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

   1 AT_BANNER([ONEWAY procedure])
   2
   3 AT_SETUP([ONEWAY basic operation])
   4 AT_DATA([oneway.sps],
   5   [DATA LIST NOTABLE LIST /QUALITY * BRAND * .
   6 BEGIN DATA
   7 7  3
   8 4  3
   9 3  1
  10 2  1
  11 1  1
  12 4  2
  13 2  2
  14 3  2
  15 5  3
  16 1  1
  17 4  1
  18 5  2
  19 2  2
  20 3  3
  21 6  3
  22 END DATA
  23
  24 VARIABLE LABELS brand 'Manufacturer'.
  25 VARIABLE LABELS quality 'Breaking Strain'.
  26
  27 VALUE LABELS /brand 1 'Aspeger' 2 'Bloggs' 3 'Charlies'.
  28
  29 ONEWAY
  30         quality BY brand
  31         /STATISTICS descriptives homogeneity
  32         /CONTRAST =  -2 1 1
  33         /CONTRAST = 0 -1 1
  34         .
  35 ])
  36
  37 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway.sps], [0], [dnl
  38 Table: Descriptives
  39 ,,,,,,95% Confidence Interval for Mean,,,
  40 ,,N,Mean,Std. Deviation,Std. Error,Lower Bound,Upper Bound,Minimum,Maximum
  41 Breaking Strain,Aspeger,5,2.20,1.30,.58,.58,3.82,1.00,4.00
  42 ,Bloggs,5,3.20,1.30,.58,1.58,4.82,2.00,5.00
  43 ,Charlies,5,5.00,1.58,.71,3.04,6.96,3.00,7.00
  44 ,Total,15,3.47,1.77,.46,2.49,4.45,1.00,7.00
  45
  46 Table: Test of Homogeneity of Variances
  47 ,Levene Statistic,df1,df2,Sig.
  48 Breaking Strain,.09,2,12,.913
  49
  50 Table: ANOVA
  51 ,,Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
  52 Breaking Strain,Between Groups,20.13,2,10.07,5.12,.025
  53 ,Within Groups,23.60,12,1.97,,
  54 ,Total,43.73,14,,,
  55
  56 Table: Contrast Coefficients
  57 ,,Manufacturer,,
  58 ,,Aspeger,Bloggs,Charlies
  59 Contrast,1,-2,1,1
  60 ,2,0,-1,1
  61
  62 Table: Contrast Tests
  63 ,,Contrast,Value of Contrast,Std. Error,t,df,Sig. (2-tailed)
  64 Breaking Strain,Assume equal variances,1,3.80,1.54,2.47,12,.029
  65 ,,2,1.80,.89,2.03,12,.065
  66 ,Does not assume equal,1,3.80,1.48,2.56,8.74,.031
  67 ,,2,1.80,.92,1.96,7.72,.086
  68 ])
  69 AT_CLEANUP
  70
  71
  72 AT_SETUP([ONEWAY with splits])
  73 AT_DATA([oneway-splits.sps],
  74 [DATA LIST NOTABLE LIST /QUALITY * BRAND * S *.
  75 BEGIN DATA
  76 3 1 1
  77 2 1 1
  78 1 1 1
  79 1 1 1
  80 4 1 1
  81 5 2 1
  82 2 2 1
  83 4 2 2
  84 2 2 2
  85 3 2 2
  86 7  3 2
  87 4  3 2
  88 5  3 2
  89 3  3 2
  90 6  3 2
  91 END DATA
  92
  93 VARIABLE LABELS brand 'Manufacturer'.
  94 VARIABLE LABELS quality 'Breaking Strain'.
  95
  96 VALUE LABELS /brand 1 'Aspeger' 2 'Bloggs' 3 'Charlies'.
  97
  98 SPLIT FILE by s.
  99
 100 ONEWAY
 101         quality BY brand
 102         /STATISTICS descriptives homogeneity
 103         /CONTRAST =  -2 2
 104         /CONTRAST = -1 1
 105         .
 106 ])
 107
 108 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway-splits.sps], [0],
 109 [Variable,Value,Label
 110 S,1.00,
 111
 112 Table: Descriptives
 113 ,,,,,,95% Confidence Interval for Mean,,,
 114 ,,N,Mean,Std. Deviation,Std. Error,Lower Bound,Upper Bound,Minimum,Maximum
 115 Breaking Strain,Aspeger,5,2.20,1.30,.58,.58,3.82,1.00,4.00
 116 ,Bloggs,2,3.50,2.12,1.50,-15.56,22.56,2.00,5.00
 117 ,Total,7,2.57,1.51,.57,1.17,3.97,1.00,5.00
 118
 119 Table: Test of Homogeneity of Variances
 120 ,Levene Statistic,df1,df2,Sig.
