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

   1 AT_BANNER([NPAR TESTS])
   2
   3 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL, P < 0.5; N1/N2 < 1])
   4 AT_DATA([npar.sps], [dnl
   5 SET FORMAT F8.3.
   6
   7 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
   8 BEGIN DATA.
   9 1   6
  10 2   15
  11 END DATA.
  12
  13 WEIGHT BY w.
  14
  15 NPAR TESTS
  16         /BINOMIAL(0.3) = x
  17         .
  18 ])
  19 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  20 Table: Binomial Test
  21 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  22 x,Group1,1.000,6.000,.286,.300,.551
  23 ,Group2,2.000,15.000,.714,,
  24 ,Total,,21.000,1.000,,
  25 ])
  26 AT_CLEANUP
  27
  28 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL, P < 0.5; N1/N2 > 1])
  29 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  30 SET FORMAT F8.3.
  31
  32 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  33 BEGIN DATA.
  34 1   7
  35 2   6
  36 END DATA.
  37
  38 WEIGHT BY w.
  39
  40 NPAR TESTS
  41         /BINOMIAL(0.4) = x
  42         .
  43 ])
  44 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  45 Table: Binomial Test
  46 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  47 x,Group1,1,7,.538,.400,.229
  48 ,Group2,2,6,.462,,
  49 ,Total,,13,1.000,,
  50 ])
  51 AT_CLEANUP
  52
  53 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL, P < 0.5; N1/N2 = 1])
  54 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  55 SET FORMAT F8.3.
  56
  57 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  58 BEGIN DATA.
  59 1   8
  60 2   8
  61 END DATA.
  62
  63 WEIGHT BY w.
  64
  65 NPAR TESTS
  66         /BINOMIAL(0.4) = x
  67         .
  68 ])
  69 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  70 Table: Binomial Test
  71 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  72 x,Group1,1,8,.500,.400,.284
  73 ,Group2,2,8,.500,,
  74 ,Total,,16,1.000,,
  75 ])
  76 AT_CLEANUP
  77
  78 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL, P > 0.5; N1/N2 < 1])
  79 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  80 SET FORMAT F8.3.
  81
  82 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  83 BEGIN DATA.
  84 1   11
  85 2   12
  86 END DATA.
  87
  88 WEIGHT BY w.
  89
  90 NPAR TESTS
  91         /BINOMIAL(0.6) = x
  92         .
  93 ])
  94 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  95 Table: Binomial Test
  96 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  97 x,Group1,1,11,.478,.600,.164
  98 ,Group2,2,12,.522,,
  99 ,Total,,23,1.000,,
 100 ])
 101 AT_CLEANUP
 102
 103 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL, P > 0.5; N1/N2 > 1])
 104 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 105 SET FORMAT F8.3.
 106
 107 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 108 BEGIN DATA.
 109 1   11
 110 2   9
 111 END DATA.
 112
 113 WEIGHT BY w.
 114
 115 NPAR TESTS
 116         /BINOMIAL(0.6) = x.
 117 ])
 118 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 119 Table: Binomial Test
 120 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
 121 x,Group1,1,11,.550,.600,.404
 122 ,Group2,2,9,.450,,
 123 ,Total,,20,1.000,,
 124 ])
 125 AT_CLEANUP
 126
 127 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL, P > 0.5; N1/N2 = 1])
 128 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 129 SET FORMAT F8.3.
 130
 131 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 132 BEGIN DATA.
 133 1   11
 134 2   11
 135 END DATA.
 136
 137 WEIGHT BY w.
 138
 139 NPAR TESTS
 140         /BINOMIAL(0.6) = x.
 141 ])
 142 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 143 Table: Binomial Test
 144 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
 145 x,Group1,1,11,.500,.600,.228
 146 ,Group2,2,11,.500,,
 147 ,Total,,22,1.000,,
 148 ])
 149 AT_CLEANUP
 150
 151 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL, P = 0.5; N1/N2 < 1])
 152 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 153 SET FORMAT F8.3.
 154
 155 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 156 BEGIN DATA.
 157 1   8
 158 2   15
 159 END DATA.
 160
 161 WEIGHT BY w.
 162
 163 NPAR TESTS
 164         /BINOMIAL = x
 165         .
 166 ])
 167 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 168 Table: Binomial Test
 169 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 170 x,Group1,1,8,.348,.500,.210
 171 ,Group2,2,15,.652,,
 172 ,Total,,23,1.000,,
 173 ])
 174 AT_CLEANUP
 175
 176 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL, P = 0.5; N1/N2 > 1])
 177 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 178 SET FORMAT F8.3.
 179
 180 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 181 BEGIN DATA.
 182 1   12
 183 2   6
 184 END DATA.
 185
 186 WEIGHT BY w.
 187
 188 NPAR TESTS
 189         /BINOMIAL(0.5) = x.
 190 ])
 191 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 192 Table: Binomial Test
 193 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 194 x,Group1,1,12,.667,.500,.238
 195 ,Group2,2,6,.333,,
 196 ,Total,,18,1.000,,
 197 ])
 198 AT_CLEANUP
 199
 200 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL, P = 0.5; N1/N2 = 1])
 201 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 202 SET FORMAT F8.3.
 203
 204 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 205 BEGIN DATA.
 206 1   10
 207 2   10
 208 END DATA.
 209
 210 WEIGHT BY w.
 211
 212 NPAR TESTS
 213         /BINOMIAL(0.5) = x
 214         .
 215 ])
 216 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 217 Table: Binomial Test
 218 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 219 x,Group1,1,10,.500,.500,1.000
 220 ,Group2,2,10,.500,,
 221 ,Total,,20,1.000,,
 222 ])
 223 AT_CLEANUP
 224
 225 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL, P = 0.5; N1/N2 = 1 Cutpoint])
 226 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 227 SET FORMAT F8.3.
