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

   1 dnl PSPP - a program for statistical analysis.
   2 dnl Copyright (C) 2017 Free Software Foundation, Inc.
   3 dnl
   4 dnl This program is free software: you can redistribute it and/or modify
   5 dnl it under the terms of the GNU General Public License as published by
   6 dnl the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
   7 dnl (at your option) any later version.
   8 dnl
   9 dnl This program is distributed in the hope that it will be useful,
  10 dnl but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  11 dnl MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
  12 dnl GNU General Public License for more details.
  13 dnl
  14 dnl You should have received a copy of the GNU General Public License
  15 dnl along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  16 dnl
  17 AT_BANNER([NPAR TESTS])
  18
  19 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P < 0.5; N1/N2 < 1])
  20 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  21 SET FORMAT F8.3.
  22
  23 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
  24 BEGIN DATA.
  25 1   6
  26 2   15
  27 END DATA.
  28
  29 WEIGHT BY w.
  30
  31 NPAR TESTS
  32         /BINOMIAL(0.3) = x
  33         .
  34 ])
  35 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  36 Table: Binomial Test
  37 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  38 x,Group 1,1.000,6.000,.286,.300,.551
  39 ,Group 2,2.000,15.000,.714,,
  40 ,Total,,21.000,1.000,,
  41 ])
  42 AT_CLEANUP
  43
  44 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P < 0.5; N1/N2 > 1])
  45 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  46 SET FORMAT F8.3.
  47
  48 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  49 BEGIN DATA.
  50 1   7
  51 2   6
  52 END DATA.
  53
  54 WEIGHT BY w.
  55
  56 NPAR TESTS
  57         /BINOMIAL(0.4) = x
  58         .
  59 ])
  60 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  61 Table: Binomial Test
  62 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  63 x,Group 1,1,7,.538,.400,.229
  64 ,Group 2,2,6,.462,,
  65 ,Total,,13,1.000,,
  66 ])
  67 AT_CLEANUP
  68
  69 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P < 0.5; N1/N2 = 1])
  70 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  71 SET FORMAT F8.3.
  72
  73 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  74 BEGIN DATA.
  75 1   8
  76 2   8
  77 END DATA.
  78
  79 WEIGHT BY w.
  80
  81 NPAR TESTS
  82         /BINOMIAL(0.4) = x
  83         .
  84 ])
  85 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  86 Table: Binomial Test
  87 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  88 x,Group 1,1,8,.500,.400,.284
  89 ,Group 2,2,8,.500,,
  90 ,Total,,16,1.000,,
  91 ])
  92 AT_CLEANUP
  93
  94 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P > 0.5; N1/N2 < 1])
  95 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  96 SET FORMAT F8.3.
  97
  98 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  99 BEGIN DATA.
 100 1   11
 101 2   12
 102 END DATA.
 103
 104 WEIGHT BY w.
 105
 106 NPAR TESTS
 107         /BINOMIAL(0.6) = x
 108         .
 109 ])
 110 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 111 Table: Binomial Test
 112 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
 113 x,Group 1,1,11,.478,.600,.164
 114 ,Group 2,2,12,.522,,
 115 ,Total,,23,1.000,,
 116 ])
 117 AT_CLEANUP
 118
 119 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P > 0.5; N1/N2 > 1])
 120 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 121 SET FORMAT F8.3.
 122
 123 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 124 BEGIN DATA.
 125 1   11
 126 2   9
 127 END DATA.
 128
 129 WEIGHT BY w.
 130
 131 NPAR TESTS
 132         /BINOMIAL(0.6) = x.
 133 ])
 134 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 135 Table: Binomial Test
 136 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
 137 x,Group 1,1,11,.550,.600,.404
 138 ,Group 2,2,9,.450,,
 139 ,Total,,20,1.000,,
 140 ])
 141 AT_CLEANUP
 142
 143 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P > 0.5; N1/N2 = 1])
 144 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 145 SET FORMAT F8.3.
 146
 147 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 148 BEGIN DATA.
 149 1   11
 150 2   11
 151 END DATA.
 152
 153 WEIGHT BY w.
 154
 155 NPAR TESTS
 156         /BINOMIAL(0.6) = x.
 157 ])
 158 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 159 Table: Binomial Test
 160 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
 161 x,Group 1,1,11,.500,.600,.228
 162 ,Group 2,2,11,.500,,
 163 ,Total,,22,1.000,,
 164 ])
 165 AT_CLEANUP
 166
 167 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 < 1])
 168 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 169 SET FORMAT F8.3.
 170
 171 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 172 BEGIN DATA.
 173 1   8
 174 2   15
 175 END DATA.
 176
 177 WEIGHT BY w.
 178
 179 NPAR TESTS
 180         /BINOMIAL = x
 181         .
 182 ])
 183 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 184 Table: Binomial Test
 185 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 186 x,Group 1,1,8,.348,.500,.210
 187 ,Group 2,2,15,.652,,
 188 ,Total,,23,1.000,,
 189 ])
 190 AT_CLEANUP
 191
 192 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 > 1])
 193 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 194 SET FORMAT F8.3.
 195
 196 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 197 BEGIN DATA.
 198 1   12
 199 2   6
 200 END DATA.
 201
 202 WEIGHT BY w.
 203
 204 NPAR TESTS
 205         /BINOMIAL(0.5) = x.
 206 ])
 207 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 208 Table: Binomial Test
 209 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 210 x,Group 1,1,12,.667,.500,.238
 211 ,Group 2,2,6,.333,,
 212 ,Total,,18,1.000,,
 213 ])
 214 AT_CLEANUP
 215
 216 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 = 1])
 217 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 218 SET FORMAT F8.3.
 219
 220 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 221 BEGIN DATA.
 222 1   10
 223 2   10
 224 END DATA.
 225
 226 WEIGHT BY w.
 227
 228 NPAR TESTS
 229         /BINOMIAL(0.5) = x
 230         .
 231 ])
 232 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 233 Table: Binomial Test
 234 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 235 x,Group 1,1,10,.500,.500,1.000
 236 ,Group 2,2,10,.500,,
 237 ,Total,,20,1.000,,
 238 ])
 239 AT_CLEANUP
 240
 241 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 = 1 Cutpoint])
 242 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 243 SET FORMAT F8.3.
