home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Shareware Overload Trio 2 / Shareware Overload Trio Volume 2 (Chestnut CD-ROM).ISO / dir28 / simst35.zip / INSTALL.ZIP / DEMO.SCR < prev    next >
Text File  |  1994-08-28  |  44KB  |  1,715 lines
  1. :START;
  2. OPEN SAMPLE.SPS;
  3.  
  4. CLS;
  5. *SET DEMO (2000);  { to run in demo mode with a 2 second delay }
  6.  
  7. SET COLOR BLACK ON CYAN;
  8. IF $MONO SET COLOR BLACK ON LIGHTGRAY;
  9.  
  10. :MAINMENU;
  11. CLS;
  12. IBOX ROW 4 COLOR BLACK ON LIGHTGRAY
  13.        Welcome to the SIMSTAT demonstration program.
  14. Select one of the following commands then press the ENTER key.
  15. ENDBOX;
  16.  
  17. MENU ROW 11
  18. &Overview of SIMSTAT
  19. &Bootstrap analysis
  20. &New features of v3.5
  21. &Command language
  22. &Registering SIMSTAT
  23. &Quit
  24. ENDMENU;
  25.  
  26. IF $ITEM = 1 GOTO DEMO;
  27. IF $ITEM = 2 GOTO BOOT;
  28. IF $ITEM = 3 GOTO NEW;
  29. IF $ITEM = 4 GOTO LANGUAGE;
  30. IF $ITEM = 5 GOTO ORDER;
  31. IF $ITEM = 6 STOP;
  32.  
  33. GOTO MAINMENU;
  34.  
  35. **************** DEMO *****************;
  36. :DEMO;
  37.  
  38. OPEN SAMPLE.SPS;
  39. CLS;
  40.  
  41. BOX
  42. SIMSTAT v3.5 is an easy to use statistical program
  43. that provides a wide range of statistical analyses,
  44. high-resolution graphs, and powerful simulation tools.
  45. ENDBOX;
  46.  
  47. BOX
  48. One of the most useful features of SIMSTAT is its ability
  49. to perform analyses on various data file formats such as:
  50.  
  51.     ■ dbase II, II or IV (.DBF)
  52.     ■ Lotus 1-2-3 or Symphony (.WKS or WK1)
  53.     ■ Comma-separated value ASCII (.DAT or CSV)
  54.     ■ Fixed format ASCII (.FIX)
  55.     ■ SPSS/PC+ (.SPS, .SYS or SIM)
  56.     ■ SPSS for Windows (.SAV)
  57.  
  58. ENDBOX;
  59. BOX
  60. For the next few minutes, we will take a tour that will show you
  61. the various features of SIMSTAT.  To interrupt the demonstration
  62. simply press the Escape key.
  63. ENDBOX;
  64.  
  65. LIST SEX TO AGGRESS /N 15;
  66.  
  67. BOX ROW 11
  68. Once you have entered your data in a file, the first thing you
  69. will want to do is to check the values in the file to identify
  70. illegal values.  The LIST command displays the values of each
  71. variable previously selected.  This command lists the content
  72. of all cases or can be restricted to a specific number of cases.
  73. ENDBOX;
  74.  
  75. DESC SEX TO AGGRESS;
  76. BOX ROW 9
  77. The DESCRIPTIVE command allows to quickly display
  78. summary statistics on all your variables.
  79. ENDBOX;
  80.  
  81. BOX ROW 8
  82. Besides the mean and the standard deviation which give
  83. a quick overview of the data distribution, the minimum
  84. and maximum values can also be used to identify values
  85. out of range while the number of valid cases allows you
  86. to see how many cases are missing.
  87. ENDBOX;
  88.  
  89. BOX
  90. More detailed statistics can be obtained by using the
  91. FREQUENCY command.  Let us look at them one at the time.
  92. ENDBOX;
  93.  
  94. FREQUENCY AGE
  95.  /TABLE;
  96.  
  97. BOX ROW 3
  98. The FREQUENCY command allows you to display a table of frequencies that
  99. shows the frequency and the percentage of each value in a variable.
  100. ENDBOX;
  101.  
  102. BOX COL 1 ROW 11
  103. While this table is
  104. sorted in ascending
  105. order of values, it is
  106. also possible to sort
  107. it in descending order
  108. of frequency.
  109. ENDBOX;
  110.  
  111. FREQUENCY AGE /DESC CI=80;
  112.  
  113. BOX ROW=5
  114. The FREQUENCY command also displays detailed descriptive
  115. statistics, including measures of central tendency and
  116. of dispersion.  Other statistics are useful to get a
  117. glimpse of the distribution shape.
  118. ENDBOX;
  119.  
  120.  
  121. FREQUENCY AGE /PTILES=10;
  122. BOX ROW 10
  123. The percentiles option provides a more detailed description
  124. of the variable's distribution.  You can specify the number
  125. of categories you want from 2 to 100 categories.
  126. ENDBOX;
  127.  
  128.  
  129. FREQUENCY AGE /PTILES=4;
  130. BOX ROW 12
  131. By setting the number of categories to 4, the
  132. percentiles option produces the interquartile
  133. values also know as Q1, Q2 (or median) and Q3.
  134. ENDBOX;
  135.  
  136. BOX
  137. As you may have noticed, sometimes the results
  138. of a statistical analysis scroll off the screen.
  139. SIMSTAT allows you to browse back through the
  140. previous analyses by using the F2 key.  Let us
  141. browse through what we have done so far.
  142. ENDBOX;
  143.  
  144. BOX
  145. Use the navigation keys to move around the listing.
  146. When you have finished, press the Escape key.
  147. ENDBOX;
  148.  
  149. BROWSE;
  150.  
  151. BOX
  152. A graphic representation is also an efficient
  153. way to examine your data and a powerful means
  154. to communicate them to others.
  155.  
  156. The FREQUENCY command allows you to obtain
  157. various descriptive graphs such as...
  158. ENDBOX;
  159.  
  160. QBOX "a bar chart";
  161. FREQUENCY AGE /BARCHART=G;
  162.  
  163. QBOX "a pie chart" ;
  164. FREQUENCY AGE /PIE;
  165.  
  166. QBOX "a Pareto chart";
  167. FREQUENCY AGE /PARETO;
  168.  
  169. BOX;
  170. The preceding graphs were appropriate to display
  171. information on categorical variables.  But when
  172. the data are quantitative we often use other
  173. types of graphs such as...
  174. ENDBOX;
  175.  
  176. QBOX "an histogram,";
  177. FREQUENCY AGGRESS /HISTO NORMAL NBAR=20;
  178.  
  179. QBOX "a box-&-whisker plot,";
  180. FREQUENCY AGGRESS /BOXPLOT;
  181.  
  182. QBOX "a cumulative distribution chart,";
  183. FREQUENCY AGGRESS /CUMUL;
  184.  
  185. QBOX "or a normal probability plot.";
  186.  
  187. FREQUENCY AGGRESS /PPLOT;
  188.  
  189. CLS;
  190. BOX
  191. Each component of high resolution graphs such as the
  192. title, the axis labels, and scales can be edited.  You
  193. can also add a 3D effect on bars, display horizontal
  194. or vertical grids, and change the color, size, and
  195. appearance of almost any graph component.
  196. ENDBOX;
  197.  
  198. BOX
  199. Graphs can also be printed on almost any
  200. dot matrix, inkjet or laser printer,
  201. including postcript and color printers.
  202. ENDBOX;
  203.  
  204. BOX
  205. They can also be saved on disk in PCX or HPGL
  206. format, to be imported in your favorite word
  207. processor or illustration program.
  208. ENDBOX;
  209.  
  210. CROSSTAB SIBLING BY SEX
  211.  /TABLE DVALUE;
  212.  
  213. BOX COL=51
  214. The CROSSTAB command 
  215. is useful to identify
  216. relationships between
  217. categorical and/or
  218. ordinal variables.
