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

   1 dnl PSPP - a program for statistical analysis.
   2 dnl Copyright (C) 2017 Free Software Foundation, Inc.
   3 dnl
   4 dnl This program is free software: you can redistribute it and/or modify
   5 dnl it under the terms of the GNU General Public License as published by
   6 dnl the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
   7 dnl (at your option) any later version.
   8 dnl
   9 dnl This program is distributed in the hope that it will be useful,
  10 dnl but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  11 dnl MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
  12 dnl GNU General Public License for more details.
  13 dnl
  14 dnl You should have received a copy of the GNU General Public License
  15 dnl along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  16 dnl
  17 AT_BANNER([NPAR TESTS])
  18
  19 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P < 0.5; N1/N2 < 1])
  20 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  21 SET FORMAT F8.3.
  22
  23 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
  24 BEGIN DATA.
  25 1   6
  26 2   15
  27 END DATA.
  28
  29 WEIGHT BY w.
  30
  31 NPAR TESTS
  32         /BINOMIAL(0.3) = x
  33         .
  34 ])
  35 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  36 Table: Binomial Test
  37 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  38 x,Group 1,1.000,6.000,.286,.300,.551
  39 ,Group 2,2.000,15.000,.714,,
  40 ,Total,,21.000,1.000,,
  41 ])
  42 AT_CLEANUP
  43
  44 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P < 0.5; N1/N2 > 1])
  45 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  46 SET FORMAT F8.3.
  47
  48 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  49 BEGIN DATA.
  50 1   7
  51 2   6
  52 END DATA.
  53
  54 WEIGHT BY w.
  55
  56 NPAR TESTS
  57         /BINOMIAL(0.4) = x
  58         .
  59 ])
  60 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  61 Table: Binomial Test
  62 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  63 x,Group 1,1,7,.538,.400,.229
  64 ,Group 2,2,6,.462,,
  65 ,Total,,13,1.000,,
  66 ])
  67 AT_CLEANUP
  68
  69 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P < 0.5; N1/N2 = 1])
  70 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  71 SET FORMAT F8.3.
  72
  73 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  74 BEGIN DATA.
  75 1   8
  76 2   8
  77 END DATA.
  78
  79 WEIGHT BY w.
  80
  81 NPAR TESTS
  82         /BINOMIAL(0.4) = x
  83         .
  84 ])
  85 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  86 Table: Binomial Test
  87 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  88 x,Group 1,1,8,.500,.400,.284
  89 ,Group 2,2,8,.500,,
  90 ,Total,,16,1.000,,
  91 ])
  92 AT_CLEANUP
  93
  94 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P > 0.5; N1/N2 < 1])
  95 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  96 SET FORMAT F8.3.
  97
  98 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  99 BEGIN DATA.
 100 1   11
 101 2   12
 102 END DATA.
 103
 104 WEIGHT BY w.
 105
 106 NPAR TESTS
 107         /BINOMIAL(0.6) = x
 108         .
 109 ])
 110 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 111 Table: Binomial Test
 112 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
 113 x,Group 1,1,11,.478,.600,.164
 114 ,Group 2,2,12,.522,,
 115 ,Total,,23,1.000,,
 116 ])
 117 AT_CLEANUP
 118
 119 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P > 0.5; N1/N2 > 1])
 120 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 121 SET FORMAT F8.3.
 122
 123 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 124 BEGIN DATA.
 125 1   11
 126 2   9
 127 END DATA.
 128
 129 WEIGHT BY w.
 130
 131 NPAR TESTS
 132         /BINOMIAL(0.6) = x.
 133 ])
 134 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 135 Table: Binomial Test
 136 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
 137 x,Group 1,1,11,.550,.600,.404
 138 ,Group 2,2,9,.450,,
 139 ,Total,,20,1.000,,
 140 ])
 141 AT_CLEANUP
 142
 143 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P > 0.5; N1/N2 = 1])
 144 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 145 SET FORMAT F8.3.
 146
 147 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 148 BEGIN DATA.
 149 1   11
 150 2   11
 151 END DATA.
 152
 153 WEIGHT BY w.
 154
 155 NPAR TESTS
 156         /BINOMIAL(0.6) = x.
 157 ])
 158 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 159 Table: Binomial Test
 160 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
 161 x,Group 1,1,11,.500,.600,.228
 162 ,Group 2,2,11,.500,,
 163 ,Total,,22,1.000,,
 164 ])
 165 AT_CLEANUP
 166
 167 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 < 1])
 168 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 169 SET FORMAT F8.3.
 170
 171 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 172 BEGIN DATA.
 173 1   8
 174 2   15
 175 END DATA.
 176
 177 WEIGHT BY w.
 178
 179 NPAR TESTS
 180         /BINOMIAL = x
 181         .
 182 ])
 183 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 184 Table: Binomial Test
 185 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 186 x,Group 1,1,8,.348,.500,.210
 187 ,Group 2,2,15,.652,,
 188 ,Total,,23,1.000,,
 189 ])
 190 AT_CLEANUP
 191
 192 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 > 1])
 193 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 194 SET FORMAT F8.3.
 195
 196 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 197 BEGIN DATA.
 198 1   12
 199 2   6
 200 END DATA.
 201
 202 WEIGHT BY w.
 203
 204 NPAR TESTS
 205         /BINOMIAL(0.5) = x.
 206 ])
 207 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 208 Table: Binomial Test
 209 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 210 x,Group 1,1,12,.667,.500,.238
 211 ,Group 2,2,6,.333,,
 212 ,Total,,18,1.000,,
 213 ])
 214 AT_CLEANUP
 215
 216 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 = 1])
 217 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 218 SET FORMAT F8.3.
 219
 220 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 221 BEGIN DATA.
 222 1   10
 223 2   10
 224 END DATA.
 225
 226 WEIGHT BY w.
 227
 228 NPAR TESTS
 229         /BINOMIAL(0.5) = x
 230         .
 231 ])
 232 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 233 Table: Binomial Test
 234 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 235 x,Group 1,1,10,.500,.500,1.000
 236 ,Group 2,2,10,.500,,
 237 ,Total,,20,1.000,,
 238 ])
 239 AT_CLEANUP
 240
 241 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 = 1 Cutpoint])
 242 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 243 SET FORMAT F8.3.