 244
 245 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
 246 BEGIN DATA.
 247 9    3
 248 10   7
 249 11   16
 250 END DATA.
 251
 252 WEIGHT BY w.
 253
 254 NPAR TESTS
 255         /BINOMIAL(0.5) = x (10)
 256         .
 257 ])
 258 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 259 Table: Binomial Test
 260 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 261 x,Group 1,<= 10,10.000,.385,.500,.327
 262 ,Group 2,,16.000,.615,,
 263 ,Total,,26.000,1.000,,
 264 ])
 265 AT_CLEANUP
 266
 267 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 = 1 Named values])
 268 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 269 SET FORMAT F8.3.
 270
 271 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
 272 BEGIN DATA.
 273 10   10
 274 15   45
 275 20   13
 276 END DATA.
 277
 278 WEIGHT BY w.
 279
 280 NPAR TESTS
 281         /BINOMIAL(0.5) = x (10, 20)
 282         .
 283 ])
 284 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 285 Table: Binomial Test
 286 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 287 x,Group 1,10.000,10.000,.435,.500,.678
 288 ,Group 2,20.000,13.000,.565,,
 289 ,Total,,23.000,1.000,,
 290 ])
 291 AT_CLEANUP
 292
 293
 294
 295 dnl Test for a bug which caused binomial to crash.
 296 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL - crash])
 297 AT_DATA([nparX.sps], [dnl
 298 data list list /range *.
 299 begin data.
 300 0
 301 1
 302 end data.
 303
 304 * This is invalid syntax
 305 NPAR TEST
 306         /BINOMIAL(0.5) = Range().
 307
 308 ])
 309 AT_CHECK([pspp -O format=csv nparX.sps], [1], [ignore])
 310
 311 AT_CLEANUP
 312
 313
 314
 315 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE])
 316 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 317 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w *.
 318 BEGIN DATA.
 319 1   2  1
 320 2   1  3
 321 3.1 1  4
 322 3.2 2  1
 323 4   2  2
 324 5   3  1
 325 1   4  2
 326 END DATA.
 327
 328 WEIGHT BY w.
 329
 330 NPAR TESTS
 331   CHISQUARE=x y
 332   .
 333
 334 NPAR TESTS
 335   CHISQUARE=y
 336   /EXPECTED=3 4 5 4
 337   .
 338
 339 NPAR TESTS
 340   CHISQUARE=x y(2, 4)
 341   /EXPECTED = 6 10 3
 342   .
 343 ])
 344
 345 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 346 Table: x
 347 Value,Observed N,Expected N,Residual
 348 1.00,3.00,2.33,.67
 349 2.00,3.00,2.33,.67
 350 3.10,4.00,2.33,1.67
 351 3.20,1.00,2.33,-1.33
 352 4.00,2.00,2.33,-.33
 353 5.00,1.00,2.33,-1.33
 354 Total,14.00,,
 355
 356 Table: y
 357 Value,Observed N,Expected N,Residual
 358 1.00,7.00,3.50,3.50
 359 2.00,4.00,3.50,.50
 360 3.00,1.00,3.50,-2.50
 361 4.00,2.00,3.50,-1.50
 362 Total,14.00,,
 363
 364 Table: Test Statistics
 365 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 366 x,3.14,5,.678
 367 y,6.00,3,.112
 368
 369 Table: y
 370 Value,Observed N,Expected N,Residual
 371 1.00,7.00,2.63,4.38
 372 2.00,4.00,3.50,.50
 373 3.00,1.00,4.38,-3.38
 374 4.00,2.00,3.50,-1.50
 375 Total,14.00,,
 376
 377 Table: Test Statistics
 378 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 379 y,10.61,3,.014
 380
 381 Table: Frequencies
 382 ,x,,,,y,,,
 383 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 384 1,2.00,3.00,3.16,-.16,2.00,4.00,2.21,1.79
 385 2,3.00,5.00,5.26,-.26,3.00,1.00,3.68,-2.68
 386 3,4.00,2.00,1.58,.42,4.00,2.00,1.11,.89
 387 Total,,10.00,,,,7.00,,
 388
 389 Table: Test Statistics
 390 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 391 x,.13,2,.936
 392 y,4.13,2,.127
 393 ])
 394
 395 AT_CLEANUP
 396
 397 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE expected values missing])
 398 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 399 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w *.
 400 BEGIN DATA.
 401 1   2  1
 402 2   1  3
 403 3.1 1  4
 404 3.2 2  1
 405 4   2  2
 406 5   3  1
 407 1   4  2
 408 END DATA.
 409
 410 WEIGHT BY w.
 411
 412 NPAR TESTS
 413   CHISQUARE=y
 414   /EXPECTED = 3 4 5 4 3 1
 415   .
 416 ])
 417
 418 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [dnl
 419 "error: CHISQUARE test specified 6 expected values, but variable y has 4 distinct values."
 420
 421 Table: Test Statistics
 422 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 423 y,.00,0,1.000
 424 ])
 425
 426 AT_CLEANUP
 427
 428 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE with DESCRIPTIVES])
 429 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 430 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
 431 BEGIN DATA.
 432 1   2  1
 433 2   1  3
 434 3.1 1  4
 435 3.2 2  1
 436 4   2  2
 437 5   3  1
 438 1   4  2
 439 .   5  1
 440 END DATA.
 441
 442 WEIGHT BY w.
 443
 444 MISSING VALUES x (4).
 445
 446 NPAR TESTS
 447   CHISQUARE=x y(-2,5)
 448   /MISSING=ANALYSIS
 449   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
 450   .