 228
 229 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
 230 BEGIN DATA.
 231 9    3
 232 10   7
 233 11   16
 234 END DATA.
 235
 236 WEIGHT BY w.
 237
 238 NPAR TESTS
 239         /BINOMIAL(0.5) = x (10)
 240         .
 241 ])
 242 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 243 Table: Binomial Test
 244 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 245 x,Group1,<= 10,10.000,.385,.500,.327
 246 ,Group2,,16.000,.615,,
 247 ,Total,,26.000,1.000,,
 248 ])
 249 AT_CLEANUP
 250
 251 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL, P = 0.5; N1/N2 = 1 Named values])
 252 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 253 SET FORMAT F8.3.
 254
 255 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
 256 BEGIN DATA.
 257 10   10
 258 15   45
 259 20   13
 260 END DATA.
 261
 262 WEIGHT BY w.
 263
 264 NPAR TESTS
 265         /BINOMIAL(0.5) = x (10, 20)
 266         .
 267 ])
 268 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 269 Table: Binomial Test
 270 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 271 x,Group1,10.000,10.000,.435,.500,.678
 272 ,Group2,20.000,13.000,.565,,
 273 ,Total,,23.000,1.000,,
 274 ])
 275 AT_CLEANUP
 276
 277
 278
 279 dnl Test for a bug which caused binomial to crash.
 280 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL - crash])
 281 AT_DATA([nparX.sps], [dnl
 282 data list list /range *.
 283 begin data.
 284 0
 285 1
 286 end data.
 287
 288 * This is invalid syntax
 289 NPAR TEST
 290         /BINOMIAL(0.5) = Range().
 291
 292 ])
 293 AT_CHECK([pspp -O format=csv nparX.sps], [1], [ignore])
 294
 295 AT_CLEANUP
 296
 297
 298
 299 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE])
 300 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 301 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w *.
 302 BEGIN DATA.
 303 1   2  1
 304 2   1  3
 305 3.1 1  4
 306 3.2 2  1
 307 4   2  2
 308 5   3  1
 309 1   4  2
 310 END DATA.
 311
 312 WEIGHT BY w.
 313
 314 NPAR TESTS
 315   CHISQUARE=x y
 316   .
 317
 318 NPAR TESTS
 319   CHISQUARE=y
 320   /EXPECTED=3 4 5 4
 321   .
 322
 323 NPAR TESTS
 324   CHISQUARE=x y(2, 4)
 325   /EXPECTED = 6 10 3
 326   .
 327 ])
 328 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 329 Table: x
 330 ,Observed N,Expected N,Residual
 331 1.00,3.00,2.33,.67
 332 2.00,3.00,2.33,.67
 333 3.10,4.00,2.33,1.67
 334 3.20,1.00,2.33,-1.33
 335 4.00,2.00,2.33,-.33
 336 5.00,1.00,2.33,-1.33
 337 Total,14.00,,
 338
 339 Table: y
 340 ,Observed N,Expected N,Residual
 341 1.00,7.00,3.50,3.50
 342 2.00,4.00,3.50,.50
 343 3.00,1.00,3.50,-2.50
 344 4.00,2.00,3.50,-1.50
 345 Total,14.00,,
 346
 347 Table: Test Statistics
 348 ,x,y
 349 Chi-Square,3.14,6.00
 350 df,5,3
 351 Asymp. Sig.,.68,.11
 352
 353 Table: y
 354 ,Observed N,Expected N,Residual
 355 1.00,7.00,2.63,4.38
 356 2.00,4.00,3.50,.50
 357 3.00,1.00,4.38,-3.38
 358 4.00,2.00,3.50,-1.50
 359 Total,14.00,,
 360
 361 Table: Test Statistics
 362 ,y
 363 Chi-Square,10.61
 364 df,3
 365 Asymp. Sig.,.01
 366
 367 Table: Frequencies
 368 ,x,,,,y,,,
 369 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 370 1,2.00,3.00,3.16,-.16,2.00,4.00,2.21,1.79
 371 2,3.00,5.00,5.26,-.26,3.00,1.00,3.68,-2.68
 372 3,4.00,2.00,1.58,.42,4.00,2.00,1.11,.89
 373 Total,,10.00,,,,7.00,,
 374
 375 Table: Test Statistics
 376 ,x,y
 377 Chi-Square,.13,4.13
 378 df,2,2
 379 Asymp. Sig.,.94,.13
 380 ])
 381 AT_CLEANUP
 382
 383 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE expected values missing])
 384 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 385 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w *.
 386 BEGIN DATA.
 387 1   2  1
 388 2   1  3
 389 3.1 1  4
 390 3.2 2  1
 391 4   2  2
 392 5   3  1
 393 1   4  2
 394 END DATA.
 395
 396 WEIGHT BY w.
 397
 398 NPAR TESTS
 399   CHISQUARE=y
 400   /EXPECTED = 3 4 5 4 3 1
 401   .
 402 ])
 403 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [dnl
 404 "error: CHISQUARE test specified 6 expected values, but 4 distinct values were encountered in variable y."
 405
 406 Table: Test Statistics
 407 ,y
 408 Chi-Square,.00
 409 df,0
 410 Asymp. Sig.,1.00
 411 ])
 412 AT_CLEANUP
 413
 414 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE with DESCRIPTIVES])
 415 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 416 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
 417 BEGIN DATA.
 418 1   2  1
 419 2   1  3
 420 3.1 1  4
 421 3.2 2  1
 422 4   2  2
 423 5   3  1
 424 1   4  2
 425 .   5  1
 426 END DATA.
 427
 428 WEIGHT BY w.
 429
 430 MISSING VALUES x (4).
 431
 432 NPAR TESTS
 433   CHISQUARE=x y(-2,5)
 434   /MISSING=ANALYSIS
 435   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
 436   .