 121 Breaking Strain,1.09,1,5,.345
 122
 123 Table: ANOVA
 124 ,,Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 125 Breaking Strain,Between Groups,2.41,1,2.41,1.07,.349
 126 ,Within Groups,11.30,5,2.26,,
 127 ,Total,13.71,6,,,
 128
 129 Table: Contrast Coefficients
 130 ,,Manufacturer,
 131 ,,Aspeger,Bloggs
 132 Contrast,1,-2,2
 133 ,2,-1,1
 134
 135 Table: Contrast Tests
 136 ,,Contrast,Value of Contrast,Std. Error,t,df,Sig. (2-tailed)
 137 Breaking Strain,Assume equal variances,1,2.60,2.52,1.03,5,.349
 138 ,,2,1.30,1.26,1.03,5,.349
 139 ,Does not assume equal,1,2.60,3.22,.81,1.32,.539
 140 ,,2,1.30,1.61,.81,1.32,.539
 141
 142 Variable,Value,Label
 143 S,2.00,
 144
 145 Table: Descriptives
 146 ,,,,,,95% Confidence Interval for Mean,,,
 147 ,,N,Mean,Std. Deviation,Std. Error,Lower Bound,Upper Bound,Minimum,Maximum
 148 Breaking Strain,Bloggs,3,3.00,1.00,.58,.52,5.48,2.00,4.00
 149 ,Charlies,5,5.00,1.58,.71,3.04,6.96,3.00,7.00
 150 ,Total,8,4.25,1.67,.59,2.85,5.65,2.00,7.00
 151
 152 Table: Test of Homogeneity of Variances
 153 ,Levene Statistic,df1,df2,Sig.
 154 Breaking Strain,.92,1,6,.374
 155
 156 Table: ANOVA
 157 ,,Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 158 Breaking Strain,Between Groups,7.50,1,7.50,3.75,.101
 159 ,Within Groups,12.00,6,2.00,,
 160 ,Total,19.50,7,,,
 161
 162 Table: Contrast Coefficients
 163 ,,Manufacturer,
 164 ,,Bloggs,Charlies
 165 Contrast,1,-2,2
 166 ,2,-1,1
 167
 168 Table: Contrast Tests
 169 ,,Contrast,Value of Contrast,Std. Error,t,df,Sig. (2-tailed)
 170 Breaking Strain,Assume equal variances,1,4.00,2.07,1.94,6,.101
 171 ,,2,2.00,1.03,1.94,6,.101
 172 ,Does not assume equal,1,4.00,1.83,2.19,5.88,.072
 173 ,,2,2.00,.91,2.19,5.88,.072
 174 ])
 175
 176 AT_CLEANUP
 177
 178
 179 AT_SETUP([ONEWAY with missing values])
 180 dnl Check that missing are treated properly
 181 AT_DATA([oneway-missing1.sps],
 182 [DATA LIST NOTABLE LIST /v1 * v2 * dep * vn *.
 183 BEGIN DATA
 184 . .  1  4
 185 3 3  1  2
 186 2 2  1  2
 187 1 1  1  2
 188 1 1  1  2
 189 4 4  1  2
 190 5 5  2  2
 191 2 2  2  2
 192 4 4  2  2
 193 2 2  2  2
 194 3 3  2  2
 195 7 7  3  2
 196 4 4  3  2
 197 5 5  3  2
 198 3 3  3  2
 199 6 6  3  2
 200 END DATA
 201
 202 ONEWAY
 203         v1 v2 BY dep
 204         /STATISTICS descriptives homogeneity
 205         /MISSING ANALYSIS
 206         .
 207 ])
 208
 209 AT_DATA([oneway-missing2.sps],
 210 [DATA LIST NOTABLE LIST /v1 * v2 * dep * vn * .
 211 BEGIN DATA
 212 4 .  1  2
 213 3 3  1  2
 214 2 2  1  2
 215 1 1  1  2
 216 1 1  1  2
 217 4 4  1  2
 218 5 5  2  2
 219 2 2  2  2
 220 4 4  2  2
 221 2 2  2  2
 222 3 3  2  2
 223 7 7  3  2
 224 4 4  3  2
 225 5 5  3  2
 226 3 3  3  2
 227 6 6  3  2
 228 END DATA
 229
 230 ONEWAY
 231         v1 v2 BY dep
 232         /STATISTICS descriptives homogeneity
 233         /MISSING LISTWISE
 234         .
 235 ])
 236
 237
 238
 239 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway-missing1.sps > first.out], [0])
 240
 241 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway-missing2.sps > second.out], [0])
 242
 243 AT_CHECK([diff first.out second.out], [0], [])
 244
 245 dnl Now a test with missing values in the independent variable
 246 AT_DATA([oneway-missing3.sps],
 247 [DATA LIST NOTABLE LIST /v1 * v2 * dep * vn * .
