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),2.000
 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),2.000
 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),2.000
 908 ])
 909
 910 AT_CLEANUP
 911
 912
 913 dnl Thanks to Douglas Bonett for providing this test case.
 914 AT_SETUP([NPAR TESTS Runs (2)])
 915 AT_DATA([npar-runs.sps], [dnl
 916 data list notable free /y.
 917 begin data
 918 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2
 919 end data.
 920 NPAR TEST /RUNS(1.5) = y.
 921 ])
 922
 923 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-runs.sps], [0], [dnl
 924 Table: Runs Test
 925 ,y
 926 Test Value,1.50
 927 Cases < Test Value,9
 928 Cases ≥ Test Value,5
 929 Total Cases,14
 930 Number of Runs,10
 931 Z,1.26
 932 Asymp. Sig. (2-tailed),.206
 933 ])
 934 AT_CLEANUP
 935
 936
 937 AT_SETUP([NPAR TESTS Friedman])
 938 AT_DATA([npar-friedman.sps], [dnl
 939 set format F15.4.
 940 data list notable list /x * y * z.
 941 begin data
 942 9.5 6.5 8.1
 943 8.0 6.0 6.0
 944 7.0 6.5 4.2
 945 9.5 5.0 7.3
 946 9.0 7.0 6.2
 947 8.5 6.9 6.5
 948 7.5 8.0 6.5
 949 6.0 8.0 3.1
 950 5.0 6.0 4.9
 951 7.5 7.5 6.2
 952 end data.
 953
 954 npar tests
 955      /friedman = x y z.
 956 ])
 957
 958 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-friedman.sps], [0], [dnl
 959 Table: Ranks
 960 ,Mean Rank
 961 x,2.6500
 962 y,2.1000
 963 z,1.2500
 964
 965 Table: Test Statistics
 966 N,10
 967 Chi-Square,10.4737
 968 df,2
 969 Asymp. Sig.,.005
 970 ])
 971
 972 AT_CLEANUP
 973
 974
 975
 976 AT_SETUP([NPAR TESTS Mann-Whitney])
 977 AT_DATA([npar-mann-whitney.sps], [dnl
 978 SET FORMAT     = F11.4
 979
 980 data list notable list /height * sex (f1.0).
 981 begin data.
 982 201 1
 983 84 1
 984 83 1
 985 94 1
 986 88 0
 987 99 0
 988 55 0
 989 69 0
 990 86 1
 991 79 1
 992 91 0
 993 201 0
 994 88 1
 995 85 1
 996 82 1
 997 88 0
 998 75 0
 999 99 0
1000 81 0
1001 72 1
1002 89 1
1003 92 1
1004 80 0
1005 82 0
1006 76 0
1007 65 0
1008 85 0
1009 76 1
1010 145 1
1011 24 1
1012 end data.
1013
1014 NPAR TESTS
1015      /M-W = height BY sex (0,1).
1016 ])
1017
1018 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-mann-whitney.sps], [0], [dnl
1019 Table: Ranks
1020 ,N,,,Mean Rank,,Sum of Ranks,
1021 ,0,1,Total,0,1,0,1
1022 height,15.0000,15.0000,30.0000,14.5333,16.4667,218.0000,247.0000
1023
1024 Table: Test Statistics
1025 ,Mann-Whitney U,Wilcoxon W,Z,Asymp. Sig. (2-tailed)
1026 height,98.0000,218.0000,-.6020,.547
1027 ])
1028
1029
1030 AT_CLEANUP
1031
1032
1033 AT_SETUP([NPAR TESTS Cochran])
1034 AT_DATA([npar-cochran.sps], [dnl
1035 set format f11.3.
1036
1037 data list notable list /v1 * v2 * v3 * v4 * v5 * v6 * v7 *.
1038 begin data.
1039 2 1 1 2 1 1 2
1040 2 2 2 2 1 1 1
1041 1 1 2 2 1 1 2
1042 2 2 2 2 1 1 2
1043 2 1 2 1 1 2 1
1044 1 2 2 1 1 1 1
1045 1 2 2 2 2 2 2
1046 2 2 1 2 1 1 1
1047 1 2 1 2 1 1 2
1048 end data.