 437 ])
 438 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 439 Table: Frequencies
 440 ,x,,,,y,,,
 441 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 442 1,-2.00,.00,1.50,-1.50,-2.00,.00,1.88,-1.88
 443 2,-1.00,.00,1.50,-1.50,-1.00,.00,1.88,-1.88
 444 3,.00,.00,1.50,-1.50,.00,.00,1.88,-1.88
 445 4,1.00,3.00,1.50,1.50,1.00,7.00,1.88,5.13
 446 5,2.00,3.00,1.50,1.50,2.00,4.00,1.88,2.13
 447 6,3.00,5.00,1.50,3.50,3.00,1.00,1.88,-.88
 448 7,4.00,.00,1.50,-1.50,4.00,2.00,1.88,.13
 449 8,5.00,1.00,1.50,-.50,5.00,1.00,1.88,-.88
 450 Total,,12.00,,,,15.00,,
 451
 452 Table: Test Statistics
 453 ,x,y
 454 Chi-Square,17.33,22.87
 455 df,7,7
 456 Asymp. Sig.,.02,.00
 457
 458 Table: Descriptive Statistics
 459 ,N,Mean,Std. Deviation,Minimum,Maximum
 460 ,,,,,
 461 x,12.00,2.47,1.19,1.00,5.00
 462 y,15.00,2.07,1.33,1.00,5.00
 463 ])
 464 AT_CLEANUP
 465
 466 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE, listwise missing])
 467 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 468 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
 469 BEGIN DATA.
 470 1   2  1
 471 2   1  3
 472 3.1 1  4
 473 3.2 2  1
 474 4   2  2
 475 5   3  1
 476 1   4  2
 477 .   5  1
 478 END DATA.
 479
 480 WEIGHT BY w.
 481
 482 * MISSING VALUES x (4).
 483
 484 NPAR TESTS
 485   CHISQUARE=x y(-2,5)
 486   /MISSING=LISTWISE
 487   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
 488   .
 489 ])
 490 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 491 Table: Frequencies
 492 ,x,,,,y,,,
 493 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 494 1,-2.00,.00,1.75,-1.75,-2.00,.00,1.75,-1.75
 495 2,-1.00,.00,1.75,-1.75,-1.00,.00,1.75,-1.75
 496 3,.00,.00,1.75,-1.75,.00,.00,1.75,-1.75
 497 4,1.00,3.00,1.75,1.25,1.00,7.00,1.75,5.25
 498 5,2.00,3.00,1.75,1.25,2.00,4.00,1.75,2.25
 499 6,3.00,5.00,1.75,3.25,3.00,1.00,1.75,-.75
 500 7,4.00,2.00,1.75,.25,4.00,2.00,1.75,.25
 501 8,5.00,1.00,1.75,-.75,5.00,.00,1.75,-1.75
 502 Total,,14.00,,,,14.00,,
 503
 504 Table: Test Statistics
 505 ,x,y
 506 Chi-Square,13.43,26.00
 507 df,7,7
 508 Asymp. Sig.,.06,.00
 509
 510 Table: Descriptive Statistics
 511 ,N,Mean,Std. Deviation,Minimum,Maximum
 512 ,,,,,
 513 x,14.00,2.69,1.23,1.00,5.00
 514 y,14.00,1.86,1.10,1.00,4.00
 515 ])
 516 AT_CLEANUP
 517
 518 AT_SETUP([NPAR TESTS WILCOXON])
 519 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 520 data list notable list /foo * bar * w (f8.0).
 521 begin data.
 522 1.00     1.00   1
 523 1.00     2.00   1
 524 2.00     1.00   1
 525 1.00     4.00   1
 526 2.00     5.00   1
 527 1.00    19.00   1
 528 2.00     7.00   1
 529 4.00     5.00   1
 530 1.00    12.00   1
 531 2.00    13.00   1
 532 2.00     2.00   1
 533 12.00      .00  2
 534 12.00     1.00  1
 535 13.00     1.00  1
 536 end data
 537
 538 variable labels foo "first" bar "second".
 539
 540 weight by w.
 541
 542 npar test
 543  /wilcoxon=foo with bar (paired)
 544  /missing analysis
 545  /method=exact.
 546 ])
 547 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar.sps])
 548 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 549 Table: Ranks
 550 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
 551 first - second,Negative Ranks,8,6.00,48.00
 552 ,Positive Ranks,5,8.60,43.00
 553 ,Ties,2,,
 554 ,Total,15,,
 555
 556 Table: Test Statistics
 557 ,first - second
 558 Z,-.18
 559 Asymp. Sig. (2-tailed),.86
 560 Exact Sig. (2-tailed),.89
 561 Exact Sig. (1-tailed),.45
 562 ])
 563 AT_CLEANUP
 564
 565 AT_SETUP([NPAR TESTS WILCOXON with missing values])
 566 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 567 data list notable list /foo * bar * dummy *.
 568 begin data.
 569 1.00     1.00    1
 570 1.00     2.00    1
 571 2.00     1.00    1
 572 1.00     4.00    .
 573 2.00     5.00    .
 574 1.00    19.00    .
 575 2.00     7.00    1
 576 4.00     5.00    1
 577 1.00    12.00    1
 578 2.00    13.00    1
 579 2.00     2.00    1
 580 12.00      .00   1
 581 12.00      .00   1
 582 34.2       .     1
 583 12.00     1.00   1
 584 13.00     1.00   1
 585 end data
 586
 587 variable labels foo "first" bar "second".