  219. ENDBOX;
  220.  
  221. BOX COL= 51
  222. A standard table produced
  223. by SIMSTAT shows the
  224. number of cases in each
  225. cell of the table.
  226. ENDBOX;
  227.  
  228. BOX
  229. But you can also ask SIMSTAT to include
  230. more detailed information such as:
  231.  
  232.     ■ row percentages
  233.     ■ column percentages
  234.     ■ total percentages
  235.     ■ expected values
  236.     ■ chi-square residuals
  237.     ■ standardized chi-square residuals
  238.  
  239. ENDBOX;
  240.  
  241. QBOX "Let us see a table with row and column percentages";
  242.  
  243. CROSSTAB SIBLING BY SEX
  244.   /TABLE CELLS=12;
  245.  
  246. QBOX "Here it is!" COL 55;
  247.  
  248. BOX
  249. To test whether there is a relationship between
  250. the two variables or to assess the strength of
  251. this relationship, a wide range of statistics can
  252. be obtained.  Some of those statistics are useful
  253. when both variables are nominal, while others are
  254. more appropriate when both variables are ordinal
  255. or continuous.
  256.  
  257. Let us look at all those statistics!
  258. ENDBOX;
  259.  
  260. CROSSTAB SIBLING BY SEX
  261.   /TABLE /STAT=123;
  262.  
  263. QBOX "Here are some statistics used when both variables are nominal" ROW 3;
  264.  
  265. CROSSTAB SIBLING BY SEX
  266.   /TABLE /STAT=456789;
  267.  
  268. QBOX "While the following are used when the data are ordinal" ROW 6;
  269.  
  270. BOX
  271. To visualize the relationship between two categorical
  272. variables SIMSTAT can display a bar chart.
  273. ENDBOX;
  274.  
  275.  
  276. GRAPH 3D OFF OVERLAP 0;
  277. CROSSTAB AGE BY SEX
  278.   /BARCHART;
  279.  
  280. CLS;
  281. BOX
  282. An option panel lets you control the final appearance
  283. of the graph.  For instance, here is the same graph
  284. but with a 3D effect and a 50% bar overlap.
  285. ENDBOX;
  286.  
  287. GRAPH 3D ON OVERLAP 50;
  288. CROSSTAB AGE BY SEX
  289.   /BARCHART;
  290.  
  291. BOX
  292. The MULTIPLE RESPONSE procedure allows you to obtain
  293. frequency analyses and crosstabulation analyses on
  294. variables which can legitimately have more than one
  295. response.  These multiple responses can be stored in
  296. as many variables as necessary.  SIMSTAT will gather
  297. all these responses and treat them as if they were
  298. stored in a single variable.
  299. ENDBOX;
  300.  
  301. MRESPONSE MULTY
  302.   /FREQUENCY SEX SIBLING /TABLE;
  303.  
  304. BOX ROW 2
  305. Beside existing options, graphs and analysis usually available
  306. in the FREQUENCY and CROSSTAB command, the MULTIPLE RESPONSE
  307. computes percentages on the total number of cases and on the
  308. number of valid responses.
  309. ENDBOX;
  310.  
  311. CLS;
  312. BREAKDOWN AGGRESS BY SEX
  313.   /RANGE (1 2);
  314.  
  315.  
  316. BOX ROW 16
  317. The BREAKDOWN command can be used to display the value
  318. of a quantitative variable among various groups defined
  319. by a categorical variable.  The default format outputs
  320. a single line of statistics for each group.
  321. ENDBOX;
  322.  
  323. BREAKDOWN AGGRESS BY SEX /RANGE (1 2) DETAIL;
  324.  
  325. BOX ROW 4
  326. However, you may also obtain more detailed
  327. statistics for each subgroup of subjects.
  328. ENDBOX;
  329.  
  330. BOX
  331. The BREAKDOWN command also allows you to
  332. examine the distribution of each group by
  333. displaying a multiple box-&-whisker plot.
  334. ENDBOX;
  335.  
  336. BREAKDOWN AGGRESS BY SEX /RANGE (1 2) BOXPLOT=G;
  337.  
  338. BOX
  339. While the BREAKDOWN command is useful to identify
  340. differences between subgroups on a quantitative
  341. variable, it cannot be used to decide whether those
  342. data suggest a real difference in the population.
  343. ENDBOX;
  344.  
  345. BOX
  346. SIMSTAT provides numerous analyses appropriate for 
  347. answering this question.  The most common are the
  348. T-TEST and the one-way analysis of variance (or ANOVA).
  349. ENDBOX;
  350.  
  351. BOX
  352. SIMSTAT provides two types of t-test analysis.
  353. ENDBOX
  354.  
  355. T-TEST AGGRESS BY SEX
  356.  /GROUP VALUE 1,2 NOEFFECT;
  357.  
  358. BOX ROW 10 COL 55
  359. An independent or
  360. grouped t-test for
  361. comparing the score
  362. on a quantitative
  363. variable between
  364. two groups defined
  365. by a dichotomous
  366. variable.
  367. ENDBOX;
  368.  
  369. T-TEST HOURSTV BY AGGRESS /PAIRED NOEFFECT;
  370.  
  371. BOX ROW 15 COL 52
  372. And a paired or
  373. correlated t-test
  374. to compare the means
  375. of a single group on
  376. two variables or
  377. of two groups of
  378. paired subjects.
  379. ENDBOX;
  380.  
  381.  
  382. T-TEST AGGRESS BY SEX
  383.  /GROUP VALUE 1,2;
  384.  
  385. BOX ROW 6
  386. Beside descriptive statistics, homogeneity of variance
  387. test, and standard t-test statistics, SIMSTAT also displays
  388. various effect size measures allowing you to assess the
  389. size of the difference between the two groups.
  390. ENDBOX;
  391.  
  392.  
  393. BOX
  394. When performing a t-test, three kinds of graph
  395. can be obtained to visualize the difference:
  396. ENDBOX;
  397.  
  398.  
  399. BOX
  400. a DUAL HISTOGRAM to inspect in detail the data
  401. distribution in both groups.  This graph can be
  402. displayed horizontally,
  403. ENDBOX;
  404.  
  405. T-TEST AGGRESS BY SEX
  406.  /GROUP VALUE (1 2) HISTO NORMAL;
  407.  
  408. CLS;
  409. QBOX "or vertically";
  410.  
  411. T-TEST AGGRESS BY SEX
  412.  /GROUP VALUE (1 2) HISTO VERTICAL;
  413.  
  414. CLS;
  415. BOX
  416. a bar chart representing the mean of both groups with
  417. an option to display an error bar representing either
  418. the standard deviation, the standard error or a user
  419. defined confidence interval.
  420. ENDBOX;
  421.  
  422. T-TEST AGGRESS BY SEX
  423.  /GROUP VALUE (1 2) BARCHART CIBAR CI=90;
  424.  
  425. CLS;
  426. BOX
  427. an finally, an error bar diagram which provides
  428. another way to display the same information.
  429. ENDBOX;
  430.  
  431. T-TEST AGGRESS BY SEX /VALUE (1 2) ERRORCHART CI=90;
  432. CLS;
  433. ONEWAY AGGRESS BY SIBLING;
  434.  
  435. BOX
  436. The ONEWAY anova command allows you to compare
  437. the means of a quantitative variable for two
  438. or more independent groups.
  439. ENDBOX;
  440.  
  441. BOX ROW 4
  442. Beside the standard ANOVA table, SIMSTAT
  443. provides much useful information such as...
  444. ENDBOX;
  445.  
  446. BOX ROW 14
  447. the proportion of explained variance (or R square)
  448. which shows the strength of the relationship,
  449. ENDBOX;
  450.  
  451. BOX ROW 17
  452. a test of homogeneity of variance,
  453. ENDBOX;
  454.  