 244
 245 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
 246 BEGIN DATA.
 247 9    3
 248 10   7
 249 11   16
 250 END DATA.
 251
 252 WEIGHT BY w.
 253
 254 NPAR TESTS
 255         /BINOMIAL(0.5) = x (10)
 256         .
 257 ])
 258 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 259 Table: Binomial Test
 260 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 261 x,Group 1,<= 10,10.000,.385,.500,.327
 262 ,Group 2,,16.000,.615,,
 263 ,Total,,26.000,1.000,,
 264 ])
 265 AT_CLEANUP
 266
 267 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 = 1 Named values])
 268 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 269 SET FORMAT F8.3.
 270
 271 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
 272 BEGIN DATA.
 273 10   10
 274 15   45
 275 20   13
 276 END DATA.
 277
 278 WEIGHT BY w.
 279
 280 NPAR TESTS
 281         /BINOMIAL(0.5) = x (10, 20)
 282         .
 283 ])
 284 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 285 Table: Binomial Test
 286 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 287 x,Group 1,10.000,10.000,.435,.500,.678
 288 ,Group 2,20.000,13.000,.565,,
 289 ,Total,,23.000,1.000,,
 290 ])
 291 AT_CLEANUP
 292
 293
 294
 295 dnl Test for a bug which caused binomial to crash.
 296 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL - crash])
 297 AT_DATA([nparX.sps], [dnl
 298 data list list /range *.
 299 begin data.
 300 0
 301 1
 302 end data.
 303
 304 * This is invalid syntax
 305 NPAR TEST
 306         /BINOMIAL(0.5) = Range().
 307
 308 ])
 309 AT_CHECK([pspp -O format=csv nparX.sps], [1], [ignore])
 310
 311 AT_CLEANUP
 312
 313
 314
 315 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE])
 316 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 317 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w *.
 318 BEGIN DATA.
 319 1   2  1
 320 2   1  3
 321 3.1 1  4
 322 3.2 2  1
 323 4   2  2
 324 5   3  1
 325 1   4  2
 326 END DATA.
 327
 328 WEIGHT BY w.
 329
 330 NPAR TESTS
 331   CHISQUARE=x y
 332   .
 333
 334 NPAR TESTS
 335   CHISQUARE=y
 336   /EXPECTED=3 4 5 4
 337   .
 338
 339 NPAR TESTS
 340   CHISQUARE=x y(2, 4)
 341   /EXPECTED = 6 10 3
 342   .
 343 ])
 344
 345 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 346 Table: x
 347 Value,Observed N,Expected N,Residual
 348 1.00,3.00,2.33,.67
 349 2.00,3.00,2.33,.67
 350 3.10,4.00,2.33,1.67
 351 3.20,1.00,2.33,-1.33
 352 4.00,2.00,2.33,-.33
 353 5.00,1.00,2.33,-1.33
 354 Total,14.00,,
 355
 356 Table: y
 357 Value,Observed N,Expected N,Residual
 358 1.00,7.00,3.50,3.50
 359 2.00,4.00,3.50,.50
 360 3.00,1.00,3.50,-2.50
 361 4.00,2.00,3.50,-1.50
 362 Total,14.00,,
 363
 364 Table: Test Statistics
 365 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 366 x,3.14,5,.678
 367 y,6.00,3,.112
 368
 369 Table: y
 370 Value,Observed N,Expected N,Residual
 371 1.00,7.00,2.63,4.38
 372 2.00,4.00,3.50,.50
 373 3.00,1.00,4.38,-3.38
 374 4.00,2.00,3.50,-1.50
 375 Total,14.00,,
 376
 377 Table: Test Statistics
 378 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 379 y,10.61,3,.014
 380
 381 Table: Frequencies
 382 ,x,,,,y,,,
 383 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 384 1,2.00,3.00,3.16,-.16,2.00,4.00,2.21,1.79
 385 2,3.00,5.00,5.26,-.26,3.00,1.00,3.68,-2.68
 386 3,4.00,2.00,1.58,.42,4.00,2.00,1.11,.89
 387 Total,,10.00,,,,7.00,,
 388
 389 Table: Test Statistics
 390 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 391 x,.13,2,.936
 392 y,4.13,2,.127
 393 ])
 394
 395 AT_CLEANUP
 396
 397 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE expected values missing])
 398 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 399 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w *.
 400 BEGIN DATA.
 401 1   2  1
 402 2   1  3
 403 3.1 1  4
 404 3.2 2  1
 405 4   2  2
 406 5   3  1
 407 1   4  2
 408 END DATA.
 409
 410 WEIGHT BY w.
 411
 412 NPAR TESTS
 413   CHISQUARE=y
 414   /EXPECTED = 3 4 5 4 3 1
 415   .
 416 ])
 417
 418 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [dnl
 419 "error: CHISQUARE test specified 6 expected values, but variable y has 4 distinct values."
 420
 421 Table: Test Statistics
 422 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 423 y,.00,0,1.000
 424 ])
 425
 426 AT_CLEANUP
 427
 428 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE with DESCRIPTIVES])
 429 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 430 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
 431 BEGIN DATA.
 432 1   2  1
 433 2   1  3
 434 3.1 1  4
 435 3.2 2  1
 436 4   2  2
 437 5   3  1
 438 1   4  2
 439 .   5  1
 440 END DATA.
 441
 442 WEIGHT BY w.
 443
 444 MISSING VALUES x (4).
 445
 446 NPAR TESTS
 447   CHISQUARE=x y(-2,5)
 448   /MISSING=ANALYSIS
 449   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
 450   .
 451 ])
 452
 453 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 454 Table: Frequencies
 455 ,x,,,,y,,,
 456 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 457 1,-2.00,.00,1.50,-1.50,-2.00,.00,1.88,-1.88
 458 2,-1.00,.00,1.50,-1.50,-1.00,.00,1.88,-1.88
 459 3,.00,.00,1.50,-1.50,.00,.00,1.88,-1.88
 460 4,1.00,3.00,1.50,1.50,1.00,7.00,1.88,5.13
 461 5,2.00,3.00,1.50,1.50,2.00,4.00,1.88,2.13
 462 6,3.00,5.00,1.50,3.50,3.00,1.00,1.88,-.88
 463 7,4.00,.00,1.50,-1.50,4.00,2.00,1.88,.13
 464 8,5.00,1.00,1.50,-.50,5.00,1.00,1.88,-.88
 465 Total,,12.00,,,,15.00,,
 466
 467 Table: Test Statistics
 468 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 469 x,17.33,7,.015
 470 y,22.87,7,.002
 471
 472 Table: Descriptive Statistics
 473 ,N,Mean,Std. Deviation,Minimum,Maximum
 474 x,12.00,2.47,1.19,1.00,5.00
 475 y,15.00,2.07,1.33,1.00,5.00
 476 ])
 477 AT_CLEANUP
 478
 479 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE, listwise missing])
 480 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 481 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
 482 BEGIN DATA.
 483 1   2  1
 484 2   1  3
 485 3.1 1  4
 486 3.2 2  1
 487 4   2  2
 488 5   3  1
 489 1   4  2
 490 .   5  1
 491 END DATA.
 492
 493 WEIGHT BY w.
 494
 495 * MISSING VALUES x (4).