 588
 589 npar test
 590  /wilcoxon=foo with bar (paired)
 591  /missing analysis
 592  /method=exact.
 593
 594 ])
 595 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar.sps])
 596 dnl This is the same output as the previous test.
 597 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 598 Table: Ranks
 599 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
 600 first - second,Negative Ranks,8,6.00,48.00
 601 ,Positive Ranks,5,8.60,43.00
 602 ,Ties,2,,
 603 ,Total,15,,
 604
 605 Table: Test Statistics
 606 ,first - second
 607 Z,-.18
 608 Asymp. Sig. (2-tailed),.86
 609 Exact Sig. (2-tailed),.89
 610 Exact Sig. (1-tailed),.45
 611 ])
 612 AT_CLEANUP
 613
 614 AT_SETUP([NPAR TESTS SIGN])
 615 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 616 set format = F9.3.
 617
 618 data list notable list /age * height rank *.
 619 begin data.
 620 10 12 11
 621 12 13 13
 622 13 14 12
 623 12 12 10
 624 9   9 10
 625 10.3 10.2 12
 626 end data.
 627
 628 npar tests
 629         /sign=age height WITH height rank (PAIRED)
 630         /MISSING ANALYSIS
 631         /METHOD=EXACT
 632         .
 633 ])
 634 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar.sps])
 635 dnl Some machines return .313 instead of .312
 636 dnl (see bug #31611).
 637 AT_CHECK([sed -e 's/\.313$/.312/' -e 's/^Exact Sig\. (1-tailed),\.313/Exact Sig. (1-tailed),.312/' pspp.csv], [0], [dnl
 638 Table: Frequencies
 639 ,,N
 640 age - height,Negative Differences,3
 641 ,Positive Differences,1
 642 ,Ties,2
 643 ,Total,6
 644 height - rank,Negative Differences,2
 645 ,Positive Differences,3
 646 ,Ties,1
 647 ,Total,6
 648
 649 Table: Test Statistics
 650 ,age - height,height - rank
 651 Exact Sig. (2-tailed),.625,1.000
 652 Exact Sig. (1-tailed),.312,.500
 653 Point Probability,.250,.312
 654 ])
 655 AT_CLEANUP
 656
 657
 658 AT_SETUP([NPAR Kruskal-Wallis test])
 659
 660 dnl Simple case
 661 AT_DATA([kw-simple.sps], [dnl
 662 set format = F9.3.
 663
 664 data list notable list /gv * xscore *.
 665 begin data
 666 1 96
 667 1 128
 668 1 83
 669 2 132
 670 2 135
 671 2 109
 672 3 115
 673 1 61
 674 1 101
 675 2 82
 676 2 124
 677 3 149
 678 3 166
 679 3 147
 680 end data.
 681
 682 value label /gv
 683        1 "timed out"
 684        2 "hit wicket"
 685        3 "handled the ball".
 686
 687 npar tests
 688         /kruskal-wallis xscore by gv (1, 3)
 689         .
 690 ])
 691
 692 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv kw-simple.sps])
 693 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 694 Table: Ranks
 695 ,gv,N,Mean Rank
 696 xscore,timed out,5,4.400
 697 ,hit wicket,5,7.400
 698 ,handled the ball,4,11.500
 699 ,Total,14,
 700
 701 Table: Test Statistics
 702 ,,xscore
 703 Chi-Square,,6.406
 704 df,,2
 705 Asymp. Sig.,,.041
 706 ])
 707
 708
 709 dnl Now try a missing value in the group variable
 710 AT_DATA([kw-missing-group.sps], [dnl
 711 set format = F9.3.
 712
 713 data list notable list /gv * xscore *.
 714 begin data
 715 1 96
 716 1 128
 717 1 83
 718 1 61
 719 1 101
 720 2 82
 721 2 124
 722 2 132
 723 2 135
 724 2 109
 725 3 115
 726 3 149
 727 3 166
 728 3 147
 729 2.5 344
 730 end data.
 731
 732 missing values gv (2.5).
 733
 734 value label /gv
 735        1 "timed out"
 736        2 "hit wicket"
 737        3 "handled the ball".
 738
 739 npar tests
 740         /kruskal-wallis xscore by gv (1, 3)
 741         /missing=exclude
 742         .
 743 ])
 744
 745 AT_CHECK([pspp -o pspp2.csv kw-missing-group.sps])
 746
 747 dnl The result should be the same as before
 748 AT_CHECK([diff pspp.csv pspp2.csv], [0])
 749
 750 AT_CLEANUP
 751
 752
 753 AT_SETUP([NPAR Kruskal-Wallis multiple-variables])
 754
 755 AT_DATA([kw-multi.sps], [dnl
 756 set format = F9.3.
 757
 758 data list notable list /gv * xscore * yscore.
 759 begin data
 760 1 96   .
 761 1 128  .
 762 1 83   .
 763 2 132  132
 764 2 135  135
 765 2 109  109
 766 3 115  115
 767 1 61   .
 768 1 101  .
 769 2 82   82
 770 2 124  124
 771 3 149  149
 772 3 166  166
 773 3 147  147
 774 4 .    96
 775 4 .    128
 776 4 .    83
 777 4 .    61
 778 4 .    101
 779 end data.
 780
 781 value label /gv
 782        1 "timed out"
 783        2 "hit wicket"
 784        3 "handled the ball"
 785        4 "bowled"
 786        5 "lbw"
 787        .
 788
 789 npar tests
 790         /k-w xscore yscore by gv (1, 5)
 791         .