 451 ])
 452
 453 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 454 Table: Frequencies
 455 ,x,,,,y,,,
 456 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 457 1,-2.00,.00,1.50,-1.50,-2.00,.00,1.88,-1.88
 458 2,-1.00,.00,1.50,-1.50,-1.00,.00,1.88,-1.88
 459 3,.00,.00,1.50,-1.50,.00,.00,1.88,-1.88
 460 4,1.00,3.00,1.50,1.50,1.00,7.00,1.88,5.13
 461 5,2.00,3.00,1.50,1.50,2.00,4.00,1.88,2.13
 462 6,3.00,5.00,1.50,3.50,3.00,1.00,1.88,-.88
 463 7,4.00,.00,1.50,-1.50,4.00,2.00,1.88,.13
 464 8,5.00,1.00,1.50,-.50,5.00,1.00,1.88,-.88
 465 Total,,12.00,,,,15.00,,
 466
 467 Table: Test Statistics
 468 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 469 x,17.33,7,.015
 470 y,22.87,7,.002
 471
 472 Table: Descriptive Statistics
 473 ,N,Mean,Std. Deviation,Minimum,Maximum
 474 x,12.00,2.47,1.19,1.00,5.00
 475 y,15.00,2.07,1.33,1.00,5.00
 476 ])
 477 AT_CLEANUP
 478
 479 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE, listwise missing])
 480 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 481 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
 482 BEGIN DATA.
 483 1   2  1
 484 2   1  3
 485 3.1 1  4
 486 3.2 2  1
 487 4   2  2
 488 5   3  1
 489 1   4  2
 490 .   5  1
 491 END DATA.
 492
 493 WEIGHT BY w.
 494
 495 * MISSING VALUES x (4).
 496
 497 NPAR TESTS
 498   CHISQUARE=x y(-2,5)
 499   /MISSING=LISTWISE
 500   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
 501   .
 502 ])
 503
 504 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 505 Table: Frequencies
 506 ,x,,,,y,,,
 507 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 508 1,-2.00,.00,1.75,-1.75,-2.00,.00,1.75,-1.75
 509 2,-1.00,.00,1.75,-1.75,-1.00,.00,1.75,-1.75
 510 3,.00,.00,1.75,-1.75,.00,.00,1.75,-1.75
 511 4,1.00,3.00,1.75,1.25,1.00,7.00,1.75,5.25
 512 5,2.00,3.00,1.75,1.25,2.00,4.00,1.75,2.25
 513 6,3.00,5.00,1.75,3.25,3.00,1.00,1.75,-.75
 514 7,4.00,2.00,1.75,.25,4.00,2.00,1.75,.25
 515 8,5.00,1.00,1.75,-.75,5.00,.00,1.75,-1.75
 516 Total,,14.00,,,,14.00,,
 517
 518 Table: Test Statistics
 519 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 520 x,13.43,7,.062
 521 y,26.00,7,.001
 522
 523 Table: Descriptive Statistics
 524 ,N,Mean,Std. Deviation,Minimum,Maximum
 525 x,14.00,2.69,1.23,1.00,5.00
 526 y,14.00,1.86,1.10,1.00,4.00
 527 ])
 528 AT_CLEANUP
 529
 530 AT_SETUP([NPAR TESTS WILCOXON])
 531 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 532 data list notable list /foo * bar * w (f8.0).
 533 begin data.
 534 1.00     1.00   1
 535 1.00     2.00   1
 536 2.00     1.00   1
 537 1.00     4.00   1
 538 2.00     5.00   1
 539 1.00    19.00   1
 540 2.00     7.00   1
 541 4.00     5.00   1
 542 1.00    12.00   1
 543 2.00    13.00   1
 544 2.00     2.00   1
 545 12.00      .00  2
 546 12.00     1.00  1
 547 13.00     1.00  1
 548 end data
 549
 550 variable labels foo "first" bar "second".
 551
 552 weight by w.
 553
 554 npar test
 555  /wilcoxon=foo with bar (paired)
 556  /missing analysis
 557  /method=exact.
 558 ])
 559
 560 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 561 Table: Ranks
 562 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
 563 first - second,Negative Ranks,8,6.00,48.00
 564 ,Positive Ranks,5,8.60,43.00
 565 ,Ties,2,,
 566 ,Total,15,,
 567
 568 Table: Test Statistics
 569 ,first - second
 570 Z,-.18
 571 Asymp. Sig. (2-tailed),.861
 572 Exact Sig. (2-tailed),.893
 573 Exact Sig. (1-tailed),.446
 574 ])
 575
 576 AT_CLEANUP
 577
 578 AT_SETUP([NPAR TESTS WILCOXON with missing values])
 579 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 580 data list notable list /foo * bar * dummy *.
 581 begin data.
 582 1.00     1.00    1
 583 1.00     2.00    1
 584 2.00     1.00    1
 585 1.00     4.00    .
 586 2.00     5.00    .
 587 1.00    19.00    .
 588 2.00     7.00    1
 589 4.00     5.00    1
 590 1.00    12.00    1
 591 2.00    13.00    1
 592 2.00     2.00    1
 593 12.00      .00   1
 594 12.00      .00   1
 595 34.2       .     1
 596 12.00     1.00   1
 597 13.00     1.00   1
 598 end data
 599
 600 variable labels foo "first" bar "second".
 601
 602 npar test
 603  /wilcoxon=foo with bar (paired)
 604  /missing analysis
 605  /method=exact.
 606 ])
 607
 608 dnl This is the same output as the previous test.
 609 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 610 Table: Ranks
 611 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
 612 first - second,Negative Ranks,8,6.00,48.00
 613 ,Positive Ranks,5,8.60,43.00
 614 ,Ties,2,,
 615 ,Total,15,,
 616
 617 Table: Test Statistics
 618 ,first - second
 619 Z,-.18
 620 Asymp. Sig. (2-tailed),.861
 621 Exact Sig. (2-tailed),.893
 622 Exact Sig. (1-tailed),.446
 623 ])
 624 AT_CLEANUP
 625
 626 AT_SETUP([NPAR TESTS SIGN])
 627 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 628 set format = F9.3.
 629
 630 data list notable list /age * height rank *.
 631 begin data.
 632 10 12 11
 633 12 13 13
 634 13 14 12
 635 12 12 10
 636 9   9 10
 637 10.3 10.2 12
 638 end data.
 639
 640 npar tests
 641         /sign=age height WITH height rank (PAIRED)
 642         /MISSING ANALYSIS
 643         /METHOD=EXACT
 644         .
 645 ])
 646 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar.sps])
 647 dnl Some machines return .313 instead of .312
 648 dnl (see bug #31611).