1049
1050 npar tests
1051         /cochran = v1 to v7 .
1052
1053 ])
1054
1055 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-cochran.sps])
1056
1057 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
1058 Table: Frequencies
1059 ,Value,
1060 ,Success (2),Failure (1)
1061 v1,5,4
1062 v2,6,3
1063 v3,6,3
1064 v4,7,2
1065 v5,1,8
1066 v6,2,7
1067 v7,5,4
1068
1069 Table: Test Statistics
1070 N,9
1071 Cochran's Q,12.735
1072 df,6
1073 Asymp. Sig.,.047
1074 ])
1075
1076 AT_CLEANUP
1077
1078
1079
1080 AT_SETUP([NPAR TESTS Kendall])
1081 AT_DATA([npar-kendall.sps], [dnl
1082 SET FORMAT F14.3.
1083
1084 data list notable list /v1 * v2 * v3
1085 begin data.
1086  7  7  2
1087  5  6  5
1088  8  6  4
1089  5  7  4
1090  5  4  4
1091  8  6  5
1092  6  3  5
1093  7  6  5
1094  8  5  5
1095  .  2  2
1096  5  4  5
1097  3  4  4
1098  5  1  2
1099  5  2  1
1100  7  6  5
1101  6  3  4
1102  6  6  6
1103  5  4  5
1104  4  3  4
1105  9  1  1
1106  6  2  1
1107  3  7  8
1108  6  3  4
1109  4  4  4
1110  5  4  3
1111  6  5  2
1112  4  4  8
1113  4  6  4
1114  6  5  5
1115  7  8  6
1116  5  3  5
1117 end data.
1118
1119 npar tests
1120         /kendall = all
1121         .
1122 ])
1123
1124 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-kendall.sps])
1125
1126 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
1127 Table: Ranks
1128 ,Mean Rank
1129 v1,2.500
1130 v2,1.817
1131 v3,1.683
1132
1133 Table: Test Statistics
1134 N,30
1135 Kendall's W,.233
1136 Chi-Square,13.960
1137 df,2
1138 Asymp. Sig.,.001
1139 ])
1140
1141 AT_CLEANUP
1142
1143
1144
1145 AT_SETUP([NPAR TESTS McNemar])
1146
1147 AT_DATA([mcnemar.sps], [dnl
1148 set format = F12.3.
1149 data list notable list /v1 * v2 * junk *.
1150 begin data.
1151 0 0 0
1152 0 0 0
1153 0 0 0
1154 0 0 0
1155 0 1 0
1156 0 1 0
1157 0 1 0
1158 0 1 0
1159 0 1 1
1160 0 1 1
1161 0 1 1
1162 0 1 1
1163 0 1 1
1164 1 0 1
1165 1 0 1
1166 1 1 1
1167 1 1 1
1168 1 1 0
1169 1 1 0
1170 1 1 1
1171 end data.
1172
1173 npar tests
1174      /mcnemar = v1 WITH v2 junk.
1175 ])
1176
1177 AT_CHECK([pspp -O format=csv mcnemar.sps], [0], [dnl
1178 Table: v1 & v2
1179 v1,v2,
1180 ,.000,1.000
1181 .000,4,9
1182 1.000,2,5
1183
1184 Table: v1 & junk
1185 v1,junk,
1186 ,.000,1.000
1187 .000,8,5
1188 1.000,2,5
1189
1190 Table: Test Statistics
1191 ,N,Exact Sig. (2-tailed),Exact Sig. (1-tailed),Point Probability
1192 v1 & v2,20,.065,.033,.027
1193 v1 & junk,20,.453,.227,.164
1194 ])
1195
1196 AT_CLEANUP
1197
1198
1199 AT_SETUP([NPAR TESTS Kolmogorov-Smirnov Uniform parameters given])
1200
1201 AT_DATA([ks-uniform.sps], [dnl
1202 set format F12.3.
1203 data list notable list /x *.
1204 begin data
1205 .554
1206 .382
1207 .329
1208 .480
1209 .711
1210 .503
1211 .203
1212 .477
1213 .621
1214 .581
1215 end data.