 792
 793 ])
 794
 795
 796 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv kw-multi.sps])
 797 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 798 Table: Ranks
 799 ,gv,N,Mean Rank
 800 xscore,timed out,5,4.400
 801 ,hit wicket,5,7.400
 802 ,handled the ball,4,11.500
 803 ,Total,14,
 804 yscore,hit wicket,5,7.400
 805 ,handled the ball,4,11.500
 806 ,bowled,5,4.400
 807 ,Total,14,
 808
 809 Table: Test Statistics
 810 ,,xscore,yscore,
 811 Chi-Square,,6.406,6.406,
 812 df,,2,2,
 813 Asymp. Sig.,,.041,.041,
 814 ])
 815
 816 AT_CLEANUP
 817
 818
 819
 820 AT_SETUP([NPAR TESTS Runs])
 821 AT_DATA([npar-runs.sps], [dnl
 822 set format F11.4.
 823 data list notable list /score * w *.
 824 begin data
 825 4     6
 826 .     4
 827 4     3
 828 3    20
 829 2    29
 830 1    42
 831 6    18
 832 5     7
 833 6    78
 834 5    10
 835 6    46
 836 5     5
 837 6    17
 838 5     1
 839 6    11
 840 4     2
 841 3     7
 842 2     6
 843 1    10
 844 4    13
 845 3    22
 846 3    11
 847 2    24
 848 1    18
 849 4     4
 850 3    12
 851 2    10
 852 1    25
 853 4     4
 854 3     7
 855 2     3
 856 1     4
 857 4     2
 858 3     3
 859 2     2
 860 1     4
 861 end data.
 862
 863 weight by w.
 864
 865 npar tests
 866         /runs (MEDIAN) = score
 867         /runs (MEAN) = score
 868         /runs (MODE) = score
 869         .
 870 ])
 871
 872 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-runs.sps])
 873
 874 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 875 Table: Runs Test
 876 ,score
 877 Test Value (median),3.0000
 878 Cases < Test Value,177.0000
 879 Cases ≥ Test Value,309.0000
 880 Total Cases,486.0000
 881 Number of Runs,12
 882 Z,-20.9931
 883 Asymp. Sig. (2-tailed),.0000
 884
 885 Table: Runs Test
 886 ,score
 887 Test Value (mean),3.6379
 888 Cases < Test Value,259.0000
 889 Cases ≥ Test Value,227.0000
 890 Total Cases,486.0000
 891 Number of Runs,12
 892 Z,-21.0650
 893 Asymp. Sig. (2-tailed),.0000
 894
 895 Table: Runs Test
 896 ,score
 897 Test Value (mode),6.0000
 898 Cases < Test Value,316.0000
 899 Cases ≥ Test Value,170.0000
 900 Total Cases,486.0000
 901 Number of Runs,11
 902 Z,-21.0742
 903 Asymp. Sig. (2-tailed),.0000
 904 ])
 905
 906 AT_CLEANUP
 907
 908
 909 AT_SETUP([NPAR TESTS Friedman])
 910 AT_DATA([npar-friedman.sps], [dnl
 911 set format F15.4.
 912 data list notable list /x * y * z.
 913 begin data
 914 9.5 6.5 8.1
 915 8.0 6.0 6.0
 916 7.0 6.5 4.2
 917 9.5 5.0 7.3
 918 9.0 7.0 6.2
 919 8.5 6.9 6.5
 920 7.5 8.0 6.5
 921 6.0 8.0 3.1
 922 5.0 6.0 4.9
 923 7.5 7.5 6.2
 924 end data.
 925
 926 npar tests
 927      /friedman = x y z.
 928 ])
 929
 930 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-friedman.sps])
 931
 932 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 933 Table: Ranks
 934 ,Mean Rank
 935 x,2.6500
 936 y,2.1000
 937 z,1.2500
 938
 939 Table: Test Statistics
 940 N,10
 941 Chi-Square,10.4737
 942 df,2
 943 Asymp. Sig.,.0053
 944 ])
 945
 946 AT_CLEANUP
 947
 948
 949
 950 AT_SETUP([NPAR TESTS Mann-Whitney])
 951 AT_DATA([npar-mann-whitney.sps], [dnl
 952 SET FORMAT     = F11.4
 953
 954 data list notable list /height * sex (f1.0).
 955 begin data.
 956 201 1
 957 84 1
 958 83 1
 959 94 1
 960 88 0
 961 99 0
 962 55 0
 963 69 0
 964 86 1
 965 79 1
 966 91 0
 967 201 0
 968 88 1
 969 85 1
 970 82 1
 971 88 0
 972 75 0
 973 99 0
 974 81 0
 975 72 1
 976 89 1
 977 92 1
 978 80 0
 979 82 0
 980 76 0
 981 65 0
 982 85 0
 983 76 1
 984 145 1
 985 24 1
 986 end data.
 987
 988 NPAR TESTS
 989      /M-W = height BY sex (0,1).
 990 ])
 991
 992 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-mann-whitney.sps])
 993
 994 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 995 Table: Ranks
 996 ,N,,,Mean Rank,,Sum of Ranks,
 997 ,0,1,Total,0,1,0,1
 998 height,15.0000,15.0000,30.0000,14.5333,16.4667,218.0000,247.0000
 999
1000 Table: Test Statistics
1001 ,Mann-Whitney U,Wilcoxon W,Z,Asymp. Sig. (2-tailed)
1002 height,98.0000,218.0000,-.6020,.5472
1003 ])
1004
1005
1006 AT_CLEANUP
1007
1008
1009 AT_SETUP([NPAR TESTS Cochran])
1010 AT_DATA([npar-cochran.sps], [dnl
1011 set format f11.3.