 248 BEGIN DATA
 249 4 2  .  2
 250 3 3  1  2
 251 2 2  1  2
 252 1 1  1  2
 253 1 1  1  2
 254 4 4  1  2
 255 5 5  2  2
 256 2 2  2  2
 257 4 4  2  2
 258 2 2  2  2
 259 3 3  2  2
 260 7 7  3  2
 261 4 4  3  2
 262 5 5  3  4
 263 3 3  3  2
 264 6 6  3  2
 265 END DATA
 266
 267 ONEWAY
 268         v1 v2 BY dep
 269         /STATISTICS descriptives homogeneity
 270         /MISSING ANALYSIS
 271         .
 272 ])
 273
 274 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway-missing3.sps > third.out], [0])
 275
 276 AT_CHECK([diff first.out third.out], [0], [])
 277
 278 AT_CLEANUP
 279
 280
 281
 282
 283
 284 AT_SETUP([ONEWAY descriptives subcommand])
 285
 286 AT_DATA([oneway-descriptives.sps],
 287   [DATA LIST NOTABLE LIST /QUALITY * BRAND * .
 288 BEGIN DATA
 289 13 11
 290 12 11
 291 11 11
 292 11 11
 293 14 11
 294 15 25
 295 12 25
 296 14 25
 297 12 25
 298 13 25
 299 17  301
 300 14  301
 301 15  301
 302 13  301
 303 16  301
 304 END DATA
 305
 306
 307 ONEWAY
 308         quality BY brand
 309         /STATISTICS descriptives
 310         .
 311 ])
 312
 313 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway-descriptives.sps], [0],
 314 [Table: Descriptives
 315 ,,,,,,95% Confidence Interval for Mean,,,
 316 ,,N,Mean,Std. Deviation,Std. Error,Lower Bound,Upper Bound,Minimum,Maximum
 317 QUALITY,11.00,5,12.20,1.30,.58,10.58,13.82,11.00,14.00
 318 ,25.00,5,13.20,1.30,.58,11.58,14.82,12.00,15.00
 319 ,301.00,5,15.00,1.58,.71,13.04,16.96,13.00,17.00
 320 ,Total,15,13.47,1.77,.46,12.49,14.45,11.00,17.00
 321
 322 Table: ANOVA
 323 ,,Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 324 QUALITY,Between Groups,20.13,2,10.07,5.12,.025
 325 ,Within Groups,23.60,12,1.97,,
 326 ,Total,43.73,14,,,
 327 ])
 328
 329 AT_CLEANUP
 330
 331
 332
 333 AT_SETUP([ONEWAY homogeneity subcommand])
 334
 335 AT_DATA([oneway-homogeneity.sps],
 336   [DATA LIST NOTABLE LIST /QUALITY * BRAND * .
 337 BEGIN DATA
 338 13 11
 339 12 11
 340 11 11
 341 11 11
 342 14 11
 343 15 25
 344 12 25
 345 14 25
 346 12 25
 347 13 25
 348 17  301
 349 14  301
 350 15  301
 351 13  301
 352 16  301
 353 END DATA
 354
 355
 356 ONEWAY
 357         quality BY brand
 358         /STATISTICS homogeneity
 359         .
 360 ])
 361
 362 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway-homogeneity.sps], [0],
 363 [Table: Test of Homogeneity of Variances
 364 ,Levene Statistic,df1,df2,Sig.
 365 QUALITY,.09,2,12,.913
 366
 367 Table: ANOVA
 368 ,,Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 369 QUALITY,Between Groups,20.13,2,10.07,5.12,.025
 370 ,Within Groups,23.60,12,1.97,,
 371 ,Total,43.73,14,,,
 372 ])
 373
 374 AT_CLEANUP
 375
 376
 377
 378 AT_SETUP([ONEWAY multiple variables])
 379 dnl check that everything works ok when several different dependent variables are specified.
 380 dnl This of course does not mean that we're doing a multivariate analysis.  It's just like
 381 dnl running several tests at once.
 382 AT_DATA([multivar.sps],
 383 [DATA LIST notable LIST /x * y * z * g *.
 384 begin data.
 385 1 1 0 10
 386 1 1 9 10
 387 9 1 2 10
 388 1 1 3 20
 389 1 1 8 20
 390 1 1 1 20
 391 1 1 2 20
 392 0 1 3 20
 393 1 1 4 30
 394 0 1 5 30
 395 1 1 6 30
 396 0 1 7 30
 397 1 2 8 30
 398 2 2 9 30
 399 1 2 1 30
 400 1 2 0 30
 401 1 2 2 40
 402 8 2 3 40
 403 1 2 4 40
 404 1 2 9 40
 405 9 2 8 40
 406 7 3 7 40
 407 2 3 6 40
 408 3 3 5 40
 409 end data.
 410
 411 ONEWAY x y z by g
 412         /STATISTICS = DESCRIPTIVES HOMOGENEITY
 413         /CONTRAST 3  2 0 -5
 414         /CONTRAST 2 -9 7  0
 415         .
