数量化 II 類  Last modified: May 15, 2002

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。


使用例


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/


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