 496
 497 NPAR TESTS
 498   CHISQUARE=x y(-2,5)
 499   /MISSING=LISTWISE
 500   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
 501   .
 502 ])
 503
 504 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 505 Table: Frequencies
 506 ,x,,,,y,,,
 507 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 508 1,-2.00,.00,1.75,-1.75,-2.00,.00,1.75,-1.75
 509 2,-1.00,.00,1.75,-1.75,-1.00,.00,1.75,-1.75
 510 3,.00,.00,1.75,-1.75,.00,.00,1.75,-1.75
 511 4,1.00,3.00,1.75,1.25,1.00,7.00,1.75,5.25
 512 5,2.00,3.00,1.75,1.25,2.00,4.00,1.75,2.25
 513 6,3.00,5.00,1.75,3.25,3.00,1.00,1.75,-.75
 514 7,4.00,2.00,1.75,.25,4.00,2.00,1.75,.25
 515 8,5.00,1.00,1.75,-.75,5.00,.00,1.75,-1.75
 516 Total,,14.00,,,,14.00,,
 517
 518 Table: Test Statistics
 519 ,Chi-square,df,Asymp. Sig.
 520 x,13.43,7,.062
 521 y,26.00,7,.001
 522
 523 Table: Descriptive Statistics
 524 ,N,Mean,Std. Deviation,Minimum,Maximum
 525 x,14.00,2.69,1.23,1.00,5.00
 526 y,14.00,1.86,1.10,1.00,4.00
 527 ])
 528 AT_CLEANUP
 529
 530 AT_SETUP([NPAR TESTS WILCOXON])
 531 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 532 data list notable list /foo * bar * w (f8.0).
 533 begin data.
 534 1.00     1.00   1
 535 1.00     2.00   1
 536 2.00     1.00   1
 537 1.00     4.00   1
 538 2.00     5.00   1
 539 1.00    19.00   1
 540 2.00     7.00   1
 541 4.00     5.00   1
 542 1.00    12.00   1
 543 2.00    13.00   1
 544 2.00     2.00   1
 545 12.00      .00  2
 546 12.00     1.00  1
 547 13.00     1.00  1
 548 end data
 549
 550 variable labels foo "first" bar "second".
 551
 552 weight by w.
 553
 554 npar test
 555  /wilcoxon=foo with bar (paired)
 556  /missing analysis
 557  /method=exact.
 558 ])
 559
 560 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 561 Table: Ranks
 562 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
 563 first - second,Negative Ranks,8,6.00,48.00
 564 ,Positive Ranks,5,8.60,43.00
 565 ,Ties,2,,
 566 ,Total,15,,
 567
 568 Table: Test Statistics
 569 ,first - second
 570 Z,-.18
 571 Asymp. Sig. (2-tailed),.861
 572 Exact Sig. (2-tailed),.893
 573 Exact Sig. (1-tailed),.446
 574 ])
 575
 576 AT_CLEANUP
 577
 578 AT_SETUP([NPAR TESTS WILCOXON with missing values])
 579 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 580 data list notable list /foo * bar * dummy *.
 581 begin data.
 582 1.00     1.00    1
 583 1.00     2.00    1
 584 2.00     1.00    1
 585 1.00     4.00    .
 586 2.00     5.00    .
 587 1.00    19.00    .
 588 2.00     7.00    1
 589 4.00     5.00    1
 590 1.00    12.00    1
 591 2.00    13.00    1
 592 2.00     2.00    1
 593 12.00      .00   1
 594 12.00      .00   1
 595 34.2       .     1
 596 12.00     1.00   1
 597 13.00     1.00   1
 598 end data
 599
 600 variable labels foo "first" bar "second".
 601
 602 npar test
 603  /wilcoxon=foo with bar (paired)
 604  /missing analysis
 605  /method=exact.
 606 ])
 607
 608 dnl This is the same output as the previous test.
 609 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 610 Table: Ranks
 611 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
 612 first - second,Negative Ranks,8,6.00,48.00
 613 ,Positive Ranks,5,8.60,43.00
 614 ,Ties,2,,
 615 ,Total,15,,
 616
 617 Table: Test Statistics
 618 ,first - second
 619 Z,-.18
 620 Asymp. Sig. (2-tailed),.861
 621 Exact Sig. (2-tailed),.893
 622 Exact Sig. (1-tailed),.446
 623 ])
 624 AT_CLEANUP
 625
 626 AT_SETUP([NPAR TESTS SIGN])
 627 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 628 set format = F9.3.
 629
 630 data list notable list /age * height rank *.
 631 begin data.
 632 10 12 11
 633 12 13 13
 634 13 14 12
 635 12 12 10
 636 9   9 10
 637 10.3 10.2 12
 638 end data.
 639
 640 npar tests
 641         /sign=age height WITH height rank (PAIRED)
 642         /MISSING ANALYSIS
 643         /METHOD=EXACT
 644         .
 645 ])
 646 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar.sps])
 647 dnl Some machines return .313 instead of .312
 648 dnl (see bug #31611).
 649 AT_CHECK([sed -e 's/\.313$/.312/' -e 's/^Exact Sig\. (1-tailed),\.313/Exact Sig. (1-tailed),.312/' pspp.csv], [0], [dnl
 650 Table: Frequencies
 651 ,,N
 652 age - height,Negative Differences,3
 653 ,Positive Differences,1
 654 ,Ties,2
 655 ,Total,6
 656 height - rank,Negative Differences,2
 657 ,Positive Differences,3
 658 ,Ties,1
 659 ,Total,6
 660
 661 Table: Test Statistics
 662 ,age - height,height - rank
 663 Exact Sig. (2-tailed),.625,1.000
 664 Exact Sig. (1-tailed),.312,.500
 665 Point Probability,.250,.312
 666 ])
 667 AT_CLEANUP
 668
 669
 670 AT_SETUP([NPAR Kruskal-Wallis test])
 671
 672 dnl Simple case
 673 AT_DATA([kw-simple.sps], [dnl
 674 set format = F9.3.
