典型相關(guān)分析ppt課件-資料下載頁
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【正文】 e e n v a r i a b l e l i s t 2 a n d c a n o n i c a l v a r i a t e s f r o m l i s t 1 x 4 0 . 9 5 9 4 0 . 2 0 9 5 0 . 0 7 1 5 0 . 0 1 6 1 x 3 0 . 9 8 9 5 0 . 0 6 4 2 0 . 0 4 2 1 0 . 0 2 3 1 x 2 0 . 7 8 0 9 0 . 2 6 3 9 0 . 2 1 9 7 0 . 0 9 1 3 x 1 0 . 0 1 6 2 0 . 7 1 6 9 0 . 0 8 7 4 0 . 2 2 2 9 1 2 3 4 C o r r e l a t i o n b e t w e e n v a r i a b l e l i s t 1 a n d c a n o n i c a l v a r i a t e s f r o m l i s t 2 y 4 0 . 9 9 8 3 0 . 0 4 1 0 0 . 0 2 4 9 0 . 0 3 2 4 y 3 0 . 9 9 5 3 0 . 0 9 1 3 0 . 0 0 9 0 0 . 0 3 0 6 y 2 0 . 9 9 5 7 0 . 0 8 3 2 0 . 0 3 3 2 0 . 0 2 3 0 y 1 0 . 9 9 0 8 0 . 0 9 9 7 0 . 0 4 1 4 0 . 0 8 2 1 1 2 3 4 C a n o n i c a l l o a d i n g s f o r v a r i a b l e l i s t 2 x 4 0 . 9 6 1 0 0 . 2 2 0 2 0 . 1 6 1 2 0 . 0 4 5 3 x 3 0 . 9 9 1 1 0 . 0 6 7 5 0 . 0 9 4 9 0 . 0 6 4 8 x 2 0 . 7 8 2 2 0 . 2 7 7 5 0 . 4 9 5 3 0 . 2 5 6 7 x 1 0 . 0 1 6 2 0 . 7 5 3 7 0 . 1 9 6 9 0 . 6 2 6 8 1 2 3 4 C a n o n i c a l l o a d i n g s f o r v a r i a b l e l i s t 1? . findit canred . canred 1 Canonical redundancy analysis for canonical correlation 1 Canonical correlation coefficient Squared canonical correlation coefficient own opposite Proportion of standardized variance variate variate of u variables with ... of v variables with ... . canred 2 Canonical redundancy analysis for canonical correlation 2 Canonical correlation coefficient Squared canonical correlation coefficient own opposite Proportion of standardized variance variate variate of u variables with ... of v variables with ... ? . predict u1, u corr(1) ? . predict u2, u corr(2) ? . predict v1, v corr(1) ? . predict v2, v corr(2) 第五節(jié) 利用 SPSS進(jìn)行典型相關(guān)分析 ? 例：研究人口出生與受教育程度、生活水平等的相關(guān)，如表所示： X1 X2 X3 X4 X5 分別代表多孩率、綜合節(jié)育率、初中及以上受教育程度的人口比例、人均國民收入和城鎮(zhèn)人口比例。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 SPSS中沒有現(xiàn)成的菜單可以做典型相關(guān)分析，需要使用語法窗口： 點(diǎn)擊運(yùn)行按紐 ? include 39。c:\program files\spss\canonical 39。. ? cancorr set1=x1 x2 ? /set2=x3 x4 x5. ? 兩組變量內(nèi)部的相關(guān)系數(shù)： 輸出結(jié)果： ? 典型相關(guān)系數(shù)及其顯著性檢驗(yàn)： 基本可以認(rèn)為第一典型相關(guān)系數(shù)在 10%水平上顯著。 第二典型相關(guān)系數(shù)不顯著。 故只分析第一典型相關(guān)系數(shù)。 ? 典型變量的系數(shù) 211 xxU ???5431 xxxV ???? 典型結(jié)構(gòu)分析： Canonical loadings 表示一組原 始變量與其相應(yīng)的典型變量間的相關(guān)關(guān)系。 Cross loadings 表示一組原 始變量與其對立的典型變量間的相關(guān)關(guān)系。 ? 典型冗余分析：表示各典型變量對原始變量組整體的變差解釋程度。 來自出生指標(biāo)的第一典型變量 U1可解釋 相應(yīng)的出生變量組的 %的組內(nèi)方差， 第二典型變量 U2可以解釋 %的組內(nèi)方差。 來自受教育和生活水平指標(biāo)的第一典型變量 V1 可解釋對立的出生變量組的 %的組內(nèi)方差， 第二典型 V2變量可以解釋 0%的組內(nèi)方差。 來自 受教育和生活水平指標(biāo) 的第一典型變量 V1可解釋相應(yīng)的變量組的 %的組內(nèi)方差，第二典型變量 V2可以解釋 %的組內(nèi)方差。 可見第二典型變量的解釋能力不夠強(qiáng)。
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