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
 329 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 330 Table: x
 331 ,Observed N,Expected N,Residual
 332 1.00,3.00,2.33,.67
 333 2.00,3.00,2.33,.67
 334 3.10,4.00,2.33,1.67
 335 3.20,1.00,2.33,-1.33
 336 4.00,2.00,2.33,-.33
 337 5.00,1.00,2.33,-1.33
 338 Total,14.00,,
 339
 340 Table: y
 341 ,Observed N,Expected N,Residual
 342 1.00,7.00,3.50,3.50
 343 2.00,4.00,3.50,.50
 344 3.00,1.00,3.50,-2.50
 345 4.00,2.00,3.50,-1.50
 346 Total,14.00,,
 347
 348 Table: Test Statistics
 349 ,x,y
 350 Chi-Square,3.14,6.00
 351 df,5,3
 352 Asymp. Sig.,.678,.112
 353
 354 Table: y
 355 ,Observed N,Expected N,Residual
 356 1.00,7.00,2.63,4.38
 357 2.00,4.00,3.50,.50
 358 3.00,1.00,4.38,-3.38
 359 4.00,2.00,3.50,-1.50
 360 Total,14.00,,
 361
 362 Table: Test Statistics
 363 ,y
 364 Chi-Square,10.61
 365 df,3
 366 Asymp. Sig.,.014
 367
 368 Table: Frequencies
 369 ,x,,,,y,,,
 370 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 371 1,2.00,3.00,3.16,-.16,2.00,4.00,2.21,1.79
 372 2,3.00,5.00,5.26,-.26,3.00,1.00,3.68,-2.68
 373 3,4.00,2.00,1.58,.42,4.00,2.00,1.11,.89
 374 Total,,10.00,,,,7.00,,
 375
 376 Table: Test Statistics
 377 ,x,y
 378 Chi-Square,.13,4.13
 379 df,2,2
 380 Asymp. Sig.,.936,.127
 381 ])
 382
 383 AT_CLEANUP
 384
 385 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE expected values missing])
 386 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 387 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w *.
 388 BEGIN DATA.
 389 1   2  1
 390 2   1  3
 391 3.1 1  4
 392 3.2 2  1
 393 4   2  2
 394 5   3  1
 395 1   4  2
 396 END DATA.
 397
 398 WEIGHT BY w.
 399
 400 NPAR TESTS
 401   CHISQUARE=y
 402   /EXPECTED = 3 4 5 4 3 1
 403   .
 404 ])
 405
 406 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [dnl
 407 "error: CHISQUARE test specified 6 expected values, but 4 distinct values were encountered in variable y."
 408
 409 Table: Test Statistics
 410 ,y
 411 Chi-Square,.00
 412 df,0
 413 Asymp. Sig.,1.000
 414 ])
 415
 416 AT_CLEANUP
 417
 418 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE with DESCRIPTIVES])
 419 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 420 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
 421 BEGIN DATA.
 422 1   2  1
 423 2   1  3
 424 3.1 1  4
 425 3.2 2  1
 426 4   2  2
 427 5   3  1
 428 1   4  2
 429 .   5  1
 430 END DATA.
 431
 432 WEIGHT BY w.
 433
 434 MISSING VALUES x (4).
 435
 436 NPAR TESTS
 437   CHISQUARE=x y(-2,5)
 438   /MISSING=ANALYSIS
 439   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
 440   .
