多元統(tǒng)計(jì)典型相關(guān)分析-資料下載頁
2025-05-01 22:12本頁面
【正文】 析求解方法 典型相關(guān)分析在 SPSS中的運(yùn)用 SPSS操作步驟 1. 按 File→New→Syntax 的順序新建一個(gè)語句窗口。在語句窗口中輸入下面的語句： INCLUDE 39。Canonical 39。. 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(xiàng)，運(yùn)行典型相關(guān)宏命令，得出結(jié)果。 ?典型相關(guān)分析求解方法 典型相關(guān)分析在 SPSS中的運(yùn)用 主要運(yùn)行結(jié)果解釋 1. 典型相關(guān)系數(shù)和典型相關(guān)的顯著性檢驗(yàn) 從下表可以看出，兩隊(duì)典型變量中，第一對(duì)的典型相關(guān)系數(shù)達(dá)到 ，屬于強(qiáng)相關(guān)，而第二對(duì)典型變量的相關(guān)則比較弱。在之后的顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果在 ，只有第一對(duì)典型相關(guān)是顯著的。 C a n o n i c a l C o r r e l a t i o n s 1 . 7 8 8 2 . 0 5 4 ?典型相關(guān)分析求解方法 T e s t t h a t r e m a i n i n g c o r r e l a t i o n s a r e z e r o : W i l k 39。 s C h i S Q D F S i g . 1 . 3 7 8 2 0 . 9 3 0 4 . 0 0 0 . 0 0 0 2 . 9 9 7 . 0 6 2 1 . 0 0 0 . 8 0 3 ?典型相關(guān)分析求解方法 典型變量的系數(shù) 由于本例中的各變量單位是相同的，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，所以這里我們來觀察典型變量的未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，見表 9. 10 。其結(jié)果表明了代表長子頭型特征的第一典型變量1V為： 1 1 20. 05 7 0. 07 1V X X?? 同時(shí)表明，代表次子頭型特征的第一典型變量1U為： 1 1 20 . 0 5 1 0 . 0 8 0U Y Y?? 兩個(gè)典型變量中頭長和頭寬的系數(shù)都比較大，可以認(rèn)為 是關(guān)于頭型特征的綜合變量。這一對(duì)包含了長子和次子頭型相關(guān)性主要信息的典型變量表明了，由于遺傳因素的作用，長子和次子的頭型具有很強(qiáng)的相關(guān)性。 ?典型相關(guān)分析求解方法 R a w C a n o n i c a l C o e f f i c i e n t s f o r S e t 1 1 2 X 1 . 0 5 7 . 1 4 0 X 2 . 0 7 1 . 1 8 7 R a w C a n o n i c a l C o e f f i c i e n t s f o r S e t 2 1 2 Y 1 . 0 5 1 . 1 7 4 Y 2 . 0 8 0 . 2 6 2 ?典型相關(guān)分析求解方法 R e d u n d a n c y A n a l y s i s P r o p o r t i o n o f V a r i a n c e o f S e t 1 E x p l a i n e d b y I t s O w n C a n . V a r . P r o p V a r CV1 1 . 8 6 7 CV1 2 . 1 3 3 P r o p o r t i o n o f V a r i a n c e o f S e t 1 E x p l a i n e d b y O p p o s i t e C a n . V a r . P r o p V a r CV2 1 . 5 3 9 CV2 2 . 0 0 0 P r o p o r t i o n o f V a r i a n c e o f S e t 2 E x p l a i n e d b y I t s O w n C a n . V a r . P r o p V a r CV2 1 . 9 1 8 CV2 2 . 0 8 2 P r o p o r t i o n o f V a r i a n c e o f S e t 2 E x p l a i n e d b y O p p o s i t e C a n . V a r . P r o p V a r CV1 1 . 5 7 0 CV1 2 . 0 0 0 ?典型相關(guān)分析求解方法 冗余分析 以原變量與典型變量間相關(guān)為基礎(chǔ)。通過計(jì)算 X、 Y 變量組由自己的典型變量解釋與由對(duì)方的典型變量解釋的方差百分比與累計(jì)百分比，反映由典型變量預(yù)測(cè)原變量的程度。 在我們的例子中，長子的頭型變量被自身的第一 典型變量解釋了 %，次子的頭型變量被自身的第一典型變量解釋了 %。
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