1216
1217 npar tests k-s (uniform 0 1) = x.
1218 ])
1219
1220 AT_CHECK([pspp -O format=csv ks-uniform.sps], [0], [dnl
1221 Table: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
1222 ,,x
1223 N,,10
1224 Uniform Parameters,Minimum,.000
1225 ,Maximum,1.000
1226 Most Extreme Differences,Absolute,.289
1227 ,Positive,.289
1228 ,Negative,-.229
1229 Kolmogorov-Smirnov Z,,.914
1230 Asymp. Sig. (2-tailed),,.374
1231 ])
1232
1233 AT_CLEANUP
1234
1235
1236 AT_SETUP([NPAR TESTS Kolmogorov-Smirnov Normal parameters imputed])
1237
1238 AT_DATA([ks-normal.sps], [dnl
1239 set format = F12.3.
1240
1241 data list notable list /foo * bar *.
1242 begin data.
1243 65 12.5
1244 59 14.2
1245 43 12.6
1246 57
1247 68
1248 79
1249 51
1250 62
1251 57
1252 73
1253 58
1254 58
1255 68
1256 75
1257 47
1258 70
1259 59
1260 71
1261 52
1262 48 13.0
1263 58 14.1
1264 37 15.0
1265 39 13.1
1266 58 13.2
1267 43 14.5
1268 58 13.5
1269 86 14.0
1270 63 12.5
1271 80 12.8
1272 70
1273 63
1274 53
1275 53
1276 48
1277 49
1278 51
1279 47
1280 81
1281 66
1282 78
1283 65
1284 69
1285 70 12.1
1286 63 12.5
1287 64 12.4
1288 39 13.8
1289 51 13.2
1290 68 14.0
1291 76 12.6
1292 53 12.1
1293 71 13.5
1294 47 13.8
1295 87 14.1
1296 72 12.9
1297 48 12.1
1298 75 12.8
1299 51 13.4
1300 63 13.9
1301 61 12.5
1302 61 12.4
1303 66 12.8
1304 82 12.9
1305 81 13.6
1306 46
1307 52
1308 71
1309 73
1310 58
1311 57
1312 46
1313 58
1314 52 13.5
1315 71 13.2
1316 57 12.8
1317 78 14.1
1318 73 12.1
1319 50 12.6
1320 71
1321 51
1322 51
1323 68
1324 84
1325 64
1326 66
1327 65
1328 52
1329 56
1330 70
1331 68
1332 66
1333 78
1334 65
1335 71
1336 53
1337 81
1338 53
1339 57
1340 64
1341 61
1342 43
1343 56
1344 37
1345 74
1346 66
1347 81
1348 67
1349 80
1350 68
1351 76
1352 70
1353 80
1354 42
1355 74
1356 80
1357 70
1358 60
1359 39
1360 72
1361 69
1362 63
1363 72
1364 63
1365 49
1366 53 13.2
1367 43 13.8
1368 51 12.5
1369 63 12.6
1370 64 12.9
1371 65 13.0
1372 64 12.5
1373 66 12.0
1374 55
1375 62
1376 58
1377 48
1378 67
1379 46
1380 36
1381 61
1382 55
1383 77
1384 74
1385 60
1386 70
1387 69
1388 57
1389 49
1390 63
1391 69
1392 63
1393 76
1394 53
1395 54
1396 42
1397 64
1398 66
1399 61
1400 62
1401 73
1402 73
1403 60
1404 79
1405 40
1406 48
1407 76
1408 60
1409 76
1410 54
1411 69
1412 65
1413 69
1414 51
1415 54
1416 82
1417 end data.
1418
1419 npar tests
1420         /k-s (normal) = foo bar.