 441 ])
 442
 443 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 444 Table: Frequencies
 445 ,x,,,,y,,,
 446 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 447 1,-2.00,.00,1.50,-1.50,-2.00,.00,1.88,-1.88
 448 2,-1.00,.00,1.50,-1.50,-1.00,.00,1.88,-1.88
 449 3,.00,.00,1.50,-1.50,.00,.00,1.88,-1.88
 450 4,1.00,3.00,1.50,1.50,1.00,7.00,1.88,5.13
 451 5,2.00,3.00,1.50,1.50,2.00,4.00,1.88,2.13
 452 6,3.00,5.00,1.50,3.50,3.00,1.00,1.88,-.88
 453 7,4.00,.00,1.50,-1.50,4.00,2.00,1.88,.13
 454 8,5.00,1.00,1.50,-.50,5.00,1.00,1.88,-.88
 455 Total,,12.00,,,,15.00,,
 456
 457 Table: Test Statistics
 458 ,x,y
 459 Chi-Square,17.33,22.87
 460 df,7,7
 461 Asymp. Sig.,.015,.002
 462
 463 Table: Descriptive Statistics
 464 ,N,Mean,Std. Deviation,Minimum,Maximum
 465 ,,,,,
 466 x,12.00,2.47,1.19,1.00,5.00
 467 y,15.00,2.07,1.33,1.00,5.00
 468 ])
 469 AT_CLEANUP
 470
 471 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE, listwise missing])
 472 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 473 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
 474 BEGIN DATA.
 475 1   2  1
 476 2   1  3
 477 3.1 1  4
 478 3.2 2  1
 479 4   2  2
 480 5   3  1
 481 1   4  2
 482 .   5  1
 483 END DATA.
 484
 485 WEIGHT BY w.
 486
 487 * MISSING VALUES x (4).
 488
 489 NPAR TESTS
 490   CHISQUARE=x y(-2,5)
 491   /MISSING=LISTWISE
 492   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
 493   .
 494 ])
 495
 496 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 497 Table: Frequencies
 498 ,x,,,,y,,,
 499 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 500 1,-2.00,.00,1.75,-1.75,-2.00,.00,1.75,-1.75
 501 2,-1.00,.00,1.75,-1.75,-1.00,.00,1.75,-1.75
 502 3,.00,.00,1.75,-1.75,.00,.00,1.75,-1.75
 503 4,1.00,3.00,1.75,1.25,1.00,7.00,1.75,5.25
 504 5,2.00,3.00,1.75,1.25,2.00,4.00,1.75,2.25
 505 6,3.00,5.00,1.75,3.25,3.00,1.00,1.75,-.75
 506 7,4.00,2.00,1.75,.25,4.00,2.00,1.75,.25
 507 8,5.00,1.00,1.75,-.75,5.00,.00,1.75,-1.75
 508 Total,,14.00,,,,14.00,,
 509
 510 Table: Test Statistics
 511 ,x,y
 512 Chi-Square,13.43,26.00
 513 df,7,7
 514 Asymp. Sig.,.062,.001
 515
 516 Table: Descriptive Statistics
 517 ,N,Mean,Std. Deviation,Minimum,Maximum
 518 ,,,,,
 519 x,14.00,2.69,1.23,1.00,5.00
 520 y,14.00,1.86,1.10,1.00,4.00
 521 ])
 522 AT_CLEANUP
 523
 524 AT_SETUP([NPAR TESTS WILCOXON])
 525 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 526 data list notable list /foo * bar * w (f8.0).
 527 begin data.
 528 1.00     1.00   1
 529 1.00     2.00   1
 530 2.00     1.00   1
 531 1.00     4.00   1
 532 2.00     5.00   1
 533 1.00    19.00   1
 534 2.00     7.00   1
 535 4.00     5.00   1
 536 1.00    12.00   1
 537 2.00    13.00   1
 538 2.00     2.00   1
 539 12.00      .00  2
 540 12.00     1.00  1
 541 13.00     1.00  1
 542 end data
 543
 544 variable labels foo "first" bar "second".
 545
 546 weight by w.
 547
 548 npar test
 549  /wilcoxon=foo with bar (paired)
 550  /missing analysis
 551  /method=exact.
