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