目的
カテゴリーデータを使用して，重回帰分析に相当する数量化 I 類による分析を行います。従属変数，独立変数が指定されないときには，一番最後の変数を従属変数，それ以外を独立変数として解析を行います。
独立変数である各アイテム変数は，任意の整数値でかまいません。また，これらの数値は連続していなくてもかまいません。
オプション
width=m 出力時の１行当たりの文字数（80≦m≦300）
selection=n0(yyy,zzz) 分析対象ケースの選択
n0 は変数番号を表す整数値。yyy, zzz は yyy < zzz の数で，
変数 n0 の値が，yyy 以上，zzz 以下のケースを分析対象とする。
変数がある値のケースだけを分析対象にするときは，
selection=n0(yyy) と書いてよい。
missing-value=xxx 欠損値の指定
dependent-variable=nn 従属変数
variables=n1,n2-n3,n4,n5 独立変数
nn,n1,n2,n3 などは，変数番号を表す整数値
連続する変数番号はマイナス記号で連結して略記できる。
dependent-variable= が省略されたときは，
最後の変数を従属変数とし，その他の変数を独立変数とする。
variables= のみが省略されたときは，
dependent-variable= で指定された以外の全ての変数を
独立変数として使用する。
prediction=N 各ケースの予測値を表示しない。
Y が指定されたり省略されたときは表示する。
オプションの記述例
w1，3，5 〜 8，11 番目の変数を用いて 10 番目の変数を予測する。
variables=1,3,5-8,11/ dependent-variable=10/
1，3，5 〜 8，11 番目の変数を用いて 10 番目の変数を予測する。ただし，ステップワイズ変数選択は行わず，予測値も出力しない。
variables=1,3,5-8,11/ dependent-variable=10/ stepwise=NO/ prediction=NO/
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