 649 AT_CHECK([sed -e 's/\.313$/.312/' -e 's/^Exact Sig\. (1-tailed),\.313/Exact Sig. (1-tailed),.312/' pspp.csv], [0], [dnl
 650 Table: Frequencies
 651 ,,N
 652 age - height,Negative Differences,3
 653 ,Positive Differences,1
 654 ,Ties,2
 655 ,Total,6
 656 height - rank,Negative Differences,2
 657 ,Positive Differences,3
 658 ,Ties,1
 659 ,Total,6
 660
 661 Table: Test Statistics
 662 ,age - height,height - rank
 663 Exact Sig. (2-tailed),.625,1.000
 664 Exact Sig. (1-tailed),.312,.500
 665 Point Probability,.250,.312
 666 ])
 667 AT_CLEANUP
 668
 669
 670 AT_SETUP([NPAR Kruskal-Wallis test])
 671
 672 dnl Simple case
 673 AT_DATA([kw-simple.sps], [dnl
 674 set format = F9.3.
 675
 676 data list notable list /gv * xscore *.
 677 begin data
 678 1 96
 679 1 128
 680 1 83
 681 2 132
 682 2 135
 683 2 109
 684 3 115
 685 1 61
 686 1 101
 687 2 82
 688 2 124
 689 3 149
 690 3 166
 691 3 147
 692 end data.
 693
 694 value label /gv
 695        1 "timed out"
 696        2 "hit wicket"
 697        3 "handled the ball".
 698
 699 npar tests
 700         /kruskal-wallis xscore by gv (1, 3)
 701         .
 702 ])
 703
 704 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv -o pspp.txt kw-simple.sps])
 705 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 706 Table: Ranks
 707 ,,N,Mean Rank
 708 xscore,timed out,5,4.400
 709 ,hit wicket,5,7.400
 710 ,handled the ball,4,11.500
 711 ,Total,14,
 712
 713 Table: Test Statistics
 714 ,xscore
 715 Chi-Square,6.406
 716 df,2
 717 Asymp. Sig.,.041
 718 ])
 719
 720
 721 dnl Now try a missing value in the group variable
 722 AT_DATA([kw-missing-group.sps], [dnl
 723 set format = F9.3.
 724
 725 data list notable list /gv * xscore *.
 726 begin data
 727 1 96
 728 1 128
 729 1 83
 730 1 61
 731 1 101
 732 2 82
 733 2 124
 734 2 132
 735 2 135
 736 2 109
 737 3 115
 738 3 149
 739 3 166
 740 3 147
 741 2.5 344
 742 end data.
 743
 744 missing values gv (2.5).
 745
 746 value label /gv
 747        1 "timed out"
 748        2 "hit wicket"
 749        3 "handled the ball".
 750
 751 npar tests
 752         /kruskal-wallis xscore by gv (1, 3)
 753         /missing=exclude
 754         .
 755 ])
 756
 757 AT_CHECK([pspp -o pspp2.csv kw-missing-group.sps])
 758
 759 dnl The result should be the same as before
 760 AT_CHECK([diff pspp.csv pspp2.csv], [0])
 761
 762 AT_CLEANUP
 763
 764
 765 AT_SETUP([NPAR Kruskal-Wallis multiple-variables])
 766
 767 AT_DATA([kw-multi.sps], [dnl
 768 set format = F9.3.
 769
 770 data list notable list /gv * xscore * yscore.
 771 begin data
 772 1 96   .
 773 1 128  .
 774 1 83   .
 775 2 132  132
 776 2 135  135
 777 2 109  109
 778 3 115  115
 779 1 61   .
 780 1 101  .
 781 2 82   82
 782 2 124  124
 783 3 149  149
 784 3 166  166
 785 3 147  147
 786 4 .    96
 787 4 .    128
 788 4 .    83
 789 4 .    61
 790 4 .    101
 791 end data.
 792
 793 value label /gv
 794        1 "timed out"
 795        2 "hit wicket"
 796        3 "handled the ball"
 797        4 "bowled"
 798        5 "lbw"
 799        .
 800
 801 npar tests
 802         /k-w xscore yscore by gv (1, 5)
 803         .
 804
 805 ])
 806
 807
 808 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv kw-multi.sps])
 809 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 810 Table: Ranks
 811 ,,N,Mean Rank
 812 xscore,timed out,5,4.400
 813 ,hit wicket,5,7.400
 814 ,handled the ball,4,11.500
 815 ,Total,14,
 816 yscore,hit wicket,5,7.400
 817 ,handled the ball,4,11.500
 818 ,bowled,5,4.400
 819 ,Total,14,
 820
 821 Table: Test Statistics
 822 ,xscore,yscore
 823 Chi-Square,6.406,6.406
 824 df,2,2
 825 Asymp. Sig.,.041,.041
 826 ])
 827
 828 AT_CLEANUP
 829
 830
 831
 832 AT_SETUP([NPAR TESTS Runs])
 833 AT_DATA([npar-runs.sps], [dnl
 834 set format F11.4.
 835 data list notable list /score * w *.
 836 begin data
 837 4     6
 838 .     4
 839 4     3
 840 3    20
 841 2    29
 842 1    42
 843 6    18
 844 5     7
 845 6    78
 846 5    10
 847 6    46
 848 5     5
 849 6    17
 850 5     1
 851 6    11
 852 4     2
 853 3     7
 854 2     6
 855 1    10
 856 4    13
 857 3    22
 858 3    11
 859 2    24
 860 1    18
 861 4     4
 862 3    12
 863 2    10
 864 1    25
 865 4     4
 866 3     7
 867 2     3
 868 1     4
 869 4     2
 870 3     3
 871 2     2
 872 1     4
 873 end data.
 874
 875 weight by w.
 876
 877 npar tests
 878         /runs (MEDIAN) = score
 879         /runs (MEAN) = score
 880         /runs (MODE) = score
 881         .