 416 ])
 417
 418 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv multivar.sps])
 419
 420 dnl Some machines return 3.88 instead of 3.87 below (see bug #31611).
 421 AT_CHECK([sed 's/^,Within Groups,3.88/,Within Groups,3.87/' pspp.csv], [0], [dnl
 422 Table: Descriptives
 423 ,,,,,,95% Confidence Interval for Mean,,,
 424 ,,N,Mean,Std. Deviation,Std. Error,Lower Bound,Upper Bound,Minimum,Maximum
 425 x,10.00,3,3.67,4.62,2.67,-7.81,15.14,1.00,9.00
 426 ,20.00,5,.80,.45,.20,.24,1.36,.00,1.00
 427 ,30.00,8,.88,.64,.23,.34,1.41,.00,2.00
 428 ,40.00,8,4.00,3.42,1.21,1.14,6.86,1.00,9.00
 429 ,Total,24,2.25,2.83,.58,1.05,3.45,.00,9.00
 430 y,10.00,3,1.00,.00,.00,1.00,1.00,1.00,1.00
 431 ,20.00,5,1.00,.00,.00,1.00,1.00,1.00,1.00
 432 ,30.00,8,1.50,.53,.19,1.05,1.95,1.00,2.00
 433 ,40.00,8,2.38,.52,.18,1.94,2.81,2.00,3.00
 434 ,Total,24,1.63,.71,.15,1.32,1.93,1.00,3.00
 435 z,10.00,3,3.67,4.73,2.73,-8.07,15.41,.00,9.00
 436 ,20.00,5,3.40,2.70,1.21,.05,6.75,1.00,8.00
 437 ,30.00,8,5.00,3.21,1.13,2.32,7.68,.00,9.00
 438 ,40.00,8,5.50,2.45,.87,3.45,7.55,2.00,9.00
 439 ,Total,24,4.67,2.99,.61,3.40,5.93,.00,9.00
 440
 441 Table: Test of Homogeneity of Variances
 442 ,Levene Statistic,df1,df2,Sig.
 443 x,18.76,3,20,.000
 444 y,71.41,3,20,.000
 445 z,.89,3,20,.463
 446
 447 Table: ANOVA
 448 ,,Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 449 x,Between Groups,56.16,3,18.72,2.92,.059
 450 ,Within Groups,128.34,20,6.42,,
 451 ,Total,184.50,23,,,
 452 y,Between Groups,7.75,3,2.58,13.33,.000
 453 ,Within Groups,3.87,20,.19,,
 454 ,Total,11.63,23,,,
 455 z,Between Groups,17.47,3,5.82,.62,.610
 456 ,Within Groups,187.87,20,9.39,,
 457 ,Total,205.33,23,,,
 458
 459 Table: Contrast Coefficients
 460 ,,g,,,
 461 ,,10.00,20.00,30.00,40.00
 462 Contrast,1,3,2,0,-5
 463 ,2,2,-9,7,0
 464
 465 Table: Contrast Tests
 466 ,,Contrast,Value of Contrast,Std. Error,t,df,Sig. (2-tailed)
 467 x,Assume equal variances,1,-7.40,6.67,1.11,20,.280
 468 ,,2,6.26,12.32,.51,20,.617
 469 ,Does not assume equal,1,-7.40,10.04,-.74,4.53,.497
 470 ,,2,6.26,5.85,1.07,2.87,.366
 471 y,Assume equal variances,1,-6.88,1.16,5.94,20,.000
 472 ,,2,3.50,2.14,1.63,20,.118
 473 ,Does not assume equal,1,-6.88,.91,-7.51,7.00,.000
 474 ,,2,3.50,1.32,2.65,7.00,.033
 475 z,Assume equal variances,1,-9.70,8.07,1.20,20,.243
 476 ,,2,11.73,14.91,.79,20,.440
 477 ,Does not assume equal,1,-9.70,9.57,-1.01,3.64,.373
 478 ,,2,11.73,14.53,.81,9.88,.438
 479 ])
 480
 481 AT_CLEANUP
 482
 483
 484
 485 dnl Tests that everything treats weights properly
 486 AT_SETUP([ONEWAY vs. weights])
 487
 488 AT_DATA([oneway-unweighted.sps],
 489 [DATA LIST NOTABLE LIST /QUALITY * BRAND * W *.
 490 BEGIN DATA
 491 3  1   1
 492 2  1   1
 493 1  1   1
 494 1  1   1
 495 4  1   1
 496 5  2   1
 497 2  2   1
 498 4  2   1
 499 4  2   1
 500 4  2   1
 501 2  2   1
 502 2  2   1
 503 3  2   1
 504 7  3   1
 505 4  3   1
 506 5  3   1
 507 5  3   1
 508 3  3   1
 509 6  3   1
 510 END DATA.
 511
 512 WEIGHT BY W.
 513
 514 ONEWAY
 515         quality BY brand
 516         /STATISTICS descriptives homogeneity
 517         .