1421 ])
1422
1423 AT_CHECK([pspp -O format=csv ks-normal.sps], [0], [dnl
1424 Table: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
1425 ,,foo,bar
1426 N,,174,48
1427 Normal Parameters,Mean,62.109,13.108
1428 ,Std. Deviation,11.548,.718
1429 Most Extreme Differences,Absolute,.059,.115
1430 ,Positive,.055,.115
1431 ,Negative,-.059,-.082
1432 Kolmogorov-Smirnov Z,,.785,.795
1433 Asymp. Sig. (2-tailed),,.569,.552
1434 ])
1435
1436
1437 AT_CLEANUP
1438
1439
1440 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (median imputed)])
1441
1442 AT_DATA([median1.sps], [dnl
1443 set format F12.3.
1444 data list notable list /ignore * animal * years * w *.
1445 begin data
1446 99  1   10  1
1447 99  4    1  1
1448 99  5   11  1
1449 99  5   10  1
1450 99  3    7  1
1451 99  6   10  1
1452 99  0    7  1
1453 99  3   14  1
1454 99  2    3  1
1455 99  1    1  1
1456 99  4    7  1
1457 99  5   12  1
1458 99  3    6  1
1459 99  4    1  1
1460 99  3    5  1
1461 99  5    7  1
1462 99  4    6  1
1463 99  3   14  1
1464 99  4    8  1
1465 99  5   13  1
1466 99  2    0  1
1467 99  4    7  1
1468 99  4    7  1
1469 99  1    0  1
1470 99  2    8  1
1471 99  4   10  1
1472 99  2    3  1
1473 99  2    0  1
1474 99  4    8  1
1475 99  1    8  1
1476 end data.
1477
1478
1479 variable label years 'Years expected'.
1480 variable label animal 'Animal Genus'.
1481
1482 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1483
1484 npar tests
1485      /median = years by animal (1, 5)
1486      .
1487 ])
1488
1489
1490 AT_CHECK([pspp -O format=csv median1.sps], [0], [dnl
1491 Table: Frequencies
1492 ,,Animal Genus,,,,
1493 ,,Animal 1,Animal 2,Animal 3,Animal 4,Animal 5
1494 Years expected,> Median,2,1,2,3,4
1495 ,≤ Median,2,4,3,6,1
1496
1497 Table: Test Statistics
1498 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1499 Years expected,28,7.000,4.317,4,.365
1500 ])
1501
1502 AT_CLEANUP
1503
1504
1505 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (median given)])
1506
1507 AT_DATA([median2.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  3   14  1
1517 99  2    3  1
1518 99  1    1  1
1519 99  4    7  1
1520 99  5   12  1
1521 99  3    6  1
1522 99  4    1  1
1523 99  3    5  1
1524 99  5    7  1
1525 99  4    6  1
1526 99  3   14  1
1527 99  4    8  1
1528 99  5   13  1
1529 99  2    0  1
1530 99  4    7  1
1531 99  4    7  1
1532 99  1    0  1
1533 99  2    8  1
1534 99  4   10  1
1535 99  2    3  1
1536 99  2    0  1
1537 99  4    8  1
1538 99  1    8  1
1539 end data.
1540
1541
1542 variable label years 'Years expected'.
1543 variable label animal 'Animal Genus'.
1544
1545 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1546
1547 npar tests
1548      /median (7) = years by animal (1, 5)
1549      .
1550 ])
1551
1552
1553 AT_CHECK([pspp -O format=csv median2.sps], [0], [dnl
1554 Table: Frequencies
1555 ,,Animal Genus,,,,
1556 ,,Animal 1,Animal 2,Animal 3,Animal 4,Animal 5
1557 Years expected,> Median,2,1,2,3,4
1558 ,≤ Median,2,4,3,6,1
1559
1560 Table: Test Statistics
1561 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1562 Years expected,28,7.000,4.317,4,.365
1563 ])
1564
1565 AT_CLEANUP
1566
1567
1568 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (two sample)])
1569
1570 AT_DATA([median3.sps], [dnl
1571 set format F12.3.
1572 data list notable list /xx * animal * years * w *.