 882 ])
 883
 884 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-runs.sps], [0],
 885 [Table: Runs Test
 886 ,score
 887 Test Value (median),3.0000
 888 Cases < Test Value,177.0000
 889 Cases ≥ Test Value,309.0000
 890 Total Cases,486.0000
 891 Number of Runs,12
 892 Z,-20.9931
 893 Asymp. Sig. (2-tailed),2.000
 894
 895 Table: Runs Test
 896 ,score
 897 Test Value (mean),3.6379
 898 Cases < Test Value,259.0000
 899 Cases ≥ Test Value,227.0000
 900 Total Cases,486.0000
 901 Number of Runs,12
 902 Z,-21.0650
 903 Asymp. Sig. (2-tailed),2.000
 904
 905 Table: Runs Test
 906 ,score
 907 Test Value (mode),6.0000
 908 Cases < Test Value,316.0000
 909 Cases ≥ Test Value,170.0000
 910 Total Cases,486.0000
 911 Number of Runs,11
 912 Z,-21.0742
 913 Asymp. Sig. (2-tailed),2.000
 914 ])
 915
 916 AT_CLEANUP
 917
 918
 919 dnl Thanks to Douglas Bonett for providing this test case.
 920 AT_SETUP([NPAR TESTS Runs (2)])
 921 AT_DATA([npar-runs.sps], [dnl
 922 data list notable free /y.
 923 begin data
 924 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2
 925 end data.
 926 NPAR TEST /RUNS(1.5) = y.
 927 ])
 928
 929 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-runs.sps], [0], [dnl
 930 Table: Runs Test
 931 ,y
 932 Test Value,1.50
 933 Cases < Test Value,9
 934 Cases ≥ Test Value,5
 935 Total Cases,14
 936 Number of Runs,10
 937 Z,1.26
 938 Asymp. Sig. (2-tailed),.206
 939 ])
 940 AT_CLEANUP
 941
 942
 943 AT_SETUP([NPAR TESTS Friedman])
 944 AT_DATA([npar-friedman.sps], [dnl
 945 set format F15.4.
 946 data list notable list /x * y * z.
 947 begin data
 948 9.5 6.5 8.1
 949 8.0 6.0 6.0
 950 7.0 6.5 4.2
 951 9.5 5.0 7.3
 952 9.0 7.0 6.2
 953 8.5 6.9 6.5
 954 7.5 8.0 6.5
 955 6.0 8.0 3.1
 956 5.0 6.0 4.9
 957 7.5 7.5 6.2
 958 end data.
 959
 960 npar tests
 961      /friedman = x y z.
 962 ])
 963
 964 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-friedman.sps], [0], [dnl
 965 Table: Ranks
 966 ,Mean Rank
 967 x,2.6500
 968 y,2.1000
 969 z,1.2500
 970
 971 Table: Test Statistics
 972 N,10
 973 Chi-Square,10.4737
 974 df,2
 975 Asymp. Sig.,.005
 976 ])
 977
 978 AT_CLEANUP
 979
 980
 981
 982 AT_SETUP([NPAR TESTS Mann-Whitney])
 983 AT_DATA([npar-mann-whitney.sps], [dnl
 984 SET FORMAT     = F11.4
 985
 986 data list notable list /height * sex (f1.0).
 987 begin data.
 988 201 1
 989 84 1
 990 83 1
 991 94 1
 992 88 0
 993 99 0
 994 55 0
 995 69 0
 996 86 1
 997 79 1
 998 91 0
 999 201 0
1000 88 1
1001 85 1
1002 82 1
1003 88 0
1004 75 0
1005 99 0
1006 81 0
1007 72 1
1008 89 1
1009 92 1
1010 80 0
1011 82 0
1012 76 0
1013 65 0
1014 85 0
1015 76 1
1016 145 1
1017 24 1
1018 1 4
1019 -4 5
1020 34 5
1021 21 4
1022 end data.
1023
1024 NPAR TESTS
1025      /M-W = height BY sex (0,1).
1026 ])
1027
1028 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-mann-whitney.sps], [0], [dnl
1029 Table: Ranks
1030 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
1031 height,0,15,14.5333,218.0000
1032 ,1,15,16.4667,247.0000
1033 ,Total,30,,
1034
1035 Table: Test Statistics
1036 ,Mann-Whitney U,Wilcoxon W,Z,Asymp. Sig. (2-tailed)
1037 height,98.0000,218.0000,-.6020,.547
1038 ])
1039
1040
1041 AT_CLEANUP
1042
1043
1044 AT_SETUP([NPAR TESTS Mann-Whitney Multiple])
1045 dnl Check for a bug where the ranks were inappropriately allocated, when
1046 dnl multiple variables were tested and MISSING=ANALYSIS chosen.
1047
1048 cp $abs_srcdir/language/mann-whitney.txt .
1049
1050 AT_DATA([npar-mann-whitney.sps], [dnl
1051 SET FORMAT     = F11.3
1052
1053 DATA LIST NOTABLE FILE='mann-whitney.txt'
1054      LIST /I002_01 I002_02 I002_03 I002_04 sum_HL *.
1055
1056 VARIABLE LABELS
1057   I002_01 'IOS: Familie'
1058   I002_02 'IOS: Freunde'
1059   I002_03 'IOS: Partner*in'
1060   I002_04 'IOS: Bekannte'.
1061
1062 MISSING VALUES I002_01 I002_02 I002_03 I002_04 (-9 -1).
1063
1064 NPAR TESTS
1065     /MISSING=ANALYSIS
1066     /M-W=I002_01 I002_02 I002_03 I002_04 BY sum_HL (0 1).
1067 ])
1068
1069 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-mann-whitney.sps], [0], [dnl
1070 Table: Ranks
1071 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
1072 IOS: Familie,.000,114,110.018,12542.000
1073 ,1.000,115,119.939,13793.000
1074 ,Total,229,,
1075 IOS: Freunde,.000,115,108.339,12459.000
1076 ,1.000,115,122.661,14106.000
1077 ,Total,230,,
1078 IOS: Partner*in,.000,97,95.351,9249.000
1079 ,1.000,91,93.593,8517.000
1080 ,Total,188,,
1081 IOS: Bekannte,.000,115,111.065,12772.500
1082 ,1.000,115,119.935,13792.500
1083 ,Total,230,,
1084
1085 Table: Test Statistics
1086 ,Mann-Whitney U,Wilcoxon W,Z,Asymp. Sig. (2-tailed)
1087 IOS: Familie,5987.000,12542.000,-1.167,.243
1088 IOS: Freunde,5789.000,12459.000,-1.674,.094
1089 IOS: Partner*in,4331.000,8517.000,-.245,.807
1090 IOS: Bekannte,6102.500,12772.500,-1.046,.296
1091 ])
1092
1093 AT_CLEANUP
1094
1095
1096
1097 AT_SETUP([NPAR TESTS Cochran])
1098 AT_DATA([npar-cochran.sps], [dnl
1099 set format f11.3.