 518 ])
 519
 520 AT_CHECK([pspp -o pspp-unweighted.csv oneway-unweighted.sps], [0], [ignore], [ignore])
 521
 522 AT_DATA([oneway-weighted.sps],
 523 [DATA LIST NOTABLE LIST /QUALITY * BRAND * W *.
 524 BEGIN DATA
 525 3  1   1
 526 2  1   1
 527 1  1   2
 528 4  1   1
 529 5  2   1
 530 2  2   1
 531 4  2   3
 532 2  2   2
 533 3  2   1
 534 7  3   1
 535 4  3   1
 536 5  3   2
 537 3  3   1
 538 6  3   1
 539 END DATA.
 540
 541 WEIGHT BY W.
 542
 543 ONEWAY
 544         quality BY brand
 545         /STATISTICS descriptives homogeneity
 546         .
 547 ])
 548
 549 AT_CHECK([pspp -o pspp-weighted.csv oneway-weighted.sps], [0], [ignore], [ignore])
 550
 551 AT_CHECK([diff pspp-weighted.csv pspp-unweighted.csv], [0])
 552
 553 AT_CLEANUP
 554
 555
 556
 557 AT_SETUP([ONEWAY posthoc LSD and BONFERRONI])
 558 AT_DATA([oneway-pig.sps],[dnl
 559 SET FORMAT F12.3.
 560 data list notable list /pigmentation * family *.
 561 begin data.
 562 36 1
 563 39 1
 564 43 1
 565 38 1
 566 37 1
 567 46 2
 568 47 2
 569 47 2
 570 47 2
 571 43 2
 572 40 3
 573 50 3
 574 44 3
 575 48 3
 576 50 3
 577 45 4
 578 53 4
 579 56 4
 580 52 4
 581 56 4
 582 end data.
 583
 584
 585 oneway pigmentation by family
 586         /statistics = descriptives
 587         /posthoc = lsd bonferroni alpha (0.05)
 588          .
 589 ])
 590
 591 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway-pig.sps], [0],
 592 [Table: Descriptives
 593 ,,,,,,95% Confidence Interval for Mean,,,
 594 ,,N,Mean,Std. Deviation,Std. Error,Lower Bound,Upper Bound,Minimum,Maximum
 595 pigmentation,1.000,5,38.600,2.702,1.208,35.245,41.955,36.000,43.000
 596 ,2.000,5,46.000,1.732,.775,43.849,48.151,43.000,47.000
 597 ,3.000,5,46.400,4.336,1.939,41.016,51.784,40.000,50.000
 598 ,4.000,5,52.400,4.506,2.015,46.806,57.994,45.000,56.000
 599 ,Total,20,45.850,5.967,1.334,43.057,48.643,36.000,56.000
 600
 601 Table: ANOVA
 602 ,,Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 603 pigmentation,Between Groups,478.950,3,159.650,12.927,.000
 604 ,Within Groups,197.600,16,12.350,,
 605 ,Total,676.550,19,,,
 606
 607 Table: Multiple Comparisons (pigmentation)
 608 ,,,Mean Difference,,,95% Confidence Interval,
 609 ,(I) family,(J) family,(I - J),Std. Error,Sig.,Lower Bound,Upper Bound
 610 LSD,1.000,2.000,-7.400,2.223,.004,-12.112,-2.688
 611 ,,3.000,-7.800,2.223,.003,-12.512,-3.088
 612 ,,4.000,-13.800,2.223,.000,-18.512,-9.088
 613 ,2.000,1.000,7.400,2.223,.004,2.688,12.112
 614 ,,3.000,-.400,2.223,.859,-5.112,4.312
 615 ,,4.000,-6.400,2.223,.011,-11.112,-1.688
 616 ,3.000,1.000,7.800,2.223,.003,3.088,12.512
 617 ,,2.000,.400,2.223,.859,-4.312,5.112
 618 ,,4.000,-6.000,2.223,.016,-10.712,-1.288
 619 ,4.000,1.000,13.800,2.223,.000,9.088,18.512
 620 ,,2.000,6.400,2.223,.011,1.688,11.112
 621 ,,3.000,6.000,2.223,.016,1.288,10.712
 622 Bonferroni,1.000,2.000,-7.400,2.223,.025,-14.086,-.714
 623 ,,3.000,-7.800,2.223,.017,-14.486,-1.114
 624 ,,4.000,-13.800,2.223,.000,-20.486,-7.114
 625 ,2.000,1.000,7.400,2.223,.025,.714,14.086
 626 ,,3.000,-.400,2.223,1.000,-7.086,6.286
 627 ,,4.000,-6.400,2.223,.065,-13.086,.286
 628 ,3.000,1.000,7.800,2.223,.017,1.114,14.486
 629 ,,2.000,.400,2.223,1.000,-6.286,7.086
 630 ,,4.000,-6.000,2.223,.095,-12.686,.686
 631 ,4.000,1.000,13.800,2.223,.000,7.114,20.486
 632 ,,2.000,6.400,2.223,.065,-.286,13.086
 633 ,,3.000,6.000,2.223,.095,-.686,12.686
 634 ])
 635
 636 AT_CLEANUP
 637
 638
 639 AT_SETUP([ONEWAY posthoc Tukey HSD and Games-Howell])
 640 AT_DATA([oneway-tukey.sps],[dnl
 641 set format = f11.3.
