      │     6│
1780 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1781 │  2.00  Count           │     1│     1│     1│     1│     1│     5│
1782 │        Column %        │ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│     .│
1783 │        Column Valid N %│   .0%│     .│     .│   .0%│   .0%│     .│
1784 │        Column Total N %│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│     .│
1785 │        Row %           │ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│100.0%│
1786 │        Row Valid N %   │     .│     .│     .│     .│     .│     .│
1787 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1788 │        Valid N         │      │      │      │      │      │     0│
1789 │        Total N         │      │      │      │      │      │     6│
1790 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1791 │  3.00  Count           │     1│     1│     1│     1│     1│     5│
1792 │        Column %        │ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│     .│
1793 │        Column Valid N %│ 33.3%│     .│     .│ 33.3%│ 33.3%│     .│
1794 │        Column Total N %│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│     .│
1795 │        Row %           │ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│100.0%│
1796 │        Row Valid N %   │ 33.3%│   .0%│   .0%│ 33.3%│ 33.3%│100.0%│
1797 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1798 │        Valid N         │      │      │      │      │      │     3│
1799 │        Total N         │      │      │      │      │      │     6│
1800 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1801 │  4.00  Count           │     1│     1│     1│     1│     1│     5│
1802 │        Column %        │ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│     .│
1803 │        Column Valid N %│ 33.3%│     .│     .│ 33.3%│ 33.3%│     .│
1804 │        Column Total N %│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│     .│
1805 │        Row %           │ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│100.0%│
1806 │        Row Valid N %   │ 33.3%│   .0%│   .0%│ 33.3%│ 33.3%│100.0%│
1807 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1808 │        Valid N         │      │      │      │      │      │     3│
1809 │        Total N         │      │      │      │      │      │     6│
1810 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1811 │  5.00  Count           │     1│     1│     1│     1│     1│     5│
1812 │        Column %        │ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│     .│
1813 │        Column Valid N %│ 33.3%│     .│     .│ 33.3%│ 33.3%│     .│
1814 │        Column Total N %│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│     .│
1815 │        Row %           │ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│100.0%│
1816 │        Row Valid N %   │ 33.3%│   .0%│   .0%│ 33.3%│ 33.3%│100.0%│
1817 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1818 │        Valid N         │      │      │      │      │      │     3│
1819 │        Total N         │      │      │      │      │      │     6│
1820 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1821 │  Total Count           │     5│     5│     5│     5│     5│    25│
1822 │        Column %        │100.0%│100.0%│100.0%│100.0%│100.0%│     .│
1823 │        Column Valid N %│100.0%│     .│     .│100.0%│100.0%│     .│
1824 │        Column Total N %│100.0%│100.0%│100.0%│100.0%│100.0%│     .│
1825 │        Row %           │     .│     .│     .│     .│     .│     .│
1826 │        Row Valid N %   │     .│     .│     .│     .│     .│     .│
1827 │        Row Total N %   │     .│     .│     .│     .│     .│     .│
1828 │        Valid N         │     3│     0│     0│     3│     3│     9│
1829 │        Total N         │     6│     6│     6│     6│     6│    36│
1830 ╰────────────────────────┴──────┴──────┴──────┴──────┴──────┴──────╯
1831
1832                         Custom Tables
1833 ╭────────────────────────┬──────────────────────────────────╮
1834 │                        │                 y                │
1835 │                        ├──────┬──────┬──────┬──────┬──────┤
1836 │                        │ 1.00 │ 3.00 │ 4.00 │ 5.00 │ Total│
1837 ├────────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1838 │x 1.00  Count           │     1│     1│     1│     1│     4│
1839 │        Column %        │ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│     .│
1840 │        Column Valid N %│   .0%│     .│   .0%│   .0%│     .│
1841 │        Column Total N %│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│     .│