 675
 676 data list notable list /gv * xscore *.
 677 begin data
 678 1 96
 679 1 128
 680 1 83
 681 2 132
 682 2 135
 683 2 109
 684 3 115
 685 1 61
 686 1 101
 687 2 82
 688 2 124
 689 3 149
 690 3 166
 691 3 147
 692 end data.
 693
 694 value label /gv
 695        1 "timed out"
 696        2 "hit wicket"
 697        3 "handled the ball".
 698
 699 npar tests
 700         /kruskal-wallis xscore by gv (1, 3)
 701         .
 702 ])
 703
 704 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv -o pspp.txt kw-simple.sps])
 705 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 706 Table: Ranks
 707 ,,N,Mean Rank
 708 xscore,timed out,5,4.400
 709 ,hit wicket,5,7.400
 710 ,handled the ball,4,11.500
 711 ,Total,14,
 712
 713 Table: Test Statistics
 714 ,xscore
 715 Chi-Square,6.406
 716 df,2
 717 Asymp. Sig.,.041
 718 ])
 719
 720
 721 dnl Now try a missing value in the group variable
 722 AT_DATA([kw-missing-group.sps], [dnl
 723 set format = F9.3.
 724
 725 data list notable list /gv * xscore *.
 726 begin data
 727 1 96
 728 1 128
 729 1 83
 730 1 61
 731 1 101
 732 2 82
 733 2 124
 734 2 132
 735 2 135
 736 2 109
 737 3 115
 738 3 149
 739 3 166
 740 3 147
 741 2.5 344
 742 end data.
 743
 744 missing values gv (2.5).
 745
 746 value label /gv
 747        1 "timed out"
 748        2 "hit wicket"
 749        3 "handled the ball".
 750
 751 npar tests
 752         /kruskal-wallis xscore by gv (1, 3)
 753         /missing=exclude
 754         .
 755 ])
 756
 757 AT_CHECK([pspp -o pspp2.csv kw-missing-group.sps])
 758
 759 dnl The result should be the same as before
 760 AT_CHECK([diff pspp.csv pspp2.csv], [0])
 761
 762 AT_CLEANUP
 763
 764
 765 AT_SETUP([NPAR Kruskal-Wallis multiple-variables])
 766
 767 AT_DATA([kw-multi.sps], [dnl
 768 set format = F9.3.
 769
 770 data list notable list /gv * xscore * yscore.
 771 begin data
 772 1 96   .
 773 1 128  .
 774 1 83   .
 775 2 132  132
 776 2 135  135
 777 2 109  109
 778 3 115  115
 779 1 61   .
 780 1 101  .
 781 2 82   82
 782 2 124  124
 783 3 149  149
 784 3 166  166
 785 3 147  147
 786 4 .    96
 787 4 .    128
 788 4 .    83
 789 4 .    61
 790 4 .    101
 791 end data.
 792
 793 value label /gv
 794        1 "timed out"
 795        2 "hit wicket"
 796        3 "handled the ball"
 797        4 "bowled"
 798        5 "lbw"
 799        .
 800
 801 npar tests
 802         /k-w xscore yscore by gv (1, 5)
 803         .
 804
 805 ])
 806
 807
 808 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv kw-multi.sps])
 809 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 810 Table: Ranks
 811 ,,N,Mean Rank
 812 xscore,timed out,5,4.400
 813 ,hit wicket,5,7.400
 814 ,handled the ball,4,11.500
 815 ,Total,14,
 816 yscore,hit wicket,5,7.400
 817 ,handled the ball,4,11.500
 818 ,bowled,5,4.400
 819 ,Total,14,
 820
 821 Table: Test Statistics
 822 ,xscore,yscore
 823 Chi-Square,6.406,6.406
 824 df,2,2
 825 Asymp. Sig.,.041,.041
 826 ])
 827
 828 AT_CLEANUP
 829
 830
 831
 832 AT_SETUP([NPAR TESTS Runs])
 833 AT_DATA([npar-runs.sps], [dnl
 834 set format F11.4.
 835 data list notable list /score * w *.
 836 begin data
 837 4     6
 838 .     4
 839 4     3
 840 3    20
 841 2    29
 842 1    42
 843 6    18
 844 5     7
 845 6    78
 846 5    10
 847 6    46
 848 5     5
 849 6    17
 850 5     1
 851 6    11
 852 4     2
 853 3     7
 854 2     6
 855 1    10
 856 4    13
 857 3    22
 858 3    11
 859 2    24
 860 1    18
 861 4     4
 862 3    12
 863 2    10
 864 1    25
 865 4     4
 866 3     7
 867 2     3
 868 1     4
 869 4     2
 870 3     3
 871 2     2
 872 1     4
 873 end data.
 874
 875 weight by w.
 876
 877 npar tests
 878         /runs (MEDIAN) = score
 879         /runs (MEAN) = score
 880         /runs (MODE) = score
 881         .
 882 ])
 883
 884 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-runs.sps], [0],
 885 [Table: Runs Test
 886 ,score
 887 Test Value (median),3.0000
 888 Cases < Test Value,177.0000
 889 Cases ≥ Test Value,309.0000
 890 Total Cases,486.0000
 891 Number of Runs,12
 892 Z,-20.9931
 893 Asymp. Sig. (2-tailed),.000
 894
 895 Table: Runs Test
 896 ,score
 897 Test Value (mean),3.6379
 898 Cases < Test Value,259.0000
 899 Cases ≥ Test Value,227.0000
 900 Total Cases,486.0000
 901 Number of Runs,12
 902 Z,-21.0650
 903 Asymp. Sig. (2-tailed),.000
 904
 905 Table: Runs Test
 906 ,score
 907 Test Value (mode),6.0000
 908 Cases < Test Value,316.0000
 909 Cases ≥ Test Value,170.0000
 910 Total Cases,486.0000
 911 Number of Runs,11
 912 Z,-21.0742
 913 Asymp. Sig. (2-tailed),.000
 914 ])
 915
 916 AT_CLEANUP
 917
 918
 919 dnl Thanks to Douglas Bonett for providing this test case.