 642 data list notable list /libido * dose *.
 643 begin data.
 644 3 0
 645 2 0
 646 1 0
 647 1 0
 648 4 0
 649 5 1
 650 2 1
 651 4 1
 652 2 1
 653 3 1
 654 7 2
 655 4 2
 656 5 2
 657 3 2
 658 6 2
 659 end data.
 660
 661 variable label dose 'Dose of Viagra'.
 662
 663 add value labels dose 0 'Placebo' 1 '1 Dose' 2 '2 Doses'.
 664
 665 oneway libido by dose
 666         /posthoc tukey gh.
 667 ])
 668
 669 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway-tukey.sps], [0],
 670 [Table: ANOVA
 671 ,,Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 672 libido,Between Groups,20.133,2,10.067,5.119,.025
 673 ,Within Groups,23.600,12,1.967,,
 674 ,Total,43.733,14,,,
 675
 676 Table: Multiple Comparisons (libido)
 677 ,,,Mean Difference,,,95% Confidence Interval,
 678 ,(I) Dose of Viagra,(J) Dose of Viagra,(I - J),Std. Error,Sig.,Lower Bound,Upper Bound
 679 Tukey HSD,Placebo,1 Dose,-1.000,.887,.516,-3.366,1.366
 680 ,,2 Doses,-2.800,.887,.021,-5.166,-.434
 681 ,1 Dose,Placebo,1.000,.887,.516,-1.366,3.366
 682 ,,2 Doses,-1.800,.887,.147,-4.166,.566
 683 ,2 Doses,Placebo,2.800,.887,.021,.434,5.166
 684 ,,1 Dose,1.800,.887,.147,-.566,4.166
 685 Games-Howell,Placebo,1 Dose,-1.000,.887,.479,-3.356,1.356
 686 ,,2 Doses,-2.800,.887,.039,-5.439,-.161
 687 ,1 Dose,Placebo,1.000,.887,.479,-1.356,3.356
 688 ,,2 Doses,-1.800,.887,.185,-4.439,.839
 689 ,2 Doses,Placebo,2.800,.887,.039,.161,5.439
 690 ,,1 Dose,1.800,.887,.185,-.839,4.439
 691 ])
 692
 693 AT_CLEANUP
 694
 695 AT_SETUP([ONEWAY posthoc Sidak])
 696 AT_DATA([oneway-sidak.sps],[dnl
 697 SET FORMAT F20.4.
 698
 699 DATA LIST notable LIST /program score.
 700 BEGIN DATA.
 701 1   9
 702 1  12
 703 1  14
 704 1  11
 705 1  13
 706 2  10
 707 2   6
 708 2   9
 709 2   9
 710 2  10
 711 3  12
 712 3  14
 713 3  11
 714 3  13
 715 3  11
 716 4   9
 717 4   8
 718 4  11
 719 4   7
 720 4   8
 721 END DATA.
 722
 723 ONEWAY
 724   score BY program
 725   /MISSING ANALYSIS
 726   /POSTHOC = SIDAK.
 727 ])
 728
 729 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway-sidak.sps], [0],
 730 [Table: ANOVA
 731 ,,Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 732 score,Between Groups,54.9500,3,18.3167,7.0449,.003
 733 ,Within Groups,41.6000,16,2.6000,,
 734 ,Total,96.5500,19,,,
 735
 736 Table: Multiple Comparisons (score)
 737 ,,,Mean Difference,,,95% Confidence Interval,
 738 ,(I) program,(J) program,(I - J),Std. Error,Sig.,Lower Bound,Upper Bound
 739 Šidák,1.0000,2.0000,3.0000,1.0198,.056,-.0575,6.0575
 740 ,,3.0000,-.4000,1.0198,.999,-3.4575,2.6575
 741 ,,4.0000,3.2000,1.0198,.038,.1425,6.2575
 742 ,2.0000,1.0000,-3.0000,1.0198,.056,-6.0575,.0575
 743 ,,3.0000,-3.4000,1.0198,.025,-6.4575,-.3425
 744 ,,4.0000,.2000,1.0198,1.000,-2.8575,3.2575
 745 ,3.0000,1.0000,.4000,1.0198,.999,-2.6575,3.4575
 746 ,,2.0000,3.4000,1.0198,.025,.3425,6.4575
 747 ,,4.0000,3.6000,1.0198,.017,.5425,6.6575
 748 ,4.0000,1.0000,-3.2000,1.0198,.038,-6.2575,-.1425
 749 ,,2.0000,-.2000,1.0198,1.000,-3.2575,2.8575
 750 ,,3.0000,-3.6000,1.0198,.017,-6.6575,-.5425
 751 ])
 752
 753 AT_CLEANUP
 754
 755 AT_SETUP([ONEWAY posthoc Scheffe])
 756 AT_DATA([oneway-scheffe.sps],[dnl
 757 set format = f11.3.