1100
1101 data list notable list /v1 * v2 * v3 * v4 * v5 * v6 * v7 *.
1102 begin data.
1103 2 1 1 2 1 1 2
1104 2 2 2 2 1 1 1
1105 1 1 2 2 1 1 2
1106 2 2 2 2 1 1 2
1107 2 1 2 1 1 2 1
1108 1 2 2 1 1 1 1
1109 1 2 2 2 2 2 2
1110 2 2 1 2 1 1 1
1111 1 2 1 2 1 1 2
1112 end data.
1113
1114 npar tests
1115         /cochran = v1 to v7 .
1116
1117 ])
1118
1119 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-cochran.sps])
1120
1121 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
1122 Table: Frequencies
1123 ,Value,
1124 ,Success (2),Failure (1)
1125 v1,5,4
1126 v2,6,3
1127 v3,6,3
1128 v4,7,2
1129 v5,1,8
1130 v6,2,7
1131 v7,5,4
1132
1133 Table: Test Statistics
1134 ,Value
1135 N,9
1136 Cochran's Q,12.735
1137 df,6
1138 Asymp. Sig.,.047
1139 ])
1140
1141 AT_CLEANUP
1142
1143
1144
1145 AT_SETUP([NPAR TESTS Kendall])
1146 AT_DATA([npar-kendall.sps], [dnl
1147 SET FORMAT F14.3.
1148
1149 data list notable list /v1 * v2 * v3
1150 begin data.
1151  7  7  2
1152  5  6  5
1153  8  6  4
1154  5  7  4
1155  5  4  4
1156  8  6  5
1157  6  3  5
1158  7  6  5
1159  8  5  5
1160  .  2  2
1161  5  4  5
1162  3  4  4
1163  5  1  2
1164  5  2  1
1165  7  6  5
1166  6  3  4
1167  6  6  6
1168  5  4  5
1169  4  3  4
1170  9  1  1
1171  6  2  1
1172  3  7  8
1173  6  3  4
1174  4  4  4
1175  5  4  3
1176  6  5  2
1177  4  4  8
1178  4  6  4
1179  6  5  5
1180  7  8  6
1181  5  3  5
1182 end data.
1183
1184 npar tests
1185         /kendall = all
1186         .
1187 ])
1188
1189 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-kendall.sps])
1190
1191 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
1192 Table: Ranks
1193 ,Mean Rank
1194 v1,2.500
1195 v2,1.817
1196 v3,1.683
1197
1198 Table: Test Statistics
1199 N,30
1200 Kendall's W,.233
1201 Chi-Square,13.960
1202 df,2
1203 Asymp. Sig.,.001
1204 ])
1205
1206 AT_CLEANUP
1207
1208
1209
1210 AT_SETUP([NPAR TESTS McNemar])
1211
1212 AT_DATA([mcnemar.sps], [dnl
1213 set format = F12.3.
1214 data list notable list /v1 * v2 * junk *.
1215 begin data.
1216 0 0 0
1217 0 0 0
1218 0 0 0
1219 0 0 0
1220 0 1 0
1221 0 1 0
1222 0 1 0
1223 0 1 0
1224 0 1 1
1225 0 1 1
1226 0 1 1
1227 0 1 1
1228 0 1 1
1229 1 0 1
1230 1 0 1
1231 1 1 1
1232 1 1 1
1233 1 1 0
1234 1 1 0
1235 1 1 1
1236 end data.
1237
1238 npar tests
1239      /mcnemar = v1 WITH v2 junk.
1240 ])
1241
1242 AT_CHECK([pspp -O format=csv mcnemar.sps], [0], [dnl
1243 Table: v1 & v2
1244 ,v2,
1245 v1,.000,1.000
1246 .000,4,9
1247 1.000,2,5
1248
1249 Table: v1 & junk
1250 ,junk,
1251 v1,.000,1.000
1252 .000,8,5
1253 1.000,2,5
1254
1255 Table: Test Statistics
1256 ,N,Exact Sig. (2-tailed),Exact Sig. (1-tailed),Point Probability
1257 v1 & v2,20,.065,.033,.027
1258 v1 & junk,20,.453,.227,.164
1259 ])
1260
1261 AT_CLEANUP
1262
1263
1264 AT_SETUP([NPAR TESTS Kolmogorov-Smirnov Uniform parameters given])
1265
1266 AT_DATA([ks-uniform.sps], [dnl
1267 set format F12.3.
1268 data list notable list /x *.
1269 begin data
1270 .554
1271 .382
1272 .329
1273 .480
1274 .711
1275 .503
1276 .203
1277 .477
1278 .621
1279 .581
1280 end data.
1281
1282 npar tests k-s (uniform 0 1) = x.
1283 ])
1284
1285 AT_CHECK([pspp -O format=csv ks-uniform.sps], [0], [dnl
1286 Table: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
1287 ,,x
1288 N,,10
1289 Uniform Parameters,Minimum,.000
1290 ,Maximum,1.000
1291 Most Extreme Differences,Absolute,.289
1292 ,Positive,.289
1293 ,Negative,-.229
1294 Kolmogorov-Smirnov Z,,.914
1295 Asymp. Sig. (2-tailed),,.374
1296 ])
1297
1298 AT_CLEANUP
1299
1300
1301 AT_SETUP([NPAR TESTS Kolmogorov-Smirnov Normal parameters imputed])
1302
1303 AT_DATA([ks-normal.sps], [dnl
1304 set format = F12.3.
1305
1306 data list notable list /foo * bar *.
1307 begin data.