1012
1013 data list notable list /v1 * v2 * v3 * v4 * v5 * v6 * v7 *.
1014 begin data.
1015 2 1 1 2 1 1 2
1016 2 2 2 2 1 1 1
1017 1 1 2 2 1 1 2
1018 2 2 2 2 1 1 2
1019 2 1 2 1 1 2 1
1020 1 2 2 1 1 1 1
1021 1 2 2 2 2 2 2
1022 2 2 1 2 1 1 1
1023 1 2 1 2 1 1 2
1024 end data.
1025
1026 npar tests
1027         /cochran = v1 to v7 .
1028
1029 ])
1030
1031 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-cochran.sps])
1032
1033 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
1034 Table: Frequencies
1035 ,Value,
1036 ,Success (2),Failure (1)
1037 v1,5,4
1038 v2,6,3
1039 v3,6,3
1040 v4,7,2
1041 v5,1,8
1042 v6,2,7
1043 v7,5,4
1044
1045 Table: Test Statistics
1046 N,9
1047 Cochran's Q,12.735
1048 df,6
1049 Asymp. Sig.,.047
1050 ])
1051
1052 AT_CLEANUP
1053
1054
1055
1056 AT_SETUP([NPAR TESTS Kendall])
1057 AT_DATA([npar-kendall.sps], [dnl
1058 SET FORMAT F14.3.
1059
1060 data list notable list /v1 * v2 * v3
1061 begin data.
1062  7  7  2
1063  5  6  5
1064  8  6  4
1065  5  7  4
1066  5  4  4
1067  8  6  5
1068  6  3  5
1069  7  6  5
1070  8  5  5
1071  .  2  2
1072  5  4  5
1073  3  4  4
1074  5  1  2
1075  5  2  1
1076  7  6  5
1077  6  3  4
1078  6  6  6
1079  5  4  5
1080  4  3  4
1081  9  1  1
1082  6  2  1
1083  3  7  8
1084  6  3  4
1085  4  4  4
1086  5  4  3
1087  6  5  2
1088  4  4  8
1089  4  6  4
1090  6  5  5
1091  7  8  6
1092  5  3  5
1093 end data.
1094
1095 npar tests
1096         /kendall = all
1097         .
1098 ])
1099
1100 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-kendall.sps])
1101
1102 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
1103 Table: Ranks
1104 ,Mean Rank
1105 v1,2.500
1106 v2,1.817
1107 v3,1.683
1108
1109 Table: Test Statistics
1110 N,30
1111 Kendall's W,.233
1112 Chi-Square,13.960
1113 df,2
1114 Asymp. Sig.,.001
1115 ])
1116
1117 AT_CLEANUP
1118
1119
1120
1121 AT_SETUP([NPAR TESTS McNemar])
1122
1123 AT_DATA([mcnemar.sps], [dnl
1124 set format = F12.3.
1125 data list notable list /v1 * v2 * junk *.
1126 begin data.
1127 0 0 0
1128 0 0 0
1129 0 0 0
1130 0 0 0
1131 0 1 0
1132 0 1 0
1133 0 1 0
1134 0 1 0
1135 0 1 1
1136 0 1 1
1137 0 1 1
1138 0 1 1
1139 0 1 1
1140 1 0 1
1141 1 0 1
1142 1 1 1
1143 1 1 1
1144 1 1 0
1145 1 1 0
1146 1 1 1
1147 end data.
1148
1149 npar tests
1150      /mcnemar = v1 WITH v2 junk.
1151 ])
1152
1153 AT_CHECK([pspp -O format=csv mcnemar.sps], [0], [dnl
1154 Table: v1 & v2
1155 v1,v2,
1156 ,.000,1.000
1157 .000,4,9
1158 1.000,2,5
1159
1160 Table: v1 & junk
1161 v1,junk,
1162 ,.000,1.000
1163 .000,8,5
1164 1.000,2,5
1165
1166 Table: Test Statistics
1167 ,N,Exact Sig. (2-tailed),Exact Sig. (1-tailed),Point Probability
1168 v1 & v2,20,.065,.033,.027
1169 v1 & junk,20,.453,.227,.164
1170 ])
1171
1172 AT_CLEANUP
1173
1174
1175 AT_SETUP([NPAR TESTS Kolmogorov-Smirnov Uniform parameters given])
1176
1177 AT_DATA([ks-uniform.sps], [dnl
1178 set format F12.3.
1179 data list notable list /x *.
1180 begin data
1181 .554
1182 .382
1183 .329
1184 .480
1185 .711
1186 .503
1187 .203
1188 .477
1189 .621
1190 .581
1191 end data.
1192
1193 npar tests k-s (uniform 0 1) = x.
1194 ])
1195
1196 AT_CHECK([pspp -O format=csv ks-uniform.sps], [0], [dnl
1197 Table: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
1198 ,,x
1199 N,,10
1200 Uniform Parameters,Minimum,.000
1201 ,Maximum,1.000
1202 Most Extreme Differences,Absolute,.289
1203 ,Positive,.289
1204 ,Negative,-.229
1205 Kolmogorov-Smirnov Z,,.914
1206 Asymp. Sig. (2-tailed),,.374
1207 ])
1208
1209 AT_CLEANUP
1210
1211
1212 AT_SETUP([NPAR TESTS Kolmogorov-Smirnov Normal parameters imputed])
1213
1214 AT_DATA([ks-normal.sps], [dnl
1215 set format = F12.3.
1216
1217 data list notable list /foo * bar *.
1218 begin data.