  455. ONEWAY AGGRESS BY SIBLING /DESC SCHEFFE;
  456.  
  457.  
  458. BOX ROW 3
  459. descriptive statistics for each group,
  460. ENDBOX;
  461.  
  462. BOX ROW 6
  463. And various multiple comparison procedures such as:
  464.  
  465.     ■ Least Significant Difference (LSD)
  466.     ■ Scheffé
  467.     ■ Tukey's HSD (Honesty Significant Difference)
  468.     ■ Newman-Keuls
  469.  
  470. ENDBOX;
  471.  
  472. BOX
  473. The ONEWAY command also allows you to obtain graphical
  474. presentation of the data for each group such as...
  475. ENDBOX;
  476.  
  477. BOX
  478. a barchart representing the mean of each group with
  479. an option to display an error bar representing
  480. either the standard deviation, the standard error
  481. or a user defined confidence interval.
  482. ENDBOX;
  483.  
  484.  
  485.  
  486. ONEWAY AGGRESS BY AGE /BARCHART SD;
  487.  
  488. CLS;
  489. QBOX "an error bar diagram,";
  490. ONEWAY AGGRESS BY AGE /ERRORCHART SD;
  491.  
  492. CLS;
  493. BOX
  494. and a deviation barchart which expresses
  495. the deviation of the mean of each group
  496. from the grand mean.
  497. ENDBOX;
  498.  
  499. ONEWAY AGGRESS BY AGE /DEVCHART;
  500.  
  501. CLS;
  502. BOX
  503. SIMSTAT also provides various tools to examine
  504. the relationship between two or more quantitative
  505. variables such as correlation matrix, linear,
  506. nonlinear, and multiple regression analysis.
  507. ENDBOX;
  508. CORRELATION AGE AGGRESS HOURSTV /EXACT 2TAIL;
  509.  
  510. BOX  COL 48
  511. The CORRELATION command
  512. provides a quick look at
  513. the strength of the linear
  514. relationship between a
  515. number of quantitative
  516. variables.
  517. ENDBOX;
  518.  
  519. {numerous quantitative variable vs a number of}
  520.  
  521. CORRELATION AGE AGGRESS HOURSTV /2TAIL COVAR;
  522. BOX ROW 4
  523. Beside correlation coefficients and their associated
  524. probabilities, SIMSTAT can also display a cross-product
  525. and variance-covariance matrix.
  526. ENDBOX;
  527.  
  528. CORRELATION AGE AGGRESS HOURSTV /2TAIL CI=90;
  529. BOX COL 48
  530. User-specified confidence
  531. intervals can also be
  532. included in the matrix.
  533. ENDBOX;
  534.  
  535. BOX
  536. SIMSTAT also allows you to graphically examine
  537. the relationships between numerous variables
  538. with the use of a scatterplot matrix.
  539. ENDBOX;
  540.  
  541. CORRELATION NO AGE AGGRESS HOURSTV /XYPLOT TREND;
  542.  
  543. REGRESSION AGGRESS BY HOURSTV /LINEAR 2TAIL CI=80;
  544.  
  545. BOX
  546. The REGRESSION analysis can be used to obtain
  547. more detailed information about the relationship
  548. between two quantitative variables.
  549. ENDBOX;
  550.  
  551. BOX ROW 3
  552. The information displayed includes the correlation
  553. coefficient and the proportion of variance explained.
  554. ENDBOX;
  555.  
  556. BOX ROW 7
  557. an anova table,
  558. ENDBOX;
  559.  
  560. BOX ROW 11
  561. and various information about the regression equation
  562. such as the values of the parameters, their confidence
  563. intervals, their probability, etc..
  564. ENDBOX;
  565.  
  566.  
  567. BOX
  568. This procedure can also display a text
  569. and/or graphic scatterplot of the
  570. relationship between the variables;
  571. ENDBOX;
  572.  
  573. REGRESSION AGGRESS BY HOURSTV /LINEAR 2TAIL CI=80 XYPLOT=G;
  574.  
  575. BOX
  576. Beside linear regression, the REGRESSION command
  577. also performs basic nonlinear regression analysis
  578. such as quadratic, cubic, 4th and 5th degree
  579. polynomials, exponential and inverse relationship.
  580. ENDBOX;
  581.  
  582. BOX
  583. For instance, here is an example of a quadratic
  584. relationship between two quantitative variables.
  585. ENDBOX;
  586.  
  587. REGRESSION AGGRESS BY AGE
  588.   /QUADRATIC 2TAIL CI=80 XYPLOT=G;
  589.  
  590. REGRESSION AGGRESS BY HOURSTV /CPLOT OUTLIERS 1.5;
  591.  
  592. BOX ROW 3
  593. SIMSTAT also provides many tools to examine the
  594. residuals and evaluate the appropriateness of the
  595. model such as a caseplot of standardized residuals,
  596. ENDBOX
  597.  
  598. BOX
  599. a scatterplot of predicted values
  600. against standardized residual,
  601. ENDBOX;
  602.  
  603. REGRESSION AGGRESS BY HOURSTV /RPLOT=G;
  604.  
  605. BOX
  606. and a normal probability plot
  607. of the residual values.
  608. ENDBOX;
  609.  
  610. REGRESSION AGGRESS BY HOURSTV /PPLOT;
  611.  
  612. BOX
  613. Predicted and standardized residual values can also
  614. be saved in a separate file for further analysis.
  615. ENDBOX;
  616.  
  617.  
  618. BOX
  619. SIMSTAT also includes a powerful
  620. multiple regression procedure in
  621. which the user can choose among
  622. various regression methods such as:
  623.  
  624.     ■ standard regression
  625.     ■ forward selection
  626.     ■ backward elimination
  627.     ■ stepwise selection
  628.     ■ hierarchical entry.
  629.  
  630. ENDBOX;
  631.  
  632. MULTREG AGGRESS BY AGE SEX HOURSTV
  633.    /HIERARCHICAL
  634.    /ORDER (AGE SEX) (HOURSTV)
  635.    /EQUATION OUT ANOVA CHANGE SUMMARY CI=80;
  636.  
  637. BOX
  638. In addition to all the statistics available in
  639. the REGRESSION command, it is also possible obtain
  640. detailed statistics at each step of the analysis
  641. such as a statistical test of R changes, the
  642. tolerance of variables in the model, the
  643. probability of variables not entered, etc..
  644. ENDBOX;
  645.  
  646. MULTREG AGGRESS BY AGE SEX HOURSTV
  647.    /STEPWISE PIN (0.05) POUT (0.055) TOLERANCE (0.001)
  648.    /ANOVA EQUATION HISTORY
  649.    /RPLOT=G
  650.    /PPLOT;
  651.  
  652. CLS;
  653. BOX
  654. The GLM ANOVA/ANCOVA procedure is a General Linear Models
  655. implementation of analysis of variance and covariance. It
  656. can handle balanced and unbalanced ANOVA designs and support
  657. models with categorical and/or quantitative variables. The
  658. procedure can also be used to perform standard multiple
  659. regression problems that involve interaction terms.
  660. ENDBOX;
  661.  
  662. BOX
  663. The options panel allows you to display
  664. standard ANOVA/ANCOVA tables as well as
  665. various outputs usually found in ANOVA/ANCOVA
  666. or multiple regression analyses.
  667. ENDBOX;
  668.  
  669. SET MORE ON;
  670. GLMANOVA AGGRESS BY AGE SEX SIBLING
  671.  /NONEXPERIMENTAL
  672.  /QUANT AGE
  673.  /INTERACTION AGE*SEX
  674.  /STEP MEAN CHANGE RPLOT=G;
  675.  
  676. SET MORE OFF;
  677.  
  678. BOX
  679. SIMSTAT provides various methods of adjustment
  680. for unequal cell size including a hierarchical
  681. strategy where you can set the order of entry
  682. of each variable in the model.
