文档介绍：:..典型相关分析典型相关分析(Canonicalcorrelation)乂称规则相关分析,用以分析两纟I[变量间关系的一种方法;两个变量组均包含多个变量,所以简单相关和多元回归的解惑都是规则相关的特例。典型相关将各组变量作为整体对待,描述的是两个变量组Z间整体的相关,而不是两个变量纽个别变量之间的相关。典型相关与主成分相关有类似,不过主成分考虑的是一组变量,而典型相关考虑的是两组变量间的关系,有学者将规则相关视为双管的主成分分析;凶为它主要在寻找一组变量的成分使之与另一组的成分具有最大的线性关系。典型相关模型的基本假设:两组变量间是线性关系,每对典型变量Z间是线性关系,每个典型变量与本组变量Z间也是线性关系;典型相关述耍求各组内变量间不能有高度的复共线性。典型相关两组变量地位相等,如有隐含的因果关系,可令一组为自变量,另一组为因变量。典型相关会找出一组变量的线性组合X*=工4兀・与丫〜工乞儿,称为典型变量;以使两个典型变量之间所能获得相关系数达到最大,这一相关系数称为典型相关系数。q•。如果对变量进行标准化后再进行上述操作,得到的是标准化的典型系数。典型变量的性质每个典型变量智慧与对应的另一组典型变量相关,而不与其他典型变量相关;原來所有变量的总方差通过典型变量而成为几个相互独立的维度。•个典型相关系数只是两个典型变量Z间的相关,不能代表两个变量组的相关;各対典型变量构成的多维典型相关,共同代表两组变量间的整体相关。典型负荷系数和交叉负荷系数典型负荷系数也称结构相关系数,指的是一个典型变量与本组所有变量的简单相关系数,交叉负荷系数指的是一个典型变量与另一组变量组各个变量的简单相关系数。典型系数隐含着偏相关的意思,而典型负荷系数代表的是典型变量与变量间的简单相关,两者有很人区别。重叠指数如果一组变量的部分方差可以乂另一个变量的方差来解释和预测,就可以说这部分方差与另一个变量的方差之间相重叠,或可由另一变量所解释。将重叠应川到典型相关时,只要简单地将典型相关系数平方(CT??),就得到这对典型变量方差的共同比例,代表一个典型变量的方差可有另一个典型变量解释的比例,如果将此比例再乘以典型变量所能解释的木纽变量总方差的比例,得到的就是一组变量的方差所能够被另一组变量的典型变量所能解释的比例,即为垂叠系数。例1:CRM(CustomerRelationshipManagement)即客户关系管理案例,有三组变量,分别是公司规模变量两个(资木额,销售额),六个CRM实施程度变量(WEB网站,电子邮件,客服中心,DM快讯广告Directmail缩写,无线上网,简讯服务),三个CRM绩效维度(行销绩效,销售绩效,服务绩效)。试对三组变量做典型相关分析。CapitalSalesWeb|Mail|Call|DMJMobileShortMPromP|SaleP|Sen/,以下对三纽变量两两做典型相关分析。首先对公司规模和CRM实施程度做典型相关分析SPSS并未捉供典型相关分析的交互窗口,只能直接在synatxeditor窗口中呼叫SPSS的CANCORR程序來执行分析。,需将变量改为英文名称。打开文件后File-->new-^synatxeditor打开语法窗口输入语句INCLUDE'D:\spssl9\Samples\English\'.CANCORRSetl=CapitalSales/Set2=,但是变量名字必须严格一致inelude'D:\spssl9\Samples\English\'.cancorrsetl=CapitalSales/set2=“/”不能为“\”语法编辱 □咬据①转换①分析㈤直销回图形◎实用程序9)旌存丘、]工具逞)窗□型