1308 65 12.5
1309 59 14.2
1310 43 12.6
1311 57
1312 68
1313 79
1314 51
1315 62
1316 57
1317 73
1318 58
1319 58
1320 68
1321 75
1322 47
1323 70
1324 59
1325 71
1326 52
1327 48 13.0
1328 58 14.1
1329 37 15.0
1330 39 13.1
1331 58 13.2
1332 43 14.5
1333 58 13.5
1334 86 14.0
1335 63 12.5
1336 80 12.8
1337 70
1338 63
1339 53
1340 53
1341 48
1342 49
1343 51
1344 47
1345 81
1346 66
1347 78
1348 65
1349 69
1350 70 12.1
1351 63 12.5
1352 64 12.4
1353 39 13.8
1354 51 13.2
1355 68 14.0
1356 76 12.6
1357 53 12.1
1358 71 13.5
1359 47 13.8
1360 87 14.1
1361 72 12.9
1362 48 12.1
1363 75 12.8
1364 51 13.4
1365 63 13.9
1366 61 12.5
1367 61 12.4
1368 66 12.8
1369 82 12.9
1370 81 13.6
1371 46
1372 52
1373 71
1374 73
1375 58
1376 57
1377 46
1378 58
1379 52 13.5
1380 71 13.2
1381 57 12.8
1382 78 14.1
1383 73 12.1
1384 50 12.6
1385 71
1386 51
1387 51
1388 68
1389 84
1390 64
1391 66
1392 65
1393 52
1394 56
1395 70
1396 68
1397 66
1398 78
1399 65
1400 71
1401 53
1402 81
1403 53
1404 57
1405 64
1406 61
1407 43
1408 56
1409 37
1410 74
1411 66
1412 81
1413 67
1414 80
1415 68
1416 76
1417 70
1418 80
1419 42
1420 74
1421 80
1422 70
1423 60
1424 39
1425 72
1426 69
1427 63
1428 72
1429 63
1430 49
1431 53 13.2
1432 43 13.8
1433 51 12.5
1434 63 12.6
1435 64 12.9
1436 65 13.0
1437 64 12.5
1438 66 12.0
1439 55
1440 62
1441 58
1442 48
1443 67
1444 46
1445 36
1446 61
1447 55
1448 77
1449 74
1450 60
1451 70
1452 69
1453 57
1454 49
1455 63
1456 69
1457 63
1458 76
1459 53
1460 54
1461 42
1462 64
1463 66
1464 61
1465 62
1466 73
1467 73
1468 60
1469 79
1470 40
1471 48
1472 76
1473 60
1474 76
1475 54
1476 69
1477 65
1478 69
1479 51
1480 54
1481 82
1482 end data.
1483
1484 npar tests
1485         /k-s (normal) = foo bar.
1486 ])
1487
1488 AT_CHECK([pspp -O format=csv ks-normal.sps], [0], [dnl
1489 Table: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
1490 ,,foo,bar
1491 N,,174,48
1492 Normal Parameters,Mean,62.109,13.108
1493 ,Std. Deviation,11.548,.718
1494 Most Extreme Differences,Absolute,.059,.115
1495 ,Positive,.055,.115
1496 ,Negative,-.059,-.082
1497 Kolmogorov-Smirnov Z,,.785,.795
1498 Asymp. Sig. (2-tailed),,.569,.552
1499 ])
1500
1501
1502 AT_CLEANUP
1503
1504
1505 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (median imputed)])
1506
1507 AT_DATA([median1.sps], [dnl
1508 set format F12.3.
1509 data list notable list /ignore * animal * years * w *.
1510 begin data
1511 99  1   10  1
1512 99  4    1  1
1513 99  5   11  1
1514 99  5   10  1
1515 99  3    7  1
1516 99  6   10  1
1517 99  0    7  1
1518 99  3   14  1
1519 99  2    3  1
1520 99  1    1  1
1521 99  4    7  1
1522 99  5   12  1
1523 99  3    6  1
1524 99  4    1  1
1525 99  3    5  1
1526 99  5    7  1
1527 99  4    6  1
1528 99  3   14  1
1529 99  4    8  1
1530 99  5   13  1
1531 99  2    0  1
1532 99  4    7  1
1533 99  4    7  1
1534 99  1    0  1
1535 99  2    8  1
1536 99  4   10  1
1537 99  2    3  1
1538 99  2    0  1
1539 99  4    8  1
1540 99  1    8  1
1541 end data.
1542
1543
1544 variable label years 'Years expected'.
1545 variable label animal 'Animal Genus'.
1546
1547 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1548
1549 npar tests
1550      /median = years by animal (1, 5)
1551      .
1552 ])
1553
1554
1555 AT_CHECK([pspp -O format=csv median1.sps], [0], [dnl
1556 Table: Frequencies
1557 ,,Animal Genus,,,,
1558 ,,Animal 1,Animal 2,Animal 3,Animal 4,Animal 5
1559 Years expected,> Median,2,1,2,3,4
1560 ,≤ Median,2,4,3,6,1
1561
1562 Table: Test Statistics
1563 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1564 Years expected,28,7.000,4.317,4,.365
1565 ])
1566
1567 AT_CLEANUP
1568
1569
1570 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (median given)])
1571
1572 AT_DATA([median2.sps], [dnl
1573 set format F12.3.
1574 data list notable list /ignore * animal * years * w *.
1575 begin data
1576 99  1   10  1
1577 99  4    1  1
1578 99  5   11  1
1579 99  5   10  1
1580 99  3    7  1
1581 99  3   14  1
1582 99  2    3  1
1583 99  1    1  1
1584 99  4    7  1
1585 99  5   12  1
1586 99  3    6  1
1587 99  4    1  1
1588 99  3    5  1
1589 99  5    7  1
1590 99  4    6  1
1591 99  3   14  1
1592 99  4    8  1
1593 99  5   13  1
1594 99  2    0  1
1595 99  4    7  1
1596 99  4    7  1
1597 99  1    0  1
1598 99  2    8  1
1599 99  4   10  1
1600 99  2    3  1
1601 99  2    0  1
1602 99  4    8  1
1603 99  1    8  1
1604 end data.
1605
1606
1607 variable label years 'Years expected'.
1608 variable label animal 'Animal Genus'.
1609
1610 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1611
1612 npar tests
1613      /median (7) = years by animal (1, 5)
1614      .