  683. ENDBOX;
  684.  
  685. SET MORE ON;
  686.  
  687. GLMANOVA AGGRESS BY SEX SIBLING AGE HOURSTV
  688.  /HIERARCHICAL
  689.  /QUANT AGE HOURSTV
  690.  /ORDER (SEX SIBLING AGE) (HOURSTV)
  691.  /MULTREG STEP CHANGE EQUATION CI (95)
  692.  /CPLOT OUTLIERS (1.5) CI (95) PPLOT;
  693.  
  694. SET MORE OFF;
  695.  
  696. CLS;
  697. BOX
  698. The TIME SERIES command allows the examination
  699. of time series. The options panel offers various
  700. transformations to remove trends or seasonal
  701. dependence in a series and provides diagnostics
  702. for those transformations by displaying
  703. autocorrelation and partial autocorrelation
  704. function plots of the transformed series.
  705. ENDBOX;
  706.  
  707. BOX
  708. This panel also allows the application of two smoothing methods
  709. (moving average and running median) to identify trends in noisy
  710. time series data.  Control bars representing the mean and the
  711. confidence limits can also be displayed over the series.
  712. ENDBOX;
  713.  
  714. SET MORE ON;
  715. TIME-SERIES AGGRESS
  716.   /MEAN
  717.   /ACF PACF PLOT
  718.   /MAVG (3 4 5 3)
  719.   /RBAR PCT (95);
  720.  
  721. SET MORE OFF;
  722. CLS;
  723.  
  724. BOX
  725. The SINGLE CASE command provides some basic tools to study
  726. the effect of an intervention on the behavior of a single
  727. subject.  It involves the repeated objective measurement
  728. of the behavior of a single subject (dependent variable)
  729. over a long period of time interspersed with changes in
  730. the treatment condition (independent variable).
  731. ENDBOX;
  732.  
  733. BOX
  734. The procedure will display a graph representing the
  735. evolution of the dependent variable (Y) at various
  736. phases defined by the independent (X) variable.  The
  737. options panel allows you to obtain various statistics
  738. for each phase of the analysis as well as various
  739. graphic tools that can be used as judgement aids for
  740. identifying the experimental effect of the intervention
  741. (smoothed data, split-middle trend, control bars).
  742. ENDBOX;
  743.  
  744. SCED BEHAVIOR BY PHASE
  745.  /DETAIL
  746.  /TREND;
  747.  
  748. BOX ROW 5
  749. Various statistics can also be obtained
  750. on each treatment condition.
  751. ENDBOX;
  752.  
  753. CLS;
  754. BOX
  755. The RELIABILITY command provides a means to assess the
  756. quality of multiple-item additive scales through the
  757. computation of reliability statistics.
  758. ENDBOX;
  759.  
  760. BOX
  761. The options panel offers the possibility to produce
  762. various item statistics (e.g.: mean, minimum, maximum,
  763. standard deviation), iter-item variance-covariance and
  764. correlation matrices, total scale and item-total statistics.
  765. It also allows you to verify the reliability of the scale
  766. through the use of a split-half method or by computing
  767. internal consistency measures.
  768. ENDBOX;
  769.  
  770. BOX
  771. Each selected variable is considered as a single item of
  772. the scale. The Xs and Ys are used in the split-half method
  773. to specify how the various items should be divided.
  774. ENDBOX;
  775.  
  776. SET MORE ON;
  777. RELIABILITY SEX AGE SIBLING BY AGGRESS HOURSTV
  778.  /ITEM CORR COVAR TOTAL ALPHA SPLIT;
  779.  
  780. PAUSE;
  781.  
  782. CLS;
  783. BOX
  784. The SENSITIVITY analysis allows one to assess
  785. the ability of a quantitative measure (X) to
  786. differentiate a dichotomous criterion condition
  787. (Y) and provide guidelines to choose an
  788. appropriate cutoff point.
  789. ENDBOX;
  790.  
  791. SENSITIVITY SEX BY AGGRESS
  792.  /VALUE (1) HIGH SSTAT ESTAT;
  793.  
  794. SET MORE OFF;
  795.  
  796. BOX
  797. The program provides for each value of the quantitative
  798. measure the level of sensitivity (proportion of positive
  799. cases correctly diagnosed as true) and specificity
  800. (proportion of negative cases correctly diagnosed as false),
  801. and the percentage of false-positives and false-negatives.
  802. ENDBOX;
  803.  
  804. BOX
  805. The options panel also allows you to obtain a receiver-
  806. operating-characteristic (ROC) curve and Error rate graph.
  807. ENDBOX;
  808.  
  809. SENSITIVITY SEX BY AGGRESS
  810.  /VALUE (1) HIGH ROC ERROR;
  811.  
  812. CLS;
  813. BOX
  814. SIMSTAT also performs a wide range
  815. of nonparametric tests.  Lets take
  816. a look at those test.
  817. ENDBOX;
  818.  
  819. BINOMIAL AGE
  820.   /VALUE 10 PROPORTION .50;
  821.  
  822. BOX ROW 18
  823. The BINOMIAL TEST allows you to assess whether
  824. the observed number of cases in a dichotomous
  825. variable is the same as that expected from a
  826. specified binomial distribution
  827. ENDBOX;
  828.  
  829. CHISQUARE SEX
  830.  /VALUE (1 2)
  831.  /FREQ (40 60);
  832.  
  833. BOX ROW 6
  834. The ONE SAMPLE CHI-SQUARE TEST allows you to assess
  835. whether there is a difference between the observed
  836. number of cases in various categories and the
  837. expected frequencies in those same categories.
  838. ENDBOX;
  839.  
  840. RUNSTEST HOURSTV /MEAN;
  841.  
  842. BOX COL 42
  843. The RUNS TEST to test whether
  844. the ordered sequence in which
  845. observations were obtained
  846. is random.
  847. ENDBOX;
  848.  
  849.  
  850. MCNEMAR SEX BY SIBLING
  851.  /VALUE (1,2) 2TAIL;
  852.  
  853. BOX ROW 3
  854. The McNEMAR TEST is a procedure applied to a pair of
  855. correlated dichotomous variables to test whether there is a
  856. significant difference in proportions of subjects that
  857. change from one category to another.
  858. ENDBOX;
  859.  
  860.  
  861. MANN-WHITNEY AGGRESS BY SEX /VALUE (1 2) 2TAIL;
  862.  
  863. BOX COL 44
  864. The MANN-WHITNEY U test
  865. procedure evaluates the
  866. hypothesis that two
  867. independent samples have
  868. the same distribution.
  869. The Mann-Whitney U is the
  870. nonparametric version of
  871. the t-test for independent
  872. samples.
  873. ENDBOX;
  874.  
  875.  
  876. WILCOXON AGGRESS BY HOURSTV
  877.  /2TAIL;
  878.  
  879. BOX ROW 2
  880. The WILCOXON matched-pairs signed-ranks test is a procedure used
  881. to test whether two related samples have been drawn from the same
  882. population.  It takes into account the magnitude as well as the
  883. direction of the differences between the two variables.
  884. ENDBOX;
  885.  
  886.  
  887. SIGN-TEST AGGRESS BY HOURSTV
  888.  /2TAIL;
  889.  
  890. BOX ROW 4
  891. SIGN TEST tests the hypothesis that two variables
  892. have the same distribution. This is assessed by
  893. comparison of the numbers of positive and negative
  894. differences between the two variables.
  895. ENDBOX;
  896.  
  897.  
  898. KS1 AGGRESS /NORMAL;
  899.  
  900. BOX ROW 8
  901. The KOLMOGOROV-SMIRNOV ONE-SAMPLE TEST compares the
  902. distribution of each variable against a standard normal
  903. distribution or a uniform distribution. It tests whether
  904. the sample data can reasonably be thought to have come from
  905. a population having this theoretical distribution.
