典型相關(guān)分析實(shí)證分析PPT課件123

典型相關(guān)分析實(shí)例分析一、利用SPSS進(jìn)行典型相關(guān)分析實(shí)例1例1：測量15名受試者的身體形態(tài)以及健康情況指標(biāo)，如表。第一組是身體形態(tài)變量，有年齡、體重、胸圍和日抽煙量；第二組是健康狀況變量，有脈搏、收縮壓和舒張壓。要求測量身體形態(tài)以及健康狀況這兩組變量之間的關(guān)系。 表1.1 兩組身體素質(zhì)的典型變量 （一）操作步驟在SPSS中沒有提供典型相關(guān)分析的專門菜單項，要想利用SPSS實(shí)現(xiàn)典型相關(guān)分析，必須在語句窗口中調(diào)用SPSS的 Canonical correlation.sps 宏。具體方法如下：1. 按FileNewSyntax的順序新建一個語句窗口。在語句 窗口中輸入下面的語句：（圖）INCLUDE C:Program Files (x86)SPSSIncSPSS16 Canonical correlation.sps.CANCORR SET1=x1 x2 x3 x4 /SET2=y1 y2 y3 / . 2. 點(diǎn)擊語句窗口Run菜單中的All子菜單項，運(yùn)行典型相關(guān)宏命令，得出結(jié)果。 圖1.1 語句窗口 （二）主要運(yùn)行結(jié)果解釋1. Correlations for Set-1、Correlations for Set-2、Correlations Between Set-1 and Set-2（兩組變量內(nèi)部以及兩組變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣）Correlations for Set-1 x1 x2 x3 x4x1 .7697 .5811 .1022x2 .7697 .8171 x3 .5811 .8171 x4 .1022 身體形態(tài)：年齡 x1、體重x2、胸圍x3、日抽煙量x4；健康狀況：脈搏y1、收縮壓y2、舒張壓y3Correlations for Set-2 y1 y2 y3y1 1.0000 .8865 .8614y2 .8865 1.0000 .7465y3 .8614 .7465 1.0000 Correlations Between Set-1 and Set-2 y1 y2 y3x1 .7582 .8043 .5401x2 .8572 .7830 .7171x3 .8864 .7638 .8684x4 .0687 .1169 .0147身體形態(tài)：年齡 x1、體重x2、胸圍x3、日抽煙量x4；健康狀況：脈搏y1、收縮壓y2、舒張壓y32. Canonical Correlations（典型相關(guān)系數(shù)）從表中可以看出第一典型相關(guān)系數(shù)達(dá)到，第二典型相關(guān)系數(shù)為，第三典型相關(guān)系數(shù)為。 3. Test that remaining correlations are zero（典型相關(guān)的顯著性檢驗）從左至右分別為Wilks的統(tǒng)計量、卡方統(tǒng)計量、自由度和伴隨概率。在的顯著性水平下，三對典型變量中只有第一對典型相關(guān)是顯著的。 典型相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗 Raw Canonical Coefficients for Set-1 1 2 3x1 .130 x2 x3 .089 .101x4 .019 .010Raw Canonical Coefficients for Set-2 1 2 3y1 y2 .215y3 .227 .1895.Standardized Canonical Coefficients（兩組典型變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)）本例中的數(shù)據(jù)單位并不統(tǒng)一Standardized Canonical Coefficients for Set-1 1 2 3x4 -.189 .051 .027來自身體形態(tài)指標(biāo)的第一典型變量 為：112340.2560.1510.6940.189VXXXX 身體形態(tài)：年齡 x1、體重x2、胸圍x3、日抽煙量x4Standardized Canonical Coefficients for Set-2 1 2 3來自健康狀況指標(biāo)的第一典型變量 為：由于Y1（脈搏）的系數(shù)絕對值最大，說明健康狀況的典型變量主要由脈搏所決定。11230.7210.1710.142UYYY 身體形態(tài)：年齡x1、體重x2、胸圍x3、日抽煙量x4；健康狀況：脈搏y1、收縮壓y2、舒張壓y3 6. Redundancy Analysis（典型變量的冗余分析）給出的四組數(shù)據(jù)分別是:身體形態(tài)變量被自身的典型變量解釋的方差比例 被健康狀況的典型變量解釋的方差比例健康狀況變量被自身的典型變量解釋的方差比例 被身體形態(tài)的典型變量解釋的方差比例 典型冗余分析身體形態(tài)變量被自身的典型變量、健康狀況的典型變量解釋的方差比例 身體形態(tài)變量被自身的第一典型變量解釋了57.6%健康狀況變量被自身的典型變量、健康狀況的典型變量解釋的方差比例健康狀況變量被自身的第一典型變量解釋了87.4%二、利用SPSS進(jìn)行典型相關(guān)分析實(shí)例2例2：利用SPSS軟件對（1952）關(guān)于典型相關(guān)的經(jīng)典例子進(jìn)行分析。表列舉了25個家庭的成年長子和次子的頭長和頭寬。利用典型相關(guān)分析法分析長子和次子頭型的相關(guān)性。（一）操作步驟1. 按FileNewSyntax的順序新建一個語句窗口。在語句窗口中輸入下面的語句： INCLUDE C:Program Files (x86)SPSSIncSPSS16 Canonical correlation.sps.CANCORR SET1=x1 x2 /SET2=y1 y2 / .2. 點(diǎn)擊語句窗口Run菜單中的All子菜單項，運(yùn)行典型相關(guān)宏命令，得出結(jié)果。 表2.1 長子和次子的頭長與頭寬 （二）主要運(yùn)行結(jié)果解釋1. 典型相關(guān)系數(shù)Correlations for Set-1 x1 x2x1 1.0000 .7346Correlations for Set-2 y1 y2y1 1.0000 .8366Correlations Between Set-1 and Set-2 y1 y2x1 .7108 .7022x2 .6932 .7070長子：長子頭長x1、長子頭寬x2、次子：次子頭長y1、次子頭寬y2 2.典型相關(guān)系數(shù)和典型相關(guān)的顯著性檢驗表2.4 冗余分析