1615 ])
1616
1617
1618 AT_CHECK([pspp -O format=csv median2.sps], [0], [dnl
1619 Table: Frequencies
1620 ,,Animal Genus,,,,
1621 ,,Animal 1,Animal 2,Animal 3,Animal 4,Animal 5
1622 Years expected,> Median,2,1,2,3,4
1623 ,≤ Median,2,4,3,6,1
1624
1625 Table: Test Statistics
1626 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1627 Years expected,28,7.000,4.317,4,.365
1628 ])
1629
1630 AT_CLEANUP
1631
1632
1633 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (two sample)])
1634
1635 AT_DATA([median3.sps], [dnl
1636 set format F12.3.
1637 data list notable list /xx * animal * years * w *.
1638 begin data
1639 99  1   10  1
1640 99  4    1  1
1641 99  5   11  1
1642 99  5   10  1
1643 99  3    7  1
1644 99  3   14  1
1645 99  2    3  1
1646 99  1    1  1
1647 99  4    7  1
1648 99  5   12  1
1649 99  3    6  1
1650 99  4    1  1
1651 99  3    5  1
1652 99  5    7  1
1653 99  4    6  1
1654 99  3   14  1
1655 99  4    8  1
1656 99  5   13  1
1657 99  2    0  1
1658 99  4    7  1
1659 99  4    7  1
1660 99  1    0  1
1661 99  2    8  1
1662 99  4   10  1
1663 99  2    3  1
1664 99  2    0  1
1665 99  4    8  1
1666 99  1    8  1
1667 end data.
1668
1669
1670 variable label years 'Years expected'.
1671 variable label animal 'Animal Genus'.
1672
1673 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1674
1675 npar tests
1676      /median (7) = xx years by animal (5, 1)
1677      .
1678 ])
1679
1680
1681 AT_CHECK([pspp -O format=csv median3.sps], [0], [dnl
1682 Table: Frequencies
1683 ,,Animal Genus,
1684 ,,Animal 1,Animal 5
1685 xx,> Median,4,5
1686 ,≤ Median,0,0
1687 Years expected,> Median,2,4
1688 ,≤ Median,2,1
1689
1690 Table: Test Statistics
1691 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1692 xx,9,7.000,NaN,1,NaN
1693 Years expected,9,7.000,.900,1,.343
1694 ])
1695
1696 AT_CLEANUP
1697
1698
1699 AT_SETUP([NPAR TESTS Jonckheere-Terpstra])
1700
1701 AT_DATA([jt.sps], [dnl
1702 set format = F12.3.
1703 data list notable list /x * g * w *.
1704 begin data.
1705 52  2  2
1706 58  2  1
1707 60  2  1
1708 62  2  1
1709 58  0  1
1710 44  2  1
1711 46  2  1
1712 14  3  1
1713 32  2  1
1714 16  3  1
1715 56  2  1
1716 26  3  1
1717 40  3  2
1718 50  4  1
1719 6   5  1
1720 34  2  3
1721 36  2  2
1722 40  2  2
1723 50  2  1
1724 end data.
1725
1726 weight by w.
1727
1728 npar test /jonckheere-terpstra = x by g (5, 2).
1729 ])
1730
1731
1732 AT_CHECK([pspp -O format=csv jt.sps], [0], [dnl
1733 Table: Jonckheere-Terpstra Test
1734 ,Number of levels in g,N,Observed J-T Statistic,Mean J-T Statistic,Std. Deviation of J-T Statistic,Std. J-T Statistic,Asymp. Sig. (2-tailed)
1735 x,4,24.000,29.500,65.000,15.902,-2.232,.026
1736 ])
1737
1738 AT_CLEANUP
1739
1740 dnl Checks that (PAIRED) can have lists where the same
1741 dnl variable appears more than once.
1742 AT_SETUP([NPAR TESTS (PAIRED)])
1743 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1744 set format = F12.3.
1745 data list notable list /a * b * c *.
1746 begin data.
1747 1 2 4
1748 4 5 3
1749 1 2 2
1750 4 5 1
1751 end data.
1752
1753 npar tests /wilcoxon a b with c c (paired).
1754 ])
1755
1756 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
1757 Table: Ranks
1758 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
1759 a - c,Negative Ranks,2,2.500,5.000
1760 ,Positive Ranks,2,2.500,5.000
1761 ,Ties,0,,
1762 ,Total,4,,
1763 b - c,Negative Ranks,1,1.500,1.500
1764 ,Positive Ranks,2,2.250,4.500
1765 ,Ties,1,,
1766 ,Total,4,,
1767
1768 Table: Test Statistics
1769 ,a - c,b - c
1770 Z,.000,-.816
1771 Asymp. Sig. (2-tailed),1.000,.414
1772 ])
1773
1774
1775 AT_CLEANUP
1776
1777
1778
1779 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE crash])
1780 dnl This syntax had been observed to crash pspp
1781
1782 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1783 data list list /x *.
1784 begin data.
1785 1
1786 2
1787 3
1788 4
1789 5
1790 6
1791 7
1792 8
1793 9
1794 10
1795 end data.
1796
1797 * This happens to be invalid syntax.  But should not crash.
1798 NPAR TEST
1799         /CHISQUARE= x(0.098, 99.098)
1800         /EXPECTED =  1.2.
1801 ])
1802
1803 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [ignore])
1804
1805 AT_CLEANUP
1806
1807
1808 AT_SETUP([NPAR TESTS - crash on invalid syntax])
1809
1810 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1811 data list notable list /ev * xscore *.
1812 begin data.
1813 2 109
1814 3 115
1815 1 61
1816 1 101
1817 3 147
1818 end data.
1819
1820
1821 npar tests
1822         /kruskal-wallis xscore by(gv (1, 3).
1823 ])
1824
1825 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [ignore])
1826
1827 AT_CLEANUP
1828
1829
1830
1831
1832 AT_SETUP([NPAR TESTS - crash on unterminated string])
1833
1834 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1835 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
1836 BEGIN DATA.
1837 3.1 1  4
1838 3.2 2  1
1839 4   2  6
1840 END DATA.
1841
1842
1843 NPAR TESTS
1844 " CHISQUARE=x y(-2,5)
1845   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
1846   .
1847 ])
1848
1849 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [ignore])
1850
1851 AT_CLEANUP
1852