1219 65 12.5
1220 59 14.2
1221 43 12.6
1222 57
1223 68
1224 79
1225 51
1226 62
1227 57
1228 73
1229 58
1230 58
1231 68
1232 75
1233 47
1234 70
1235 59
1236 71
1237 52
1238 48 13.0
1239 58 14.1
1240 37 15.0
1241 39 13.1
1242 58 13.2
1243 43 14.5
1244 58 13.5
1245 86 14.0
1246 63 12.5
1247 80 12.8
1248 70
1249 63
1250 53
1251 53
1252 48
1253 49
1254 51
1255 47
1256 81
1257 66
1258 78
1259 65
1260 69
1261 70 12.1
1262 63 12.5
1263 64 12.4
1264 39 13.8
1265 51 13.2
1266 68 14.0
1267 76 12.6
1268 53 12.1
1269 71 13.5
1270 47 13.8
1271 87 14.1
1272 72 12.9
1273 48 12.1
1274 75 12.8
1275 51 13.4
1276 63 13.9
1277 61 12.5
1278 61 12.4
1279 66 12.8
1280 82 12.9
1281 81 13.6
1282 46
1283 52
1284 71
1285 73
1286 58
1287 57
1288 46
1289 58
1290 52 13.5
1291 71 13.2
1292 57 12.8
1293 78 14.1
1294 73 12.1
1295 50 12.6
1296 71
1297 51
1298 51
1299 68
1300 84
1301 64
1302 66
1303 65
1304 52
1305 56
1306 70
1307 68
1308 66
1309 78
1310 65
1311 71
1312 53
1313 81
1314 53
1315 57
1316 64
1317 61
1318 43
1319 56
1320 37
1321 74
1322 66
1323 81
1324 67
1325 80
1326 68
1327 76
1328 70
1329 80
1330 42
1331 74
1332 80
1333 70
1334 60
1335 39
1336 72
1337 69
1338 63
1339 72
1340 63
1341 49
1342 53 13.2
1343 43 13.8
1344 51 12.5
1345 63 12.6
1346 64 12.9
1347 65 13.0
1348 64 12.5
1349 66 12.0
1350 55
1351 62
1352 58
1353 48
1354 67
1355 46
1356 36
1357 61
1358 55
1359 77
1360 74
1361 60
1362 70
1363 69
1364 57
1365 49
1366 63
1367 69
1368 63
1369 76
1370 53
1371 54
1372 42
1373 64
1374 66
1375 61
1376 62
1377 73
1378 73
1379 60
1380 79
1381 40
1382 48
1383 76
1384 60
1385 76
1386 54
1387 69
1388 65
1389 69
1390 51
1391 54
1392 82
1393 end data.
1394
1395 npar tests
1396         /k-s (normal) = foo bar.
1397 ])
1398
1399 AT_CHECK([pspp -O format=csv ks-normal.sps], [0], [dnl
1400 Table: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
1401 ,,foo,bar
1402 N,,174,48
1403 Normal Parameters,Mean,62.109,13.108
1404 ,Std. Deviation,11.548,.718
1405 Most Extreme Differences,Absolute,.059,.115
1406 ,Positive,.055,.115
1407 ,Negative,-.059,-.082
1408 Kolmogorov-Smirnov Z,,.785,.795
1409 Asymp. Sig. (2-tailed),,.569,.552
1410 ])
1411
1412
1413 AT_CLEANUP
1414
1415
1416 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (median imputed)])
1417
1418 AT_DATA([median1.sps], [dnl
1419 set format F12.3.
1420 data list notable list /ignore * animal * years * w *.
1421 begin data
1422 99  1   10  1
1423 99  4    1  1
1424 99  5   11  1
1425 99  5   10  1
1426 99  3    7  1
1427 99  6   10  1
1428 99  0    7  1
1429 99  3   14  1
1430 99  2    3  1
1431 99  1    1  1
1432 99  4    7  1
1433 99  5   12  1
1434 99  3    6  1
1435 99  4    1  1
1436 99  3    5  1
1437 99  5    7  1
1438 99  4    6  1
1439 99  3   14  1
1440 99  4    8  1
1441 99  5   13  1
1442 99  2    0  1
1443 99  4    7  1
1444 99  4    7  1
1445 99  1    0  1
1446 99  2    8  1
1447 99  4   10  1
1448 99  2    3  1
1449 99  2    0  1
1450 99  4    8  1
1451 99  1    8  1
1452 end data.
1453
1454
1455 variable label years 'Years expected'.
1456 variable label animal 'Animal Genus'.
1457
1458 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1459
1460 npar tests
1461      /median = years by animal (1, 5)
1462      .
1463 ])
1464
1465
1466 AT_CHECK([pspp -O format=csv median1.sps], [0], [dnl
1467 Table: Frequencies
1468 ,,Animal Genus,,,,
1469 ,,Animal 1,Animal 2,Animal 3,Animal 4,Animal 5
1470 Years expected,> Median,2,1,2,3,4
1471 ,≤ Median,2,4,3,6,1
1472
1473 Table: Test Statistics
1474 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1475 Years expected,28,7.000,4.317,4,.365
1476 ])
1477
1478 AT_CLEANUP
1479
1480
1481 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (median given)])
1482
1483 AT_DATA([median2.sps], [dnl
1484 set format F12.3.
1485 data list notable list /ignore * animal * years * w *.
1486 begin data
1487 99  1   10  1
1488 99  4    1  1
1489 99  5   11  1
1490 99  5   10  1
1491 99  3    7  1
1492 99  3   14  1
1493 99  2    3  1
1494 99  1    1  1
1495 99  4    7  1
1496 99  5   12  1
1497 99  3    6  1
1498 99  4    1  1
1499 99  3    5  1
1500 99  5    7  1
1501 99  4    6  1
1502 99  3   14  1
1503 99  4    8  1
1504 99  5   13  1
1505 99  2    0  1
1506 99  4    7  1
1507 99  4    7  1
1508 99  1    0  1
1509 99  2    8  1
1510 99  4   10  1
1511 99  2    3  1
1512 99  2    0  1
1513 99  4    8  1
1514 99  1    8  1
1515 end data.