 920 AT_SETUP([NPAR TESTS Runs (2)])
 921 AT_DATA([npar-runs.sps], [dnl
 922 data list notable free /y.
 923 begin data
 924 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2
 925 end data.
 926 NPAR TEST /RUNS(1.5) = y.
 927 ])
 928
 929 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-runs.sps], [0], [dnl
 930 Table: Runs Test
 931 ,y
 932 Test Value,1.50
 933 Cases < Test Value,9
 934 Cases ≥ Test Value,5
 935 Total Cases,14
 936 Number of Runs,10
 937 Z,1.26
 938 Asymp. Sig. (2-tailed),.206
 939 ])
 940 AT_CLEANUP
 941
 942
 943 AT_SETUP([NPAR TESTS Friedman])
 944 AT_DATA([npar-friedman.sps], [dnl
 945 set format F15.4.
 946 data list notable list /x * y * z.
 947 begin data
 948 9.5 6.5 8.1
 949 8.0 6.0 6.0
 950 7.0 6.5 4.2
 951 9.5 5.0 7.3
 952 9.0 7.0 6.2
 953 8.5 6.9 6.5
 954 7.5 8.0 6.5
 955 6.0 8.0 3.1
 956 5.0 6.0 4.9
 957 7.5 7.5 6.2
 958 end data.
 959
 960 npar tests
 961      /friedman = x y z.
 962 ])
 963
 964 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-friedman.sps], [0], [dnl
 965 Table: Ranks
 966 ,Mean Rank
 967 x,2.6500
 968 y,2.1000
 969 z,1.2500
 970
 971 Table: Test Statistics
 972 N,10
 973 Chi-Square,10.4737
 974 df,2
 975 Asymp. Sig.,.005
 976 ])
 977
 978 AT_CLEANUP
 979
 980
 981
 982 AT_SETUP([NPAR TESTS Mann-Whitney])
 983 AT_DATA([npar-mann-whitney.sps], [dnl
 984 SET FORMAT     = F11.4
 985
 986 data list notable list /height * sex (f1.0).
 987 begin data.
 988 201 1
 989 84 1
 990 83 1
 991 94 1
 992 88 0
 993 99 0
 994 55 0
 995 69 0
 996 86 1
 997 79 1
 998 91 0
 999 201 0
1000 88 1
1001 85 1
1002 82 1
1003 88 0
1004 75 0
1005 99 0
1006 81 0
1007 72 1
1008 89 1
1009 92 1
1010 80 0
1011 82 0
1012 76 0
1013 65 0
1014 85 0
1015 76 1
1016 145 1
1017 24 1
1018 1 4
1019 -4 5
1020 34 5
1021 21 4
1022 end data.
1023
1024 NPAR TESTS
1025      /M-W = height BY sex (0,1).
1026 ])
1027
1028 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-mann-whitney.sps], [0], [dnl
1029 Table: Ranks
1030 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
1031 height,0,15,14.5333,218.0000
1032 ,1,15,16.4667,247.0000
1033 ,Total,30,,
1034
1035 Table: Test Statistics
1036 ,Mann-Whitney U,Wilcoxon W,Z,Asymp. Sig. (2-tailed)
1037 height,98.0000,218.0000,-.6020,.547
1038 ])
1039
1040
1041 AT_CLEANUP
1042
1043
1044 AT_SETUP([NPAR TESTS Mann-Whitney Multiple])
1045 dnl Check for a bug where the ranks were inappropriately allocated, when
1046 dnl multiple variables were tested and MISSING=ANALYSIS chosen.
1047
1048 cp "$abs_srcdir/language/mann-whitney.txt" .
1049
1050 AT_DATA([npar-mann-whitney.sps], [dnl
1051 SET FORMAT     = F11.3
1052
1053 DATA LIST NOTABLE FILE='mann-whitney.txt'
1054      LIST /I002_01 I002_02 I002_03 I002_04 sum_HL *.
1055
1056 VARIABLE LABELS
1057   I002_01 'IOS: Familie'
1058   I002_02 'IOS: Freunde'
1059   I002_03 'IOS: Partner*in'
1060   I002_04 'IOS: Bekannte'.
1061
1062 MISSING VALUES I002_01 I002_02 I002_03 I002_04 (-9 -1).
1063
1064 NPAR TESTS
1065     /MISSING=ANALYSIS
1066     /M-W=I002_01 I002_02 I002_03 I002_04 BY sum_HL (0 1).
1067 ])
1068
1069 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-mann-whitney.sps], [0], [dnl
1070 Table: Ranks
1071 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
1072 IOS: Familie,.000,114,110.018,12542.000
1073 ,1.000,115,119.939,13793.000
1074 ,Total,229,,
1075 IOS: Freunde,.000,115,108.339,12459.000
1076 ,1.000,115,122.661,14106.000
1077 ,Total,230,,
1078 IOS: Partner*in,.000,97,95.351,9249.000
1079 ,1.000,91,93.593,8517.000
1080 ,Total,188,,
1081 IOS: Bekannte,.000,115,111.065,12772.500
1082 ,1.000,115,119.935,13792.500
1083 ,Total,230,,
1084
1085 Table: Test Statistics
1086 ,Mann-Whitney U,Wilcoxon W,Z,Asymp. Sig. (2-tailed)
1087 IOS: Familie,5987.000,12542.000,-1.167,.243
1088 IOS: Freunde,5789.000,12459.000,-1.674,.094
1089 IOS: Partner*in,4331.000,8517.000,-.245,.807
1090 IOS: Bekannte,6102.500,12772.500,-1.046,.296
1091 ])
1092
1093 AT_CLEANUP
1094
1095
1096
1097 AT_SETUP([NPAR TESTS Cochran])
1098 AT_DATA([npar-cochran.sps], [dnl
1099 set format f11.3.
1100
1101 data list notable list /v1 * v2 * v3 * v4 * v5 * v6 * v7 *.
1102 begin data.
1103 2 1 1 2 1 1 2
1104 2 2 2 2 1 1 1
1105 1 1 2 2 1 1 2
1106 2 2 2 2 1 1 2
1107 2 1 2 1 1 2 1
1108 1 2 2 1 1 1 1
1109 1 2 2 2 2 2 2
1110 2 2 1 2 1 1 1
1111 1 2 1 2 1 1 2
1112 end data.
