FACTOR: New subcommand: MATRIX IN
[pspp] / doc / statistics.texi
index e18c6109dba73f69aed403bcd4c677980ab48690..b5026e7b2c61c2d648f8bb09b1dcadffd31e4194 100644 (file)
@@ -785,7 +785,10 @@ Fixes for any of these deficiencies would be welcomed.
 @cindex data reduction
 
 @display
-FACTOR  VARIABLES=@var{var_list}
+FACTOR  @{
+         VARIABLES=@var{var_list},
+         MATRIX IN (@{CORR,COV@}=@{*,@var{file_spec}@})
+        @}
 
         [ /METHOD = @{CORRELATION, COVARIANCE@} ]
 
@@ -809,10 +812,21 @@ FACTOR  VARIABLES=@var{var_list}
 The @cmd{FACTOR} command performs Factor Analysis or Principal Axis Factoring on a dataset.  It may be used to find
 common factors in the data or for data reduction purposes.
 
-The @subcmd{VARIABLES} subcommand is required.  It lists the variables
-which are to partake in the analysis.  (The @subcmd{ANALYSIS}
+The @subcmd{VARIABLES} subcommand is required (unless the @subcmd{MATRIX IN}
+subcommand is used).
+It lists the variables which are to partake in the analysis.  (The @subcmd{ANALYSIS}
 subcommand may optionally further limit the variables that
-participate; it is not useful and implemented only for compatibility.)
+participate; it is useful primarily in conjunction with @subcmd{MATRIX IN}.)
+
+If @subcmd{MATRIX IN} instead of @subcmd{VARIABLES} is specified, then the analysis
+is performed on a pre-prepared correlation or covariance matrix file instead of on
+individual data cases.  Typically the matrix file will have been generated by
+@cmd{MATRIX DATA} (@pxref{MATRIX DATA}) or provided by a third party.
+If specified, @subcmd{MATRIX IN} must be followed by @samp{COV} or @samp{CORR},
+then by @samp{=} and @var{file_spec} all in parentheses.
+@var{file_spec} may either be an asterisk, which indicates the currently loaded
+dataset, or it may be a filename to be loaded. @xref{MATRIX DATA} for the expected
+format of the file.
 
 The @subcmd{/EXTRACTION} subcommand is used to specify the way in which factors (components) are extracted from the data.
 If @subcmd{PC} is specified, then Principal Components Analysis is used.