目的

　カテゴリーデータを使用して，主成分分析に対応する数量化 III 類による分析を行います。
　データの種類は以下の２種類あります。入力されたデータがどちらの種類であるかは自動判定されます。

• アイテム変数データ

  ある変数が n 個のカテゴリーを持つとき，数値として 1,2,...,n をとるような変数として作られたデータです。

  各ケースごとに，複数個のアイテム変数を並べます。

  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。

  例：以下のデータは 11 個のアイテム変数から構成されている例です。

                1   2   2   1   2   1   3   1   1   2   3
                3   2   2   2   2   1   2   2   1   2   1
                1   2   2   3   3   1   3   1   2   3   1
                  　　　　　　　　　　：

• カテゴリー変数データ

  ある変数に反応があったかどうかを 0,1 で表すようにして作られたデータです。

  各ケースごとに，複数個のカテゴリー変数を並べます。

  カテゴリー変数は 0 または 1 の値をとるものでなければなりません。

  例： 以下のデータは 5 個のカテゴリー変数から構成されている例です。

                0   0   1   0   1
                0   1   0   0   1
                1   1   0   1   0
                　　　：
              

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。

  variables=n1,n2-n3,n4,n5     分析に使用する変数の番号

    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。
    variables= が省略されたときは，全ての変数を使用する。

  naxis=     求める解（軸）の個数（省略時は可能な全ての解を表示）

1，3，5 〜 8，11 番目の変数を用いて解析を行う。

　　variables=1,3,5-8,11

1，3，5 〜 8，11 番目の変数を用いて解析を行う。ただし，求める解の個数は 3 個までとする。

　　variables=1,3,5-8,11/naxis=3/