1113
1114 npar tests
1115         /cochran = v1 to v7 .
1116
1117 ])
1118
1119 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-cochran.sps])
1120
1121 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
1122 Table: Frequencies
1123 ,Value,
1124 ,Success (2),Failure (1)
1125 v1,5,4
1126 v2,6,3
1127 v3,6,3
1128 v4,7,2
1129 v5,1,8
1130 v6,2,7
1131 v7,5,4
1132
1133 Table: Test Statistics
1134 ,Value
1135 N,9
1136 Cochran's Q,12.735
1137 df,6
1138 Asymp. Sig.,.047
1139 ])
1140
1141 AT_CLEANUP
1142
1143
1144
1145 AT_SETUP([NPAR TESTS Kendall])
1146 AT_DATA([npar-kendall.sps], [dnl
1147 SET FORMAT F14.3.
1148
1149 data list notable list /v1 * v2 * v3
1150 begin data.
1151  7  7  2
1152  5  6  5
1153  8  6  4
1154  5  7  4
1155  5  4  4
1156  8  6  5
1157  6  3  5
1158  7  6  5
1159  8  5  5
1160  .  2  2
1161  5  4  5
1162  3  4  4
1163  5  1  2
1164  5  2  1
1165  7  6  5
1166  6  3  4
1167  6  6  6
1168  5  4  5
1169  4  3  4
1170  9  1  1
1171  6  2  1
1172  3  7  8
1173  6  3  4
1174  4  4  4
1175  5  4  3
1176  6  5  2
1177  4  4  8
1178  4  6  4
1179  6  5  5
1180  7  8  6
1181  5  3  5
1182 end data.
1183
1184 npar tests
1185         /kendall = all
1186         .
1187 ])
1188
1189 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-kendall.sps])
1190
1191 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
1192 Table: Ranks
1193 ,Mean Rank
1194 v1,2.500
1195 v2,1.817
1196 v3,1.683
1197
1198 Table: Test Statistics
1199 N,30
1200 Kendall's W,.233
1201 Chi-Square,13.960
1202 df,2
1203 Asymp. Sig.,.001
1204 ])
1205
1206 AT_CLEANUP
1207
1208
1209
1210 AT_SETUP([NPAR TESTS McNemar])
1211
1212 AT_DATA([mcnemar.sps], [dnl
1213 set format = F12.3.
1214 data list notable list /v1 * v2 * junk *.
1215 begin data.
1216 0 0 0
1217 0 0 0
1218 0 0 0
1219 0 0 0
1220 0 1 0
1221 0 1 0
1222 0 1 0
1223 0 1 0
1224 0 1 1
1225 0 1 1
1226 0 1 1
1227 0 1 1
1228 0 1 1
1229 1 0 1
1230 1 0 1
1231 1 1 1
1232 1 1 1
1233 1 1 0
1234 1 1 0
1235 1 1 1
1236 end data.
1237
1238 npar tests
1239      /mcnemar = v1 WITH v2 junk.
1240 ])
1241
1242 AT_CHECK([pspp -O format=csv mcnemar.sps], [0], [dnl
1243 Table: v1 & v2
1244 v1,v2,
1245 ,.000,1.000
1246 .000,4,9
1247 1.000,2,5
1248
1249 Table: v1 & junk
1250 v1,junk,
1251 ,.000,1.000
1252 .000,8,5
1253 1.000,2,5
1254
1255 Table: Test Statistics
1256 ,N,Exact Sig. (2-tailed),Exact Sig. (1-tailed),Point Probability
1257 v1 & v2,20,.065,.033,.027
1258 v1 & junk,20,.453,.227,.164
1259 ])
1260
1261 AT_CLEANUP
1262
1263
1264 AT_SETUP([NPAR TESTS McNemar Symetricity])
1265
1266 AT_DATA([mcnemar.sps], [dnl
1267 data list notable list /var1 var2 w (F2.0).
1268 begin data
1269 0 0 9
1270 0 1 8
1271 1 0 1
1272 1 1 5
1273 end data.
1274
1275 weight by w.
1276
1277 NPAR TEST
1278         /MCNEMAR var1 WITH  var2 (PAIRED).
1279
1280 NPAR TEST
1281         /MCNEMAR var2 WITH  var1 (PAIRED).
1282 ])
1283
1284 AT_CHECK([pspp -O format=csv mcnemar.sps], [0], [dnl
1285 Table: var1 & var2
1286 var1,var2,
1287 ,0,1
1288 0,9,8
1289 1,1,5
1290
1291 Table: Test Statistics
1292 ,N,Exact Sig. (2-tailed),Exact Sig. (1-tailed),Point Probability
1293 var1 & var2,23,.039,.020,.02
1294
1295 Table: var2 & var1
1296 var2,var1,
1297 ,0,1
1298 0,9,1
1299 1,8,5
1300
1301 Table: Test Statistics
1302 ,N,Exact Sig. (2-tailed),Exact Sig. (1-tailed),Point Probability
1303 var2 & var1,23,.039,.020,.02
1304 ])
1305
1306 AT_CLEANUP
1307
1308 AT_SETUP([NPAR TESTS Kolmogorov-Smirnov Uniform parameters given])
1309
1310 AT_DATA([ks-uniform.sps], [dnl
1311 set format F12.3.
1312 data list notable list /x *.
1313 begin data
1314 .554
1315 .382
1316 .329
1317 .480
1318 .711
1319 .503
1320 .203
1321 .477
1322 .621
1323 .581
1324 end data.
1325
1326 npar tests k-s (uniform 0 1) = x.
1327 ])
1328
1329 AT_CHECK([pspp -O format=csv ks-uniform.sps], [0], [dnl
1330 Table: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
1331 ,,x
1332 N,,10
1333 Uniform Parameters,Minimum,.000
1334 ,Maximum,1.000
1335 Most Extreme Differences,Absolute,.289
1336 ,Positive,.289
1337 ,Negative,-.229
1338 Kolmogorov-Smirnov Z,,.914
1339 Asymp. Sig. (2-tailed),,.374
1340 ])
1341
1342 AT_CLEANUP
1343
1344
1345 AT_SETUP([NPAR TESTS Kolmogorov-Smirnov Normal parameters imputed])
1346
1347 AT_DATA([ks-normal.sps], [dnl
1348 set format = F12.3.