  906. ENDBOX;
  907.  
  908. KS2 AGGRESS BY SEX
  909.  /VALUE (1 2);
  910.  
  911. BOX COL 45
  912. The KOLMOGOROV-SMIRNOV
  913. TWO-SAMPLE TEST evaluates
  914. whether a variable (Y) has
  915. the same distribution in two
  916. independent samples as defined
  917. by a grouping variable (X).
  918. This test is sensitive to
  919. differences in the shape,
  920. location, and scale of the
  921. two sample distributions.
  922. ENDBOX;
  923.  
  924. MOSES AGGRESS BY SEX
  925.   /VALUE (1 2) OUTLIERS (5);
  926.  
  927. BOX COL 42
  928. The MOSES TEST of extreme
  929. reactions tests whether the
  930. range of an ordinal variable
  931. is the same in a control
  932. group as in a comparison
  933. group, as defined by a
  934. grouping variable.
  935. ENDBOX;
  936.  
  937.  
  938. KRUSKAL AGGRESS BY AGE
  939.   /RANGE (6 11);
  940.  
  941. BOX COL 42
  942. The KRUSKAL-WALLIS one-way
  943. analysis of variance by ranks
  944. is a procedure for testing
  945. whether k groups have been 
  946. drawn from the same population.
  947.  
  948. This test is a nonparametric
  949. version of the one-way analysis
  950. of variance.
  951. ENDBOX;
  952.  
  953. MEDIAN AGGRESS BY SEX /VALUE (1 2);
  954.  
  955. BOX ROW = 4
  956. The MEDIAN TEST is a procedure for testing whether two or
  957. more independent groups differ in central tendencies. It
  958. tests the likelihood that those groups were drawn from
  959. populations with the same median.
  960. ENDBOX;
  961.  
  962. *MEDIAN AGGRESS BY AGE /EXTENDED VALUE (6 11);
  963. *QBOX "Median test for k samples...";
  964.  
  965. FRIEDMAN AGGRESS HOURSTV AGE;
  966.  
  967. BOX ROW 7
  968. The FRIEDMAN TEST is a procedure for testing
  969. wether two or more related samples have been
  970. drawn from the same population.
  971. ENDBOX;
  972.  
  973. NPAR AGGRESS HOURSTV AGE NO
  974.   /TAU-B EXACT 2TAIL LISTWISE;
  975.  
  976. BOX
  977. The NPAR MATRIX displays a matrix for various measures
  978. of association and concordance between two variables
  979. (i.e. Spearman's Rs, Kendall's Tau-a and Tau-b, Kendall-
  980. Stuart's Tau-c, symmetric and asymmetric Somer's D and
  981. Goodman-Kruskal's Gamma).
  982. ENDBOX;
  983.  
  984. CLS;
  985. BOX
  986. One of the most innovative features of SIMSTAT is
  987. the inclusion of powerful bootstrap resampling
  988. analysis.  To learn more about this revolutionary
  989. new method, select the Bootstrap analysis from the
  990. main menu.
  991. ENDBOX;
  992.  
  993. BOX
  994. Simstat also provides a lot of features useful for statistical
  995. analysis such as:
  996.  
  997.   ■ conditional selection of cases
  998.   ■ weighting of cases
  999.   ■ user defined missing values on all type of files
  1000.   ■ variable and value labels
  1001. ENDBOX;
  1002.  
  1003. BOX
  1004. While SIMSTAT can be configured to automatically
  1005. call your own data editor, it also provides a
  1006. powerful spreadsheet for its own file format and
  1007. for SPSS files.
  1008. ENDBOX;
  1009.  
  1010. BOX
  1011. This editor named SIMEDIT allows you to import and export
  1012. most data file formats supported by SIMSTAT, modify the
  1013. values, perform conditional transformation, ranking and
  1014. recoding of data, compute new variables, and add missing
  1015. values, variable and value labels.
  1016. ENDBOX;
  1017.  
  1018. BOX
  1019. SIMEDIT includes 47 functions and operations for data
  1020. transformation including mathematic, trigonometric functions,
  1021. statistical operations on either cases or variables, date
  1022. functions and random number generating functions.
  1023. ENDBOX;
  1024.  
  1025. BOX
  1026. SIMSTAT also provides an add-in pulldown menu that gives you
  1027. an easy access to SIMSTAT add-in programs, script files,
  1028. or other utility programs to perform specific analyses or
  1029. tasks not available in SIMSTAT.  This feature can also be
  1030. used to run other programs you use often.
  1031. ENDBOX;
  1032.  
  1033. QBOX "SIMSTAT currently comes with 2 addin programs";
  1034.  
  1035. BOX
  1036. SIMCALC is a probability calculator that can
  1037. compute probabilities and confidence intervals
  1038. from user supplied statistics.
  1039. ENDBOX;
  1040.  
  1041. BOX
  1042. SIM2NL is an interface program that integrates
  1043. NONLIN 3.0, a powerful nonlinear multiple
  1044. regression program into SIMSTAT.  This program
  1045. allows among other things to enter the form
  1046. of equation to fit using normal algebric notation
  1047. and includes an extensive library of functions
  1048. including trig,  exponential, log, Bessel, elliptic
  1049. integrals, and many others. (see NONLIN.INF for
  1050. further information)
  1051. ENDBOX;
  1052.  
  1053. BOX
  1054. To learn more about the bootstrap resampling technique,
  1055. the new features introduced in version 3.5, or the
  1056. registration benifits, select the appropriate item from
  1057. the demo main menu.
  1058. ENDBOX;
  1059.  
  1060. GOTO MAINMENU;
  1061.  
  1062. ************************** BOOTSTRAP *************************;
  1063. :BOOT;
  1064. BOX
  1065. Bootstrap is a resampling technique invented by Bradley
  1066. Efron in 1977 which uses the computer's power to alleviate
  1067. present limitations of statistical theories.
  1068. ENDBOX;
  1069.  
  1070. BOX
  1071. Bootstrap simulation is a resampling technique whereby initial
  1072. sample subjects are treated as if they constitute the population
  1073. under study.  By replicating those data an infinite number of
  1074. times, we then draw at random from that population a large number
  1075. of samples, each the same size as the original sample.
  1076. ENDBOX;
  1077.  
  1078. BOX
  1079. By computing, for every bootstrap sample, a statistical estimator of
  1080. interest (such as a mean or a correlation between two variables),
  1081. this resampling procedure recreates an empirical sampling
  1082. distribution of this estimator.  Let us see an example:
  1083. ENDBOX;
  1084.  
  1085. BOX;
  1086. The SAMPLE.DAT file contains data from the "law school experiment"
  1087. presented by Diaconis & Efron (1983).  These authors tried to
  1088. estimate the sampling distribution of the correlation between
  1089. the average undegraduate grade point and the average score on
  1090. the law school admission test from a sample of 15 law schools.
  1091. ENDBOX;
  1092.  
  1093. DATA
  1094. LSAT    GPA
  1095. 576     3.39
  1096. 635     3.30
  1097. 558     2.81
  1098. 578     3.03
  1099. 666     3.44
  1100. 580     3.07
  1101. 555     3.00
  1102. 661     3.43
  1103. 651     3.36
  1104. 605     3.13
  1105. 653     3.12
  1106. 575     2.74
  1107. 545     2.76
  1108. 572     2.88
  1109. 594     2.96
  1110. ENDDATA;
  1111.  
  1112. CLS;
  1113. LIST ALL;
  1114.  
  1115. BOX
  1116. Here are the data
  1117. obtained from
  1118. those 15 schools.
  1119. ENDBOX;
  1120.  
  1121. BOX
  1122. We will now compute a regression analysis with the GPA
  1123. (grade point average) scores as the predictor and the
  1124. LSAT (law school admission test) score from the independent
  1125. variable.