 758 data list notable list /usage * group *.
 759 begin data.
 760 21.00     1
 761 19.00     1
 762 18.00     1
 763 25.00     1
 764 14.00     1
 765 13.00     1
 766 24.00     1
 767 19.00     1
 768 20.00     1
 769 21.00     1
 770 15.00     2
 771 10.00     2
 772 13.00     2
 773 16.00     2
 774 14.00     2
 775 24.00     2
 776 16.00     2
 777 14.00     2
 778 18.00     2
 779 16.00     2
 780 10.00     3
 781  7.00     3
 782 13.00     3
 783 20.00     3
 784   .00     3
 785  8.00     3
 786  6.00     3
 787  1.00     3
 788 12.00     3
 789 14.00     3
 790 18.00     4
 791 15.00     4
 792  3.00     4
 793 27.00     4
 794  6.00     4
 795 14.00     4
 796 13.00     4
 797 11.00     4
 798  9.00     4
 799 18.00     4
 800 end data.
 801
 802 variable label usage 'Days of Use'.
 803
 804 add value labels group 0 'none' 1 'one' 2 'two' 3 'three' 4 'four'.
 805
 806 oneway usage by group
 807         /posthoc scheffe.
 808 ])
 809
 810 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway-scheffe.sps], [0],
 811 [Table: ANOVA
 812 ,,Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 813 Days of Use,Between Groups,555.275,3,185.092,6.663,.001
 814 ,Within Groups,1000.100,36,27.781,,
 815 ,Total,1555.375,39,,,
 816
 817 Table: Multiple Comparisons (Days of Use)
 818 ,,,Mean Difference,,,95% Confidence Interval,
 819 ,(I) group,(J) group,(I - J),Std. Error,Sig.,Lower Bound,Upper Bound
 820 Scheffé,one,two,3.800,2.357,.467,-3.112,10.712
 821 ,,three,10.300,2.357,.001,3.388,17.212
 822 ,,four,6.000,2.357,.110,-.912,12.912
 823 ,two,one,-3.800,2.357,.467,-10.712,3.112
 824 ,,three,6.500,2.357,.072,-.412,13.412
 825 ,,four,2.200,2.357,.832,-4.712,9.112
 826 ,three,one,-10.300,2.357,.001,-17.212,-3.388
 827 ,,two,-6.500,2.357,.072,-13.412,.412
 828 ,,four,-4.300,2.357,.358,-11.212,2.612
 829 ,four,one,-6.000,2.357,.110,-12.912,.912
 830 ,,two,-2.200,2.357,.832,-9.112,4.712
 831 ,,three,4.300,2.357,.358,-2.612,11.212
 832 ])
 833
 834 AT_CLEANUP
 835
 836
 837 AT_SETUP([ONEWAY bad contrast count])
 838
 839 AT_DATA([oneway-bad-contrast.sps],[dnl
 840 DATA LIST NOTABLE LIST /height * weight * temperature * sex *.
 841 BEGIN DATA.
 842 1884     88.6       39.97     0
 843 1801     90.9       39.03     0
 844 1801     91.7       38.98     0
 845 1607     56.3       36.26     1
 846 1608     46.3       46.26     1
 847 1607     55.9       37.84     1
 848 1604     56.6       36.81     1
 849 1606     56.1       34.56     1
 850 END DATA.
 851
 852 ONEWAY /VARIABLES= height weight temperature BY sex
 853  /CONTRAST = -1  1
 854  /CONTRAST = -3  3
 855  /CONTRAST =  2 -2  1
 856  /CONTRAST = -9  9
 857  .
 858 ])
 859
 860
 861 AT_CHECK([pspp -O format=csv oneway-bad-contrast.sps], [0], [dnl
 862 "oneway-bad-contrast.sps:18: warning: ONEWAY: In contrast list 3, the number of coefficients (3) does not equal the number of groups (2). This contrast list will be ignored."