1573 begin data
1574 99  1   10  1
1575 99  4    1  1
1576 99  5   11  1
1577 99  5   10  1
1578 99  3    7  1
1579 99  3   14  1
1580 99  2    3  1
1581 99  1    1  1
1582 99  4    7  1
1583 99  5   12  1
1584 99  3    6  1
1585 99  4    1  1
1586 99  3    5  1
1587 99  5    7  1
1588 99  4    6  1
1589 99  3   14  1
1590 99  4    8  1
1591 99  5   13  1
1592 99  2    0  1
1593 99  4    7  1
1594 99  4    7  1
1595 99  1    0  1
1596 99  2    8  1
1597 99  4   10  1
1598 99  2    3  1
1599 99  2    0  1
1600 99  4    8  1
1601 99  1    8  1
1602 end data.
1603
1604
1605 variable label years 'Years expected'.
1606 variable label animal 'Animal Genus'.
1607
1608 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1609
1610 npar tests
1611      /median (7) = xx years by animal (5, 1)
1612      .
1613 ])
1614
1615
1616 AT_CHECK([pspp -O format=csv median3.sps], [0], [dnl
1617 Table: Frequencies
1618 ,,Animal Genus,
1619 ,,Animal 1,Animal 5
1620 xx,> Median,4,5
1621 ,≤ Median,0,0
1622 Years expected,> Median,2,4
1623 ,≤ Median,2,1
1624
1625 Table: Test Statistics
1626 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1627 xx,9,7.000,NaN,1,NaN
1628 Years expected,9,7.000,.900,1,.343
1629 ])
1630
1631 AT_CLEANUP
1632
1633
1634 AT_SETUP([NPAR TESTS Jonckheere-Terpstra])
1635
1636 AT_DATA([jt.sps], [dnl
1637 set format = F12.3.
1638 data list notable list /x * g * w *.
1639 begin data.
1640 52  2  2
1641 58  2  1
1642 60  2  1
1643 62  2  1
1644 58  0  1
1645 44  2  1
1646 46  2  1
1647 14  3  1
1648 32  2  1
1649 16  3  1
1650 56  2  1
1651 26  3  1
1652 40  3  2
1653 50  4  1
1654 6   5  1
1655 34  2  3
1656 36  2  2
1657 40  2  2
1658 50  2  1
1659 end data.
1660
1661 weight by w.
1662
1663 npar test /jonckheere-terpstra = x by g (5, 2).
1664 ])
1665
1666
1667 AT_CHECK([pspp -O format=csv jt.sps], [0], [dnl
1668 Table: Jonckheere-Terpstra Test
1669 ,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)
1670 x,4,24.000,29.500,65.000,15.902,-2.232,.026
1671 ])
1672
1673 AT_CLEANUP
1674
1675 dnl Checks that (PAIRED) can have lists where the same
1676 dnl variable appears more than once.
1677 AT_SETUP([NPAR TESTS (PAIRED)])
1678 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1679 set format = F12.3.
1680 data list notable list /a * b * c *.
1681 begin data.
1682 1 2 4
1683 4 5 3
1684 1 2 2
1685 4 5 1
1686 end data.
1687
1688 npar tests /wilcoxon a b with c c (paired).
1689 ])
1690
1691 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
1692 Table: Ranks
1693 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
1694 a - c,Negative Ranks,2,2.500,5.000
1695 ,Positive Ranks,2,2.500,5.000
1696 ,Ties,0,,
1697 ,Total,4,,
1698 b - c,Negative Ranks,1,1.500,1.500
1699 ,Positive Ranks,2,2.250,4.500
1700 ,Ties,1,,
1701 ,Total,4,,
1702
1703 Table: Test Statistics
1704 ,a - c,b - c
1705 Z,.000,-.816
1706 Asymp. Sig. (2-tailed),1.000,.414
1707 ])
1708
1709
1710 AT_CLEANUP
1711
1712
1713
1714 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE crash])
1715 dnl This syntax had been observed to crash pspp
1716
1717 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1718 data list list /x *.
1719 begin data.
1720 1
1721 2
1722 3
1723 4
1724 5
1725 6
1726 7
1727 8
1728 9
1729 10
1730 end data.
1731
1732 * This happens to be invalid syntax.  But should not crash.
1733 NPAR TEST
1734         /CHISQUARE= x(0.098, 99.098)
1735         /EXPECTED =  1.2.
1736 ])
1737
1738 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [ignore])
1739
1740 AT_CLEANUP