  1126. ENDBOX;
  1127.  
  1128. REGRESSION LSAT BY GPA;
  1129.  
  1130. BOX
  1131. The data obtained yielded a correlation coefficient of .7764
  1132. ENDBOX;
  1133.  
  1134. BOX
  1135. To estimate the accuracy of this statistic, we will now randomly
  1136. select 15 cases from the original sample and compute for each
  1137. bootstrap sample a new correlation coefficient.  In a given sample,
  1138. some schools may be selected more than once whereas others may not
  1139. be included, thereby producing a different correlation coefficient.
  1140. ENDBOX;
  1141.  
  1142. FULL /SAMPLING = 1
  1143.  /REGRESSION LSAT BY GPA;
  1144.  
  1145. BOX
  1146. Look at the coefficient of correlation above.  You will 
  1147. notice that the value is different from the one obtained 
  1148. from the original sample.
  1149. ENDBOX;
  1150.  
  1151. BOX
  1152. We will now perform 3 other regression analyses on
  1153. different bootstrap samples, pausing after each
  1154. analysis.  Look carefully at the values obtained.
  1155. ENDBOX;
  1156.  
  1157. FULL /SAMPLING = 1
  1158.  /REGRESSION LSAT BY GPA;
  1159. PAUSE;
  1160.  
  1161. FULL /SAMPLING = 1
  1162.  /REGRESSION LSAT BY GPA;
  1163. PAUSE;
  1164.  
  1165. FULL /SAMPLING = 1
  1166.  /REGRESSION LSAT BY GPA;
  1167. PAUSE;
  1168.  
  1169. BOX
  1170. If we keep the values obtained for each bootstrap sample
  1171. and look at their distribution, we obtain a fairly good
  1172. approximation of the sampling variability of that estimator.
  1173. Let's look at the distribution of the correlation coefficents
  1174. of 250 bootstrap samples.
  1175. ENDBOX;
  1176.  
  1177. GRAPH /TITLE "Distribution of 250 correlations";
  1178.  
  1179. BOOTSTRAP2 LSAT BY GPA
  1180.  /SAMPLING 250 DESC PTILES=10 INTERVAL=80
  1181.  /HISTO=G NBAR=40 MIN=0 INC=0.025;
  1182.  
  1183. BOX
  1184. SIMSTAT also provides various information on the estimators
  1185. such as descriptive statistics, percentile tables, and
  1186. confidence intervals.
  1187. ENDBOX;
  1188.  
  1189. BOX
  1190. The main advantage of the bootstrap approach over
  1191. traditional methods is that the distribution is not
  1192. mathematically estimated, but is empirically
  1193. constructed on the bases of all of the characteristics
  1194. of the original data distribution, including the ones
  1195. generally considered contaminating factors
  1196. (e.g., skewness, ceiling effect, outliers, etc.).
  1197. ENDBOX;
  1198.  
  1199. BOX
  1200. It can also be useful for describing the sampling
  1201. variability of estimators for which the sampling
  1202. properties are unknow or unavailable.
  1203. ENDBOX;
  1204.  
  1205. BOX
  1206. For example, boostrap simulation can be used to
  1207. obtain a standard deviation of a median even
  1208. if there are no mathematical formula available
  1209. to compute such a measure.
  1210. ENDBOX;
  1211.  
  1212. BOX
  1213. Typical applications of bootstrap resampling include:
  1214.  
  1215.   ■ computation of nonparametric estimates of sampling distributions.
  1216.   ■ assessment of the stability of statistical models.
  1217.   ■ construction of nonparametric confidence intervals.
  1218.  
  1219. ENDBOX;
  1220.  
  1221. BOX
  1222. SIMSTAT provides bootstrap analysis for seven descriptive
  1223. estimators of a single variable and twenty estimators
  1224. involving two variables.  Those estimators are:
  1225.  
  1226.    One variable estimators:
  1227.       ■ Mean
  1228.       ■ Median
  1229.       ■ Variance
  1230.       ■ Standard deviation
  1231.       ■ Standard error
  1232.       ■ Skewness
  1233.       ■ Kurtosis
  1234. ENDBOX;
  1235.  
  1236. BOX
  1237.    Two-variable estimators:
  1238.       ■ Kendall's tau-a and b
  1239.       ■ Kendall-Stuart's tau-c
  1240.       ■ Symmetric and asymmetric Somers' d
  1241.       ■ Goodman-Kruskal's gamma
  1242.       ■ Student's t and F
  1243.       ■ Pearson's r
  1244.       ■ Spearman's rho
  1245.       ■ Regression slope and intercept
  1246.       ■ Mann-Whitney's U
  1247.       ■ Wilcoxon's W
  1248.       ■ Difference between means
  1249.       ■ Difference between variances
  1250.       ■ Sign test
  1251.       ■ Kruskal-Wallis ANOVA
  1252.       ■ Median test
  1253. ENDBOX;
  1254.  
  1255. BOX
  1256. The FULL ANALYSIS bootstrap procedure also allows you
  1257. to perform almost any statistical analysis available
  1258. in SIMSTAT on successive bootstrap samples.
  1259. ENDBOX;
  1260.  
  1261. BOX
  1262. For example, it is possible to do a frequency analysis,
  1263. a crosstabulation or a multiple regression on each
  1264. bootstrap sample.  Specific statistics can then be
  1265. extracted from the listing file with the use of a text
  1266. editor then stored in a new data file for further analysis.
  1267. ENDBOX;
  1268.  
  1269. BOX
  1270. Bootstrap resampling analysis usually involves redrawn
  1271. samples of the same size as the original one. SIMSTAT
  1272. offers the possibility to modify the dimension of the
  1273. bootstrap samples, thus allowing users to compare
  1274. estimator distributions obtained from using different
  1275. sample sizes.  You can set bootstrap simulations
  1276. involving sample sizes that range from 2 to 20,000
  1277. observations.
  1278. ENDBOX;
  1279.  
  1280. BOX
  1281. The possibility of comparing various estimator distributions
  1282. obtained for different sample sizes can prove useful in
  1283. planning research by allowing the researcher to determine
  1284. the sample size needed to achieve a desired precision level.
  1285. ENDBOX;
  1286.  
  1287. BOX
  1288. It can also be used for power estimation, allowing comparison
  1289. of the power attained using various estimators and/or sample
  1290. sizes.  Researchers thus have an empirical basis for choosing
  1291. between two different statistical strategies.  In addition,
  1292. unlike standard approaches to power estimation which rely
  1293. on numerous assumptions, including normal data distribution,
  1294. bootstrap power estimates make no distribution assumptions.
  1295. ENDBOX;
  1296.  
  1297. BOX
  1298. As a teaching tool, bootstrap simulation would be effective
  1299. in illustrating to new statistics students concepts such as
  1300. sampling theory or central limit theorem. It would provide
  1301. a simulation of the sampling process of an experiment,
  1302. allowing the students to visualize the sampling variability
  1303. of given estimators.
  1304. ENDBOX;
  1305.  
  1306. BOX
  1307. By increasing or decreasing sample size, the student can
  1308. observe how these changes affect the variability of
  1309. estimators or the statistical power of an experiment.
  1310. Additionally, bootstrap would be effective in demonstrating
  1311. how outliers can affect estimation and how data
  1312. transformation can improve population estimates.
  1313. ENDBOX;
  1314.  
  1315. BOX
  1316. For example, it may be possible to perform successive
  1317. bootstrap simulations of a variable's mean while increasing
  1318. the sample size for each simulation and ask students
  1319. to describe what happens.
  1320. ENDBOX;
  1321.  
  1322. BOX
  1323. Let's do it on the GPA variable with
  1324. successive sample sizes of 2, 10 and 30.
  1325. ENDBOX;
  1326.  