 552 ])
 553
 554 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 555 Table: Ranks
 556 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
 557 first - second,Negative Ranks,8,6.00,48.00
 558 ,Positive Ranks,5,8.60,43.00
 559 ,Ties,2,,
 560 ,Total,15,,
 561
 562 Table: Test Statistics
 563 ,first - second
 564 Z,-.18
 565 Asymp. Sig. (2-tailed),.861
 566 Exact Sig. (2-tailed),.893
 567 Exact Sig. (1-tailed),.446
 568 ])
 569
 570 AT_CLEANUP
 571
 572 AT_SETUP([NPAR TESTS WILCOXON with missing values])
 573 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 574 data list notable list /foo * bar * dummy *.
 575 begin data.
 576 1.00     1.00    1
 577 1.00     2.00    1
 578 2.00     1.00    1
 579 1.00     4.00    .
 580 2.00     5.00    .
 581 1.00    19.00    .
 582 2.00     7.00    1
 583 4.00     5.00    1
 584 1.00    12.00    1
 585 2.00    13.00    1
 586 2.00     2.00    1
 587 12.00      .00   1
 588 12.00      .00   1
 589 34.2       .     1
 590 12.00     1.00   1
 591 13.00     1.00   1
 592 end data
 593
 594 variable labels foo "first" bar "second".
 595
 596 npar test
 597  /wilcoxon=foo with bar (paired)
 598  /missing analysis
 599  /method=exact.
 600 ])
 601
 602 dnl This is the same output as the previous test.
 603 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 604 Table: Ranks
 605 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
 606 first - second,Negative Ranks,8,6.00,48.00
 607 ,Positive Ranks,5,8.60,43.00
 608 ,Ties,2,,
 609 ,Total,15,,
 610
 611 Table: Test Statistics
 612 ,first - second
 613 Z,-.18
 614 Asymp. Sig. (2-tailed),.861
 615 Exact Sig. (2-tailed),.893
 616 Exact Sig. (1-tailed),.446
 617 ])
 618 AT_CLEANUP
 619
 620 AT_SETUP([NPAR TESTS SIGN])
 621 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 622 set format = F9.3.
 623
 624 data list notable list /age * height rank *.
 625 begin data.
 626 10 12 11
 627 12 13 13
 628 13 14 12
 629 12 12 10
 630 9   9 10
 631 10.3 10.2 12
 632 end data.
 633
 634 npar tests
 635         /sign=age height WITH height rank (PAIRED)
 636         /MISSING ANALYSIS
 637         /METHOD=EXACT
 638         .
 639 ])
 640 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar.sps])
 641 dnl Some machines return .313 instead of .312
 642 dnl (see bug #31611).
 643 AT_CHECK([sed -e 's/\.313$/.312/' -e 's/^Exact Sig\. (1-tailed),\.313/Exact Sig. (1-tailed),.312/' pspp.csv], [0], [dnl
 644 Table: Frequencies
 645 ,,N
 646 age - height,Negative Differences,3
 647 ,Positive Differences,1
 648 ,Ties,2
 649 ,Total,6
 650 height - rank,Negative Differences,2
 651 ,Positive Differences,3
 652 ,Ties,1
 653 ,Total,6
 654
 655 Table: Test Statistics
 656 ,age - height,height - rank
 657 Exact Sig. (2-tailed),.625,1.000
 658 Exact Sig. (1-tailed),.312,.500
 659 Point Probability,.250,.312
 660 ])
 661 AT_CLEANUP
 662
 663
 664 AT_SETUP([NPAR Kruskal-Wallis test])
 665
 666 dnl Simple case
 667 AT_DATA([kw-simple.sps], [dnl
 668 set format = F9.3.
 669
 670 data list notable list /gv * xscore *.
 671 begin data
 672 1 96
 673 1 128
 674 1 83
 675 2 132
 676 2 135
 677 2 109
 678 3 115
 679 1 61
 680 1 101
 681 2 82
 682 2 124
 683 3 149
 684 3 166
 685 3 147
 686 end data.