1349
1350 data list notable list /foo * bar *.
1351 begin data.
1352 65 12.5
1353 59 14.2
1354 43 12.6
1355 57
1356 68
1357 79
1358 51
1359 62
1360 57
1361 73
1362 58
1363 58
1364 68
1365 75
1366 47
1367 70
1368 59
1369 71
1370 52
1371 48 13.0
1372 58 14.1
1373 37 15.0
1374 39 13.1
1375 58 13.2
1376 43 14.5
1377 58 13.5
1378 86 14.0
1379 63 12.5
1380 80 12.8
1381 70
1382 63
1383 53
1384 53
1385 48
1386 49
1387 51
1388 47
1389 81
1390 66
1391 78
1392 65
1393 69
1394 70 12.1
1395 63 12.5
1396 64 12.4
1397 39 13.8
1398 51 13.2
1399 68 14.0
1400 76 12.6
1401 53 12.1
1402 71 13.5
1403 47 13.8
1404 87 14.1
1405 72 12.9
1406 48 12.1
1407 75 12.8
1408 51 13.4
1409 63 13.9
1410 61 12.5
1411 61 12.4
1412 66 12.8
1413 82 12.9
1414 81 13.6
1415 46
1416 52
1417 71
1418 73
1419 58
1420 57
1421 46
1422 58
1423 52 13.5
1424 71 13.2
1425 57 12.8
1426 78 14.1
1427 73 12.1
1428 50 12.6
1429 71
1430 51
1431 51
1432 68
1433 84
1434 64
1435 66
1436 65
1437 52
1438 56
1439 70
1440 68
1441 66
1442 78
1443 65
1444 71
1445 53
1446 81
1447 53
1448 57
1449 64
1450 61
1451 43
1452 56
1453 37
1454 74
1455 66
1456 81
1457 67
1458 80
1459 68
1460 76
1461 70
1462 80
1463 42
1464 74
1465 80
1466 70
1467 60
1468 39
1469 72
1470 69
1471 63
1472 72
1473 63
1474 49
1475 53 13.2
1476 43 13.8
1477 51 12.5
1478 63 12.6
1479 64 12.9
1480 65 13.0
1481 64 12.5
1482 66 12.0
1483 55
1484 62
1485 58
1486 48
1487 67
1488 46
1489 36
1490 61
1491 55
1492 77
1493 74
1494 60
1495 70
1496 69
1497 57
1498 49
1499 63
1500 69
1501 63
1502 76
1503 53
1504 54
1505 42
1506 64
1507 66
1508 61
1509 62
1510 73
1511 73
1512 60
1513 79
1514 40
1515 48
1516 76
1517 60
1518 76
1519 54
1520 69
1521 65
1522 69
1523 51
1524 54
1525 82
1526 end data.
1527
1528 npar tests
1529         /k-s (normal) = foo bar.
1530 ])
1531
1532 AT_CHECK([pspp -O format=csv ks-normal.sps], [0], [dnl
1533 Table: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
1534 ,,foo,bar
1535 N,,174,48
1536 Normal Parameters,Mean,62.109,13.108
1537 ,Std. Deviation,11.548,.718
1538 Most Extreme Differences,Absolute,.059,.115
1539 ,Positive,.055,.115
1540 ,Negative,-.059,-.082
1541 Kolmogorov-Smirnov Z,,.785,.795
1542 Asymp. Sig. (2-tailed),,.569,.552
1543 ])
1544
1545
1546 AT_CLEANUP
1547
1548
1549 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (median imputed)])
1550
1551 AT_DATA([median1.sps], [dnl
1552 set format F12.3.
1553 data list notable list /ignore * animal * years * w *.
1554 begin data
1555 99  1   10  1
1556 99  4    1  1
1557 99  5   11  1
1558 99  5   10  1
1559 99  3    7  1
1560 99  6   10  1
1561 99  0    7  1
1562 99  3   14  1
1563 99  2    3  1
1564 99  1    1  1
1565 99  4    7  1
1566 99  5   12  1
1567 99  3    6  1
1568 99  4    1  1
1569 99  3    5  1
1570 99  5    7  1
1571 99  4    6  1
1572 99  3   14  1
1573 99  4    8  1
1574 99  5   13  1
1575 99  2    0  1
1576 99  4    7  1
1577 99  4    7  1
1578 99  1    0  1
1579 99  2    8  1
1580 99  4   10  1
1581 99  2    3  1
1582 99  2    0  1
1583 99  4    8  1
1584 99  1    8  1
1585 end data.
1586
1587
1588 variable label years 'Years expected'.
1589 variable label animal 'Animal Genus'.
1590
1591 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1592
1593 npar tests
1594      /median = years by animal (1, 5)
1595      .
1596 ])
1597
1598
1599 AT_CHECK([pspp -O format=csv median1.sps], [0], [dnl
1600 Table: Frequencies
1601 ,,Animal Genus,,,,
1602 ,,Animal 1,Animal 2,Animal 3,Animal 4,Animal 5
1603 Years expected,> Median,2,1,2,3,4
1604 ,≤ Median,2,4,3,6,1
1605
1606 Table: Test Statistics
1607 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1608 Years expected,28,7.000,4.317,4,.365
1609 ])
1610
1611 AT_CLEANUP
1612
1613
1614 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (median given)])
1615
1616 AT_DATA([median2.sps], [dnl
1617 set format F12.3.
1618 data list notable list /ignore * animal * years * w *.
1619 begin data
1620 99  1   10  1
1621 99  4    1  1
1622 99  5   11  1
1623 99  5   10  1
1624 99  3    7  1
1625 99  3   14  1
1626 99  2    3  1
1627 99  1    1  1
1628 99  4    7  1
1629 99  5   12  1
1630 99  3    6  1
1631 99  4    1  1
1632 99  3    5  1
1633 99  5    7  1
1634 99  4    6  1
1635 99  3   14  1
1636 99  4    8  1
1637 99  5   13  1
1638 99  2    0  1
1639 99  4    7  1
1640 99  4    7  1
1641 99  1    0  1
1642 99  2    8  1
1643 99  4   10  1
1644 99  2    3  1
1645 99  2    0  1
1646 99  4    8  1
1647 99  1    8  1
1648 end data.