1842 │        Row %           │ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│100.0%│
1843 │        Row Valid N %   │     .│     .│     .│     .│     .│
1844 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1845 │        Valid N         │      │      │      │      │     0│
1846 │        Total N         │      │      │      │      │     6│
1847 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1848 │  2.00  Count           │     1│     1│     1│     1│     4│
1849 │        Column %        │ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│     .│
1850 │        Column Valid N %│   .0%│     .│   .0%│   .0%│     .│
1851 │        Column Total N %│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│     .│
1852 │        Row %           │ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│100.0%│
1853 │        Row Valid N %   │     .│     .│     .│     .│     .│
1854 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1855 │        Valid N         │      │      │      │      │     0│
1856 │        Total N         │      │      │      │      │     6│
1857 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1858 │  3.00  Count           │     1│     1│     1│     1│     4│
1859 │        Column %        │ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│     .│
1860 │        Column Valid N %│ 50.0%│     .│ 50.0%│ 50.0%│     .│
1861 │        Column Total N %│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│     .│
1862 │        Row %           │ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│100.0%│
1863 │        Row Valid N %   │ 33.3%│   .0%│ 33.3%│ 33.3%│100.0%│
1864 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1865 │        Valid N         │      │      │      │      │     3│
1866 │        Total N         │      │      │      │      │     6│
1867 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1868 │  4.00  Count           │     1│     1│     1│     1│     4│
1869 │        Column %        │ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│     .│
1870 │        Column Valid N %│ 50.0%│     .│ 50.0%│ 50.0%│     .│
1871 │        Column Total N %│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│ 20.0%│     .│
1872 │        Row %           │ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│ 25.0%│100.0%│
1873 │        Row Valid N %   │ 33.3%│   .0%│ 33.3%│ 33.3%│100.0%│
1874 │        Row Total N %   │ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│ 16.7%│100.0%│
1875 │        Valid N         │      │      │      │      │     3│
1876 │        Total N         │      │      │      │      │     6│
1877 │ ╶──────────────────────┼──────┼──────┼──────┼──────┼──────┤
1878 │  Total Count           │     4│     4│     4│     4│    16│
1879 │        Column %        │100.0%│100.0%│100.0%│100.0%│     .│
1880 │        Column Valid N %│100.0%│     .│100.0%│100.0%│     .│
1881 │        Column Total N %│100.0%│100.0%│100.0%│100.0%│     .│
1882 │        Row %           │     .│     .│     .│     .│     .│
1883 │        Row Valid N %   │     .│     .│     .│     .│     .│
1884 │        Row Total N %   │     .│     .│     .│     .│     .│
1885 │        Valid N         │     2│     0│     2│     2│     6│
1886 │        Total N         │     5│     5│     5│     5│    30│
1887 ╰────────────────────────┴──────┴──────┴──────┴──────┴──────╯
1888 ])
1889 AT_CLEANUP
1890
1891 AT_SETUP([CTABLES SMISSING=LISTWISE])
1892 AT_KEYWORDS([SMISSING LISTWISE])
1893 AT_DATA([ctables.sps],
1894 [[DATA LIST LIST NOTABLE/x y z.
1895 BEGIN DATA.
1896 1  . 40
1897 1 10 50
1898 1 20 60
1899 1  .  .
1900 1 30  .
1901 END DATA.
1902 VARIABLE LEVEL x (NOMINAL).
1903
1904 CTABLES /TABLE (y + z) > x.
1905 CTABLES /SMISSING LISTWISE /TABLE (y + z) > x.
1906
1907 * The following doesn't come out as listwise because the tables are
1908 separate, not linked by an > operator.
1909 CTABLES /SMISSING LISTWISE /TABLE (y > x) + (z > x).
1910 ]])
1911 AT_CHECK([pspp ctables.sps -O box=unicode -O width=120], [0], [dnl
1912   Custom Tables
1913 ╭────────┬─────╮
1914 │        │ Mean│
1915 ├────────┼─────┤
1916 │y x 1.00│20.00│
1917 ├────────┼─────┤
1918 │z x 1.00│50.00│
1919 ╰────────┴─────╯
1920
1921   Custom Tables
1922 ╭────────┬─────╮
1923 │        │ Mean│
1924 ├────────┼─────┤
1925 │y x 1.00│15.00│
1926 ├────────┼─────┤
1927 │z x 1.00│55.00│
1928 ╰────────┴─────╯
1929
1930   Custom Tables
1931 ╭────────┬─────╮
1932 │        │ Mean│
1933 ├────────┼─────┤
1934 │y x 1.00│20.00│
1935 ├────────┼─────┤
1936 │z x 1.00│50.00│
1937 ╰────────┴─────╯
1938 ])
1939 AT_CLEANUP