 687
 688 value label /gv
 689        1 "timed out"
 690        2 "hit wicket"
 691        3 "handled the ball".
 692
 693 npar tests
 694         /kruskal-wallis xscore by gv (1, 3)
 695         .
 696 ])
 697
 698 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv kw-simple.sps])
 699 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 700 Table: Ranks
 701 ,gv,N,Mean Rank
 702 xscore,timed out,5,4.400
 703 ,hit wicket,5,7.400
 704 ,handled the ball,4,11.500
 705 ,Total,14,
 706
 707 Table: Test Statistics
 708 ,,xscore
 709 Chi-Square,,6.406
 710 df,,2
 711 Asymp. Sig.,,.041
 712 ])
 713
 714
 715 dnl Now try a missing value in the group variable
 716 AT_DATA([kw-missing-group.sps], [dnl
 717 set format = F9.3.
 718
 719 data list notable list /gv * xscore *.
 720 begin data
 721 1 96
 722 1 128
 723 1 83
 724 1 61
 725 1 101
 726 2 82
 727 2 124
 728 2 132
 729 2 135
 730 2 109
 731 3 115
 732 3 149
 733 3 166
 734 3 147
 735 2.5 344
 736 end data.
 737
 738 missing values gv (2.5).
 739
 740 value label /gv
 741        1 "timed out"
 742        2 "hit wicket"
 743        3 "handled the ball".
 744
 745 npar tests
 746         /kruskal-wallis xscore by gv (1, 3)
 747         /missing=exclude
 748         .
 749 ])
 750
 751 AT_CHECK([pspp -o pspp2.csv kw-missing-group.sps])
 752
 753 dnl The result should be the same as before
 754 AT_CHECK([diff pspp.csv pspp2.csv], [0])
 755
 756 AT_CLEANUP
 757
 758
 759 AT_SETUP([NPAR Kruskal-Wallis multiple-variables])
 760
 761 AT_DATA([kw-multi.sps], [dnl
 762 set format = F9.3.
 763
 764 data list notable list /gv * xscore * yscore.
 765 begin data
 766 1 96   .
 767 1 128  .
 768 1 83   .
 769 2 132  132
 770 2 135  135
 771 2 109  109
 772 3 115  115
 773 1 61   .
 774 1 101  .
 775 2 82   82
 776 2 124  124
 777 3 149  149
 778 3 166  166
 779 3 147  147
 780 4 .    96
 781 4 .    128
 782 4 .    83
 783 4 .    61
 784 4 .    101
 785 end data.
 786
 787 value label /gv
 788        1 "timed out"
 789        2 "hit wicket"
 790        3 "handled the ball"
 791        4 "bowled"
 792        5 "lbw"
 793        .
 794
 795 npar tests
 796         /k-w xscore yscore by gv (1, 5)
 797         .
 798
 799 ])
 800
 801
 802 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv kw-multi.sps])
 803 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 804 Table: Ranks
 805 ,gv,N,Mean Rank
 806 xscore,timed out,5,4.400
 807 ,hit wicket,5,7.400
 808 ,handled the ball,4,11.500
 809 ,Total,14,
 810 yscore,hit wicket,5,7.400
 811 ,handled the ball,4,11.500
 812 ,bowled,5,4.400
 813 ,Total,14,
 814
 815 Table: Test Statistics
 816 ,,xscore,yscore,
 817 Chi-Square,,6.406,6.406,
 818 df,,2,2,
 819 Asymp. Sig.,,.041,.041,
 820 ])
 821
 822 AT_CLEANUP
 823
 824
 825
 826 AT_SETUP([NPAR TESTS Runs])
 827 AT_DATA([npar-runs.sps], [dnl
 828 set format F11.4.
 829 data list notable list /score * w *.