  1327. GRAPH /TITLE "Distribution of means (n = 2)" SCALEY (0, 100);
  1328. BOOTSTRAP1 GPA
  1329.   /MEAN SIZE=2 SAMPLING=250 HISTO=G NBAR=40 MIN=2.5 INC=0.025;
  1330.  
  1331. GRAPH /TITLE "Distribution of means (n = 10)" SCALEY (0, 100);
  1332. BOOTSTRAP1 GPA
  1333.   /MEAN SIZE=10 SAMPLING=250 HISTO=G NBAR=40 MIN=2.5 INC=0.025;
  1334.  
  1335. GRAPH /TITLE "Distribution of means (n = 30)" SCALEY (0, 100);
  1336. BOOTSTRAP1 GPA
  1337.   /MEAN SIZE=30 SAMPLING=250 HISTO=G NBAR=40 MIN=2.5 INC=0.025;
  1338.  
  1339. :USER_TEST;
  1340.  
  1341. IBOX ROW 4 COLOR BLACK ON LIGHTGRAY;
  1342. You may now try it yourself by entering
  1343. your own sample size.  Enter a number
  1344. between 1 and 300. Or enter 0 to end.
  1345. ENDBOX;
  1346.  
  1347. GETNUM $NUM0 "Sample size : " MIN=0 MAX=300 LEN=3;
  1348.  
  1349. IF $NUM0 = 0 THEN GOTO END_TEST;
  1350.  
  1351. GRAPH /TITLE "Distribution of means (n = $NUM0)" SCALEY (0, 100);
  1352.  
  1353. BOOTSTRAP1 GPA
  1354.   /MEAN SIZE=$NUM0 SAMPLING=250 HISTO=G NBAR=40 MIN=2.5 INC=0.025;
  1355.  
  1356. GOTO USER_TEST;
  1357. :END_TEST;
  1358.  
  1359.  
  1360. BOX
  1361. We have presented here only a glimpse of the bootstrap
  1362. capabilities.  To learn more about this new technique,
  1363. here are some good introductory references to bootstrap;
  1364.  
  1365. Diaconis, P., & Efron, B. (1983).  Computer-intensive methods
  1366.   in statistics.  SCIENTIFIC AMERICAN, 248(5), 116-130.
  1367.  
  1368. Efron, B., & Tibshirani, R.J. (1993).  An introduction to the
  1369.   bootstrap.  New-York: Chapman & Hall.
  1370.  
  1371. Mooney, C.Z. & Duval, R.D. (1993).  Bootstrapping: A nonpara-
  1372.   metric approach to statistical inference.  Beverly Hill:
  1373.   Sage Publication.
  1374.  
  1375. ENDBOX;
  1376.  
  1377. GRAPH /TITLE "";
  1378.  
  1379. GOTO MAINMENU;
  1380.  
  1381. ****************************** NEW FEATURES ****************************;
  1382. :NEW;
  1383.  
  1384. OPEN SAMPLE.SPS;
  1385.  
  1386. CLS;
  1387.  
  1388. BOX
  1389. Simstat v3.5 provides many improvements
  1390. to version v3.0.  Let's take a quick look
  1391. at all those new features.
  1392. ENDBOX;
  1393.  
  1394. BOX
  1395. Many new types of graph have been added
  1396. to the numerous ones already available.
  1397. ENDBOX;
  1398.  
  1399. BOX
  1400. For instance, the FREQUENCY command allows
  1401. you to display a normal probability plot
  1402. of a variable in order to verify whether the
  1403. variable is normally distributed.
  1404. ENDBOX;
  1405.  
  1406. FREQUENCY AGGRESS /PPLOT;
  1407.  
  1408. CLS;
  1409. BOX
  1410. The ONEWAY command which performs a one-way
  1411. analysis of variance now includes 3 types
  1412. of graphs that allow you to compare the
  1413. means of the various groups.
  1414. ENDBOX;
  1415.  
  1416. BOX
  1417. a bar chart representing the mean of every group with
  1418. an option to display an error bar representing either
  1419. the standard deviation, the standard error or a user
  1420. defined confidence interval;
  1421. ENDBOX;
  1422.  
  1423. ONEWAY AGGRESS BY SIBLING /BARCHART;
  1424. ONEWAY AGGRESS BY SIBLING /BARCHART CIBAR;
  1425.  
  1426. BOX
  1427. an error bar diagram which provide another way
  1428. to represent the same kind of information;
  1429. ENDBOX;
  1430.  
  1431. ONEWAY AGGRESS BY AGE / ERRORCHART;
  1432.  
  1433. CLS;
  1434. BOX
  1435. and a deviation barchart which expresses the deviation
  1436. of the mean of each group from the grand mean.
  1437. ENDBOX;
  1438. ONEWAY AGGRESS BY AGE /DEVCHART;
  1439.  
  1440. CLS;
  1441. BOX
  1442. Beside the new barchart and the error bar
  1443. diagram, the T-TEST command also produces
  1444. a DUAL HISTOGRAM which allows you to inspect
  1445. in detail the data distribution in both groups.
  1446. ENDBOX;
  1447.  
  1448. QBOX "This type of graph can either be displayed horizontally";
  1449.  
  1450. T-TEST AGGRESS BY SEX
  1451.  /GROUP VALUE (1 2) HISTO NORMAL;
  1452.  
  1453. CLS;
  1454. QBOX "or vertically";
  1455.  
  1456. T-TEST AGGRESS BY SEX
  1457.  /GROUP VALUE (1 2) HISTO VERTICAL;
  1458.  
  1459. CLS;
  1460. BOX
  1461. A scatterplot matrix can also be obtained from the
  1462. CORRELATION command in order to graphically examine
  1463. the relationships between numerous variables.
  1464. ENDBOX;
  1465.  
  1466. CORRELATION NO AGE AGGRESS HOURSTV /XYPLOT TREND;
  1467.  
  1468. BOX
  1469. Finally, an option to display a normal
  1470. probability plot of residual values has
  1471. been added to the REGRESSION, MULTIPLE
  1472. REGRESSION, and GLM ANOVA/ANCOVA commands.
  1473. ENDBOX;
  1474.  
  1475. BOX
  1476. Here is an example of a normal probability plot of
  1477. residual values produced by the REGRESSION command.
  1478. ENDBOX;
  1479.  
  1480. REGRESSION AGGRESS BY HOURSTV /PPLOT;
  1481.  
  1482. CLS;
  1483. BOX
  1484. Beside all those new graphs, you will find some
  1485. minor improvements such as the implementation
  1486. of the Levene's test of homogenity of variance
  1487. in the T-TEST procedure.
  1488. ENDBOX;
  1489.  
  1490. CLS;
  1491. BOX
  1492. Also, when performing a linear, nonlinear or multiple
  1493. regression, or a multi-way anova/ancova, predicted and
  1494. residual values can now be saved in a separate file
  1495. along with the values of all the selected variables.
  1496. ENDBOX;
  1497.  
  1498. BOX
  1499. However, the most important new feature is without any
  1500. doubt the implementation of a powerful command language.
  1501. To learn more about this language, select the fourth option
  1502. of the demonstration main menu.
  1503. ENDBOX;
  1504.  
  1505. GOTO MAINMENU;
  1506.  
  1507. ****************  COMMAND LANGUAGE **********************;
  1508.  
  1509. :LANGUAGE;
  1510. BOX
  1511. While SIMSTAT pulldown menus and open panels allow you to
  1512. quickly and easily do your analyses, the new command language
  1513. can increase your productivity when you need to:
  1514.  
  1515.    ■ keep track of all the analyses performed,
  1516.    ■ provide to someone else a description of what you did,
  1517.    ■ automate statistical processis of your data files,
  1518.    ■ quickly perform similar analyses on different data files.
  1519.  
  1520. ENDBOX;
  1521.  