1649
1650
1651 variable label years 'Years expected'.
1652 variable label animal 'Animal Genus'.
1653
1654 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1655
1656 npar tests
1657      /median (7) = years by animal (1, 5)
1658      .
1659 ])
1660
1661
1662 AT_CHECK([pspp -O format=csv median2.sps], [0], [dnl
1663 Table: Frequencies
1664 ,,Animal Genus,,,,
1665 ,,Animal 1,Animal 2,Animal 3,Animal 4,Animal 5
1666 Years expected,> Median,2,1,2,3,4
1667 ,≤ Median,2,4,3,6,1
1668
1669 Table: Test Statistics
1670 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1671 Years expected,28,7.000,4.317,4,.365
1672 ])
1673
1674 AT_CLEANUP
1675
1676
1677 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (two sample)])
1678
1679 AT_DATA([median3.sps], [dnl
1680 set format F12.3.
1681 data list notable list /xx * animal * years * w *.
1682 begin data
1683 99  1   10  1
1684 99  4    1  1
1685 99  5   11  1
1686 99  5   10  1
1687 99  3    7  1
1688 99  3   14  1
1689 99  2    3  1
1690 99  1    1  1
1691 99  4    7  1
1692 99  5   12  1
1693 99  3    6  1
1694 99  4    1  1
1695 99  3    5  1
1696 99  5    7  1
1697 99  4    6  1
1698 99  3   14  1
1699 99  4    8  1
1700 99  5   13  1
1701 99  2    0  1
1702 99  4    7  1
1703 99  4    7  1
1704 99  1    0  1
1705 99  2    8  1
1706 99  4   10  1
1707 99  2    3  1
1708 99  2    0  1
1709 99  4    8  1
1710 99  1    8  1
1711 end data.
1712
1713
1714 variable label years 'Years expected'.
1715 variable label animal 'Animal Genus'.
1716
1717 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1718
1719 npar tests
1720      /median (7) = xx years by animal (5, 1)
1721      .
1722 ])
1723
1724
1725 AT_CHECK([pspp -O format=csv median3.sps], [0], [dnl
1726 Table: Frequencies
1727 ,,Animal Genus,
1728 ,,Animal 1,Animal 5
1729 xx,> Median,4,5
1730 ,≤ Median,0,0
1731 Years expected,> Median,2,4
1732 ,≤ Median,2,1
1733
1734 Table: Test Statistics
1735 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1736 xx,9,7.000,NaN,1,NaN
1737 Years expected,9,7.000,.900,1,.343
1738 ])
1739
1740 AT_CLEANUP
1741
1742
1743 AT_SETUP([NPAR TESTS Jonckheere-Terpstra])
1744
1745 AT_DATA([jt.sps], [dnl
1746 set format = F12.3.
1747 data list notable list /x * g * w *.
1748 begin data.
1749 52  2  2
1750 58  2  1
1751 60  2  1
1752 62  2  1
1753 58  0  1
1754 44  2  1
1755 46  2  1
1756 14  3  1
1757 32  2  1
1758 16  3  1
1759 56  2  1
1760 26  3  1
1761 40  3  2
1762 50  4  1
1763 6   5  1
1764 34  2  3
1765 36  2  2
1766 40  2  2
1767 50  2  1
1768 end data.
1769
1770 weight by w.
1771
1772 npar test /jonckheere-terpstra = x by g (5, 2).
1773 ])
1774
1775
1776 AT_CHECK([pspp -O format=csv jt.sps], [0], [dnl
1777 Table: Jonckheere-Terpstra Test
1778 ,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)
1779 x,4,24.000,29.500,65.000,15.902,-2.232,.026
1780 ])
1781
1782 AT_CLEANUP
1783
1784 dnl Checks that (PAIRED) can have lists where the same
1785 dnl variable appears more than once.
1786 AT_SETUP([NPAR TESTS (PAIRED)])
1787 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1788 set format = F12.3.
1789 data list notable list /a * b * c *.
1790 begin data.
1791 1 2 4
1792 4 5 3
1793 1 2 2
1794 4 5 1
1795 end data.
1796
1797 npar tests /wilcoxon a b with c c (paired).
1798 ])
1799
1800 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
1801 Table: Ranks
1802 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
1803 a - c,Negative Ranks,2,2.500,5.000
1804 ,Positive Ranks,2,2.500,5.000
1805 ,Ties,0,,
1806 ,Total,4,,
1807 b - c,Negative Ranks,1,1.500,1.500
1808 ,Positive Ranks,2,2.250,4.500
1809 ,Ties,1,,
1810 ,Total,4,,
1811
1812 Table: Test Statistics
1813 ,a - c,b - c
1814 Z,.000,-.816
1815 Asymp. Sig. (2-tailed),1.000,.414
1816 ])
1817
1818
1819 AT_CLEANUP
1820
1821
1822
1823 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE crash])
1824 dnl This syntax had been observed to crash pspp
1825
1826 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1827 data list list /x *.
1828 begin data.
1829 1
1830 2
1831 3
1832 4
1833 5
1834 6
1835 7
1836 8
1837 9
1838 10
1839 end data.
1840
1841 * This happens to be invalid syntax.  But should not crash.
1842 NPAR TEST
1843         /CHISQUARE= x(0.098, 99.098)
1844         /EXPECTED =  1.2.
1845 ])
1846
1847 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [ignore])
1848
1849 AT_CLEANUP
1850
1851
1852 AT_SETUP([NPAR TESTS - crash on invalid syntax])
1853
1854 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1855 data list notable list /ev * xscore *.
1856 begin data.
1857 2 109
1858 3 115
1859 1 61
1860 1 101
1861 3 147
1862 end data.
1863
1864
1865 npar tests
1866         /kruskal-wallis xscore by(gv (1, 3).
1867 ])
1868
1869 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [ignore])
1870
1871 AT_CLEANUP
1872
1873
1874
1875
1876 AT_SETUP([NPAR TESTS - crash on unterminated string])
1877
1878 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1879 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
1880 BEGIN DATA.
1881 3.1 1  4
1882 3.2 2  1
1883 4   2  6
1884 END DATA.
1885
1886
1887 NPAR TESTS
1888 " CHISQUARE=x y(-2,5)
1889   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
1890   .
1891 ])
1892
1893 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [ignore])
1894
1895 AT_CLEANUP
1896