 830 begin data
 831 4     6
 832 .     4
 833 4     3
 834 3    20
 835 2    29
 836 1    42
 837 6    18
 838 5     7
 839 6    78
 840 5    10
 841 6    46
 842 5     5
 843 6    17
 844 5     1
 845 6    11
 846 4     2
 847 3     7
 848 2     6
 849 1    10
 850 4    13
 851 3    22
 852 3    11
 853 2    24
 854 1    18
 855 4     4
 856 3    12
 857 2    10
 858 1    25
 859 4     4
 860 3     7
 861 2     3
 862 1     4
 863 4     2
 864 3     3
 865 2     2
 866 1     4
 867 end data.
 868
 869 weight by w.
 870
 871 npar tests
 872         /runs (MEDIAN) = score
 873         /runs (MEAN) = score
 874         /runs (MODE) = score
 875         .
 876 ])
 877
 878 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-runs.sps], [0],
 879 [Table: Runs Test
 880 ,score
 881 Test Value (median),3.0000
 882 Cases < Test Value,177.0000
 883 Cases ≥ Test Value,309.0000
 884 Total Cases,486.0000
 885 Number of Runs,12
 886 Z,-20.9931
 887 Asymp. Sig. (2-tailed),.000
 888
 889 Table: Runs Test
 890 ,score
 891 Test Value (mean),3.6379
 892 Cases < Test Value,259.0000
 893 Cases ≥ Test Value,227.0000
 894 Total Cases,486.0000
 895 Number of Runs,12
 896 Z,-21.0650
 897 Asymp. Sig. (2-tailed),.000
 898
 899 Table: Runs Test
 900 ,score
 901 Test Value (mode),6.0000
 902 Cases < Test Value,316.0000
 903 Cases ≥ Test Value,170.0000
 904 Total Cases,486.0000
 905 Number of Runs,11
 906 Z,-21.0742
 907 Asymp. Sig. (2-tailed),.000
 908 ])
 909
 910 AT_CLEANUP
 911
 912
 913 AT_SETUP([NPAR TESTS Friedman])
 914 AT_DATA([npar-friedman.sps], [dnl
 915 set format F15.4.
 916 data list notable list /x * y * z.
 917 begin data
 918 9.5 6.5 8.1
 919 8.0 6.0 6.0
 920 7.0 6.5 4.2
 921 9.5 5.0 7.3
 922 9.0 7.0 6.2
 923 8.5 6.9 6.5
 924 7.5 8.0 6.5
 925 6.0 8.0 3.1
 926 5.0 6.0 4.9
 927 7.5 7.5 6.2
 928 end data.
 929
 930 npar tests
 931      /friedman = x y z.
 932 ])
 933
 934 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-friedman.sps], [0], [dnl
 935 Table: Ranks
 936 ,Mean Rank
 937 x,2.6500
 938 y,2.1000
 939 z,1.2500
 940
 941 Table: Test Statistics
 942 N,10
 943 Chi-Square,10.4737
 944 df,2
 945 Asymp. Sig.,.005
 946 ])
 947
 948 AT_CLEANUP
 949
 950
 951
 952 AT_SETUP([NPAR TESTS Mann-Whitney])
 953 AT_DATA([npar-mann-whitney.sps], [dnl
 954 SET FORMAT     = F11.4
 955
 956 data list notable list /height * sex (f1.0).
 957 begin data.
 958 201 1
 959 84 1
 960 83 1
 961 94 1
 962 88 0
 963 99 0
 964 55 0
 965 69 0
 966 86 1
 967 79 1
 968 91 0
 969 201 0
 970 88 1
 971 85 1
 972 82 1
 973 88 0
 974 75 0
 975 99 0
 976 81 0
 977 72 1
 978 89 1
 979 92 1
 980 80 0
 981 82 0
 982 76 0
 983 65 0
 984 85 0
 985 76 1
 986 145 1
 987 24 1
 988 end data.
 989
 990 NPAR TESTS
 991      /M-W = height BY sex (0,1).
 992 ])
 993
 994 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-mann-whitney.sps], [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,.547
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