【正文】 2. 000 .84 8 表 典型相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗 ? ? 4. R aw C an on i c al C o e f f i c i e n t s （分別給出兩組典型變量的未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)） 5. S t an d ar d i z e d C an on i c al C oe f f i c i e n t s（分別給出兩組典型變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)） 由于本例中的數(shù)據(jù)單位并不統(tǒng)一，所以我們主要通過觀察標(biāo)準(zhǔn)化的典型變量的系數(shù)來分析兩組變量的相關(guān)關(guān)系。 從表 9 . 5 中可以看出，來自身體形態(tài)指標(biāo)的第一典型變量1V為： 1 1 2 3 40 . 2 5 6 0 . 1 5 1 0 . 6 9 4 0 . 1 8 9V X X X X? ? ? ? ? 由于3X（抽煙量）的系數(shù) 0 . 6 9 4 絕對值最大，反映身體形態(tài)的典型變量主要由抽煙量決定。 而來自健康狀況 指標(biāo) 的第 一 典型變量1U為： 1 1 2 30 . 7 2 1 0 . 1 7 1 0 . 1 4 2U Y Y Y? ? ? ? S t a n d a r d i z e d 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 3 X 1 . 2 5 6 1 . 1 3 0 1 . 0 6 0 X 2 . 1 5 1 . 1 1 3 2 . 2 1 5 X 3 . 6 9 4 1 . 0 6 7 1 . 2 1 2 X 4 . 1 8 9 . 0 5 1 . 0 2 7 S t a n d a r d i z e d 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 3 Y 1 . 7 2 1 . 1 9 1 2 . 7 3 9 Y 2 . 1 7 1 1 . 2 6 5 1 . 7 5 1 Y 3 . 1 4 2 1 . 5 1 4 1 . 2 5 9 表 兩組典型變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) 由于 Y1（脈搏）的系數(shù) ，說明健康狀況的典型變量主要由脈搏所決定。 ? 同時，由于兩個典型變量中抽煙量和脈搏的系數(shù)是同號的（都為負(fù)），反映抽煙量和脈搏的正相關(guān)，即日抽煙越多則每分鐘的脈搏跳動次數(shù)也越多。抽煙對身體健康有害，這和客觀事實是相符的。 ? 6. Redundancy Analysis（分別給出兩組典型變量的冗余分析） ? 表 量解釋的方差比例、身體形態(tài)變量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和健康狀況變量被身體形態(tài)的典型變量解釋的方差比例。 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 . Var. P r o p V a r CV1 1 . 5 7 6 CV1 2 . 1 2 9 CV1 3 . 0 5 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 2 7 CV2 2 . 0 4 4 CV2 3 . 0 0 2 表 典型冗余分析 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 . Var. P r o p V a r CV2 1 . 8 7 4 CV2 2 . 0 8 6 CV2 3 . 0 4 1 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 . 8 0 0 CV1 2 . 0 2 9 CV1 3 . 0 0 1 二、利用 SPSS進(jìn)行典型相關(guān)分析 實例 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 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 File→New→Syntax 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 39。Canonical 39。. CANCORR SET1=x1 x2 / SET2=y1 y2 / . 2. 點擊語句窗口 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。 長子頭長1X 長子頭寬2X 次子頭長1Y 次子頭寬2Y 191 155 179 145 195 149 201 152 181 148 185 149 183 153 188 149 176 144 171 143 208 157 192 152 189 150 190 149 197 159 189 152 188 152 197 159 192 150 187 151 179 158 186 148 183 147 174 147 表 長子和次子的頭長與頭寬 長子頭長1X 長子頭寬2X 次子頭長1Y 次子頭寬2Y 174 150 185 152 190 159 195 157 188 151 187 158 163 137 161 130 195 155 183 158 186 153 173 148 181 145 182 146 175 140 165 137 192 154 185 152 174 143 178 147 176 139 176 143 197 167 200 158 190 163 187 150 （二）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（表 、表 ） ? 從表二可以看出，兩隊典型變量中，第一對的典型相關(guān)系數(shù)達(dá)到 ，屬于強(qiáng)相關(guān)，而第二對典型變量的相關(guān)則比較弱。這一點從表 3可以更清楚的看到。顯著性檢驗的結(jié)果表明，在，只有第一對典型相關(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 表 典型相關(guān)系數(shù) 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 表 典型相關(guān)的顯著性檢驗 ? 2. 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 . 1 0 。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 . 0 5 7 0 . 0 7 1V X X?? 同時表明，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。 3. 冗余分析 ? 從表 ，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%。 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 表 兩組典型變量的未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) 表 冗余分析 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 本章結(jié)束