  1522. BOX
  1523. For example, the following commands open a data file named SAMPLE.SPS,
  1524. select all the subjects older than 8 years old, set the listing file
  1525. to C:\DATA\FIRST.LIS, open this file for input and finally perform a
  1526. t-test analysis to compare the level of agressivity of male and female
  1527. subjects, with dual histogram.
  1528.  
  1529.     OPEN SAMPLE.SPS;
  1530.     SELECT AGE > 8;
  1531.     SET LISTING C:\DATA\FIRST.LIS;
  1532.     SET DISK ON;
  1533.     T-TEST AGGRESS BY SEX /GROUP VALUE (1 2) HISTO;
  1534.  
  1535. ENDBOX;
  1536.  
  1537. BOX
  1538. Special features of this command language also allow you
  1539. to write interactive tutorials, demonstration programs
  1540. or even simple applications to be used by someone else
  1541. who is not familiar with SIMSTAT.
  1542. ENDBOX;
  1543.  
  1544. BOX
  1545. Those special commands allow you to display
  1546. textual information (just like this screen),
  1547. ENDBOX;
  1548.  
  1549. BOX
  1550. wait for a specific key to be pressed, allowing
  1551. you to create menus or question tests like...
  1552. ENDBOX;
  1553.  
  1554. :QUESTION;
  1555.  
  1556. IBOX ROW 6
  1557. What does the probability value stands for?
  1558. ENDBOX;
  1559.  
  1560. BOX KEY=ABCDE ROW 12
  1561. A) The probability that the null hypothesis is true
  1562. B) The probability that the null hypothesis is false
  1563. C) The probability of the data given the null hypothesis
  1564. D) The probability of the null hypothesis given the data
  1565. E) None of the above
  1566. ENDBOX;
  1567.  
  1568. IF $ANSWER = 'C' THEN GOTO RIGHT;
  1569. QBOX "Wrong";
  1570. GOTO QUESTION;
  1571.  
  1572. :RIGHT;
  1573. QBOX "Right";
  1574.  
  1575. IBOX ROW 5;
  1576. construct a bouncing bar menu
  1577. ENDBOX;
  1578.  
  1579. MENU
  1580. &First item
  1581. &Second item
  1582. &Third item
  1583. ENDMENU;
  1584.  
  1585. QBOX "play sound or music";
  1586.  
  1587. SOUND F=400 D=0;
  1588. QBOX "WELCOME TO SIMSTAT V3.5" ROW 5 COL 2 DELAY 300 COLOR WHITE ON RED;
  1589. SOUND F=600 D=0;
  1590. QBOX "WELCOME TO SIMSTAT V3.5" ROW 6 COL 6 DELAY 300 COLOR WHITE ON BROWN;
  1591. SOUND F=800 D=0;
  1592. QBOX "WELCOME TO SIMSTAT V3.5" ROW 7 COL 10 DELAY 300 COLOR WHITE ON GREEN;
  1593. SOUND F=1000 D=0;
  1594. QBOX "WELCOME TO SIMSTAT V3.5" ROW 8 COL 14 DELAY 300 COLOR WHITE ON BLACK;
  1595. SOUND F=1200 D=0;
  1596. QBOX "WELCOME TO SIMSTAT V3.5" ROW 9 COL 18 DELAY 300 COLOR WHITE ON CYAN;
  1597. SOUND F=1600 D=0;
  1598. QBOX "WELCOME TO SIMSTAT V3.5" ROW 10 COL 22 DELAY 600 COLOR BLACK ON LIGHTGRAY;
  1599. SOUND OFF;
  1600.  
  1601. IBOX ROW 4
  1602. It is also possible to ask the user to enter
  1603. a numeric or alphanumeric values that can be
  1604. inserted almost anywhere in the command file.
  1605. ENDBOX;
  1606.  
  1607. GETSTR "What is your first name? "  $STR1 LEN 15 CLEAR;
  1608.  
  1609. QBOX "Thank you $STR1!";
  1610.  
  1611. CLS;
  1612. GETNUM "2 + 2 =  " $NUM1 LEN 3 CLEAR;
  1613.  
  1614. IF $NUM1 = 4 THEN
  1615.   QBOX "Very good $STR1!";
  1616. IF $NUM1 <> 4 THEN
  1617.  QBOX "Wrong answer $STR1!" COLOR WHITE ON RED;
  1618.  
  1619. BOX
  1620. Option panels can also be invoked prior to
  1621. the computation of an analysis to allow
  1622. the user to specify the various options.
  1623. ENDBOX;
  1624.  
  1625. OPEN SAMPLE.SPS;
  1626.  
  1627. BREAKDOWN AGGRESS BY SEX
  1628.  /PANEL;
  1629.  
  1630. DELAY 300;
  1631. CLS;
  1632. BOX
  1633. The command language also allow you to run external
  1634. program, perform conditional operation in response to
  1635. some conditions or input from the user;
  1636. ENDBOX;
  1637.  
  1638. BOX
  1639. SIMSTAT script files (.SCR) are plain text files
  1640. and can be created and edited from within SIMSTAT
  1641. or using almost any word processor.
  1642. ENDBOX;
  1643.  
  1644. BOX
  1645. They can be executed from the DOS prompt or run
  1646. from within SIMSTAT.  They can also be added to
  1647. the ADDIN pulldown menu.
  1648. ENDBOX;
  1649.  
  1650. BOX
  1651. A RECORD script feature can automatically generate
  1652. proper commands corresponding to the actions you
  1653. take using the menus and options panels.
  1654. ENDBOX;
  1655.  
  1656. BOX
  1657. This demonstration program was entirely written using
  1658. this new command language.  To learn more about it,
  1659. read the COMMAND.DOC or examine the content of the
  1660. DEMO.SCR file.
  1661. ENDBOX;
  1662.  
  1663. GOTO MAINMENU;
  1664.  
  1665. *********************** ORDER ************************;
  1666. :ORDER;
  1667.  
  1668. BOX
  1669. Registering your copy of SIMSTAT will provide you many benefits
  1670. such as:
  1671.  
  1672.   ■ registered version without reminder screens;
  1673.   ■ 170-page manual;
  1674.   ■ minimum of 3 months of free support;
  1675.   ■ free upgrade to the next version;
  1676.   ■ substantial discounts on further upgrades;
  1677.   ■ the ability to edit the title printed on each page;
  1678.   ■ batch program compiler/encrypter;
  1679.   ■ ability to run SIMCALC as a standalone application;
  1680.   ■ SIM2NL addin program to run Phillip Sherrod's NONLIN
  1681.     from within SIMSTAT;
  1682.   ■ SIM2LOG addin program to run G.E. Dallal's LOGISTIC
  1683.     from within SIMSTAT (the logistic regression program
  1684.     is also included on the distribution disk).
  1685. ENDBOX;
  1686.  
  1687. BOX
  1688. For check or money order registration,
  1689. send your order to:
  1690.  
  1691.            Normand Peladeau
  1692.            5000 Adam Street
  1693.            Montreal, QC
  1694.            CANADA,  H1V 1W5
  1695. ENDBOX;
  1696.  
  1697. BOX
  1698. You can also register SIMSTAT with your credit card (MasterCard,
  1699. Visa, AmEx, Discover) from Public (software) Library:
  1700.  
  1701.        Phone: 1-800-242-4775 (from overseas: 713-524-6394)
  1702.          FAX: 713-524-6398
  1703.   CompuServe: 71355,470
  1704.     Internet: 71355.470@compuserve.com
  1705.         Mail: Public (Software) Library,
  1706.               P.O. Box 35705,
  1707.               Houston, TX
  1708.               USA  77235-5705.
  1709.  
  1710. To register with CIS's Software Registration Service: enter GO SWREG
  1711. at the ! prompt and follow the menus. SIMSTAT registration ID is 3339.
  1712. ENDBOX;
  1713.  
  1714. GOTO MAINMENU;
  1715.