 863
 864 Table: ANOVA
 865 ,,Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 866 height,Between Groups,92629.63,1,92629.63,120.77,.000
 867 ,Within Groups,4601.87,6,766.98,,
 868 ,Total,97231.50,7,,,
 869 weight,Between Groups,2451.65,1,2451.65,174.59,.000
 870 ,Within Groups,84.25,6,14.04,,
 871 ,Total,2535.90,7,,,
 872 temperature,Between Groups,1.80,1,1.80,.13,.733
 873 ,Within Groups,84.55,6,14.09,,
 874 ,Total,86.36,7,,,
 875
 876 Table: Contrast Coefficients
 877 ,,sex,
 878 ,,.00,1.00
 879 Contrast,1,-1,1
 880 ,2,-3,3
 881 ,3,-9,9
 882
 883 Table: Contrast Tests
 884 ,,Contrast,Value of Contrast,Std. Error,t,df,Sig. (2-tailed)
 885 height,Assume equal variances,1,-222.27,20.23,10.99,6,.000
 886 ,,2,-666.80,60.68,10.99,6,.000
 887 ,,3,-2000.40,182.03,10.99,6,.000
 888 ,Does not assume equal,1,-222.27,27.67,-8.03,2.00,.015
 889 ,,2,-666.80,83.02,-8.03,2.00,.015
 890 ,,3,-2000.40,249.07,-8.03,2.00,.015
 891 weight,Assume equal variances,1,-36.16,2.74,13.21,6,.000
 892 ,,2,-108.48,8.21,13.21,6,.000
 893 ,,3,-325.44,24.63,13.21,6,.000
 894 ,Does not assume equal,1,-36.16,2.19,-16.48,5.42,.000
 895 ,,2,-108.48,6.58,-16.48,5.42,.000
 896 ,,3,-325.44,19.75,-16.48,5.42,.000
 897 temperature,Assume equal variances,1,-.98,2.74,.36,6,.733
 898 ,,2,-2.94,8.22,.36,6,.733
 899 ,,3,-8.83,24.67,.36,6,.733
 900 ,Does not assume equal,1,-.98,2.07,-.47,4.19,.660
 901 ,,2,-2.94,6.22,-.47,4.19,.660
 902 ,,3,-8.83,18.66,-.47,4.19,.660
 903 ])
 904
 905 AT_CLEANUP
 906
 907
 908 AT_SETUP([ONEWAY crash on single category independent variable])
 909 AT_DATA([crash.sps],[
 910 input program.
 911 loop #i = 1 to 10.
 912 compute test = #i.
 913 end case.
 914 end loop.
 915 end file.
 916 end input program.
 917
 918 compute x = 1.
 919
 920 oneway test by x.
 921 ])
 922
 923 AT_CHECK([pspp -O format=csv crash.sps], [0], [ignore])
 924
 925 AT_CLEANUP
 926
 927
 928
 929 AT_SETUP([ONEWAY crash on missing dependent variable])
 930 AT_DATA([crash2.sps],[dnl
 931 data list notable list /dv1 * dv2  *  y * .
 932 begin data.
 933 2  .  2
 934 1  .  2
 935 1  .  1
 936 2  .  4
 937 3  .  4
 938 4  .  4
 939 5  .  4
 940 end data.
 941
 942 ONEWAY
 943        /VARIABLES= dv1 dv2  BY y
 944        /STATISTICS = DESCRIPTIVES
 945        /POSTHOC = BONFERRONI LSD SCHEFFE SIDAK TUKEY
 946        /MISSING = ANALYSIS
 947        .
 948 ])
 949
 950 AT_CHECK([pspp -O format=csv crash2.sps], [0], [ignore])
 951
 952 AT_CLEANUP
 953
 954
 955
 956
 957 AT_SETUP([ONEWAY Games-Howell test with few cases])
 958 AT_DATA([crash3.sps],[dnl
 959 data list notable list /dv * y * .
 960 begin data.
 961 2 2
 962 1 2
 963 1 1
 964 2 4
 965 3 4
 966 end data.
 967
 968 ONEWAY
 969  /VARIABLES= dv BY y
 970  /POSTHOC = GH
 971  .
 972 ])
 973
 974 AT_CHECK([pspp -O format=csv crash3.sps], [0], [ignore])
 975
 976 AT_CLEANUP
 977
 978
 979 AT_SETUP([ONEWAY Crash on empty data])
 980 AT_DATA([crash4.sps],[dnl
 981 DATA LIST NOTABLE LIST /height * weight * temperature * sex *.
 982 BEGIN DATA.
 983 1801     .       .     0
 984 1606     .       .     1
 985 END DATA.
 986
 987 ONEWAY /VARIABLES= height weight temperature BY sex
 988  /CONTRAST = -1  1
 989  /CONTRAST = -3  3
 990  /CONTRAST =  2 -2  1
 991  /CONTRAST = -9  9
 992  .
 993 ])
 994
 995 AT_CHECK([pspp -O format=csv crash4.sps], [0], [ignore])
 996
 997 AT_CLEANUP