目的
カテゴリーデータを使用して,判別分析に相当する数量化 II 類による分析を行います。群を表す変数,説明変数が指定されないときには,一番最後の変数を群変数,それ以外を説明変数として解析を行います。
各アイテム変数および群を表す変数は,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) missing-value=xxx 欠損値の指定 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。 group-variable=nn 群を表す変数 variables=n1,n2-n3,n4,n5 説明変数 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。 group-variable= が省略されたときは,最後の変数を群変数, それ以外の全ての変数を説明変数として使用する。 variables= のみが省略されたときは, group-variable= で指定された変数以外の全ての変数を 説明変数として使用する。 prediction=N 各ケースの判別結果を表示しない。 Y が指定されたり省略されたときは表示する。 use-n-axis=xx 判別に使う軸の個数 省略されたり,不適当な値が指定されたときは 理論的に可能な最大個数を用いる。オプションの記述例
1,3,5 〜 8,11 番目の変数を用いて 10 番目の変数が表す群を判別する。
variables=1,3,5-8,11/ group-variable=10/
1,3,5 〜 8,11 番目の変数を用いて 10 番目の変数が表す群を判別する。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/ group-variable=10/ stepwise=NO/ prediction=NO/