1516
1517
1518 variable label years 'Years expected'.
1519 variable label animal 'Animal Genus'.
1520
1521 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1522
1523 npar tests
1524      /median (7) = years by animal (1, 5)
1525      .
1526 ])
1527
1528
1529 AT_CHECK([pspp -O format=csv median2.sps], [0], [dnl
1530 Table: Frequencies
1531 ,,Animal Genus,,,,
1532 ,,Animal 1,Animal 2,Animal 3,Animal 4,Animal 5
1533 Years expected,> Median,2,1,2,3,4
1534 ,≤ Median,2,4,3,6,1
1535
1536 Table: Test Statistics
1537 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1538 Years expected,28,7.000,4.317,4,.365
1539 ])
1540
1541 AT_CLEANUP
1542
1543
1544 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (two sample)])
1545
1546 AT_DATA([median3.sps], [dnl
1547 set format F12.3.
1548 data list notable list /xx * animal * years * w *.
1549 begin data
1550 99  1   10  1
1551 99  4    1  1
1552 99  5   11  1
1553 99  5   10  1
1554 99  3    7  1
1555 99  3   14  1
1556 99  2    3  1
1557 99  1    1  1
1558 99  4    7  1
1559 99  5   12  1
1560 99  3    6  1
1561 99  4    1  1
1562 99  3    5  1
1563 99  5    7  1
1564 99  4    6  1
1565 99  3   14  1
1566 99  4    8  1
1567 99  5   13  1
1568 99  2    0  1
1569 99  4    7  1
1570 99  4    7  1
1571 99  1    0  1
1572 99  2    8  1
1573 99  4   10  1
1574 99  2    3  1
1575 99  2    0  1
1576 99  4    8  1
1577 99  1    8  1
1578 end data.
1579
1580
1581 variable label years 'Years expected'.
1582 variable label animal 'Animal Genus'.
1583
1584 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1585
1586 npar tests
1587      /median (7) = xx years by animal (5, 1)
1588      .
1589 ])
1590
1591
1592 AT_CHECK([pspp -O format=csv median3.sps], [0], [dnl
1593 Table: Frequencies
1594 ,,Animal Genus,
1595 ,,Animal 1,Animal 5
1596 xx,> Median,4,5
1597 ,≤ Median,0,0
1598 Years expected,> Median,2,4
1599 ,≤ Median,2,1
1600
1601 Table: Test Statistics
1602 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1603 xx,9,7.000,NaN,1,NaN
1604 Years expected,9,7.000,.900,1,.343
1605 ])
1606
1607 AT_CLEANUP
1608
1609
1610 AT_SETUP([NPAR TESTS Jonckheere-Terpstra])
1611
1612 AT_DATA([jt.sps], [dnl
1613 set format = F12.3.
1614 data list notable list /x * g * w *.
1615 begin data.
1616 52  2  2
1617 58  2  1
1618 60  2  1
1619 62  2  1
1620 58  0  1
1621 44  2  1
1622 46  2  1
1623 14  3  1
1624 32  2  1
1625 16  3  1
1626 56  2  1
1627 26  3  1
1628 40  3  2
1629 50  4  1
1630 6   5  1
1631 34  2  3
1632 36  2  2
1633 40  2  2
1634 50  2  1
1635 end data.
1636
1637 weight by w.
1638
1639 npar test /jonckheere-terpstra = x by g (5, 2).
1640 ])
1641
1642
1643 AT_CHECK([pspp -O format=csv jt.sps], [0], [dnl
1644 Table: Jonckheere-Terpstra Test
1645 ,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)
1646 x,4,24.000,29.500,65.000,15.902,-2.232,.026
1647 ])
1648
1649 AT_CLEANUP
1650
1651 dnl Checks that (PAIRED) can have lists where the same
1652 dnl variable appears more than once.
1653 AT_SETUP([NPAR TESTS (PAIRED)])
1654 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1655 set format = F12.3.
1656 data list notable list /a * b * c *.
1657 begin data.
1658 1 2 4
1659 4 5 3
1660 1 2 2
1661 4 5 1
1662 end data.
1663
1664 npar tests /wilcoxon a b with c c (paired).
1665 ])
1666
1667 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
1668 Table: Ranks
1669 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
1670 a - c,Negative Ranks,2,2.500,5.000
1671 ,Positive Ranks,2,2.500,5.000
1672 ,Ties,0,,
1673 ,Total,4,,
1674 b - c,Negative Ranks,1,1.500,1.500
1675 ,Positive Ranks,2,2.250,4.500
1676 ,Ties,1,,
1677 ,Total,4,,
1678
1679 Table: Test Statistics
1680 ,a - c,b - c
1681 Z,.000,-.816
1682 Asymp. Sig. (2-tailed),1.000,.414
1683 ])
1684
1685
1686 AT_CLEANUP
1687
1688
1689
1690 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE crash])
1691 dnl This syntax had been observed to crash pspp
1692
1693 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1694 data list list /x *.
1695 begin data.
1696 1
1697 2
1698 3
1699 4
1700 5
1701 6
1702 7
1703 8
1704 9
1705 10
1706 end data.
1707
1708 * This happens to be invalid syntax.  But should not crash.
1709 NPAR TEST
1710         /CHISQUARE= x(0.098, 99.098)
1711         /EXPECTED =  1.2.
1712 ])
1713
1714 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [ignore])
1715
1716 AT_CLEANUP