文档介绍：典型相关分析实证分析
一、利用SPSS进行典型相关分析 实例1
例1:测量15名受试者的身体形态以及健康情况指标,如表。第一组是身体形态变量,有年龄、体重、胸围和日抽烟量;第二组是健康状况变量,有脉搏、收缩压和舒张压。要求测量身体形态以及健康状况这两组变量之间的关系。
两组身体素质的典型变量
(一)操作步骤
在SPSS中没有提供典型相关分析的专门菜单项,要想利用SPSS实现典型相关分析,必须在语句窗口中调用SPSS的 Canonical 宏。具体方法如下:
1. 按→Syntax的顺序新建一个语句窗口。在语句窗口中输入下面的语句:(图)
INCLUDE ' C:\Program Files (x86)\SPSSInc\SPSS16\ Canonical '.
CANCORR SET1=x1 x2 x3 x4 /
SET2=y1 y2 y3 / .
2. 点击语句窗口Run菜单中的All子菜单项,运行典型相关宏命令,得出结果。
语句窗口
(二)主要运行结果解释
1. Correlations for Set-1、Correlations for Set-2、Correlations Between Set-1 and Set-2(两组变量内部以及两组变量之间的相关系数矩阵)
Correlations for Set-1
         x1 x2 x3 x4
x1     .7697   .5811   .1022
x2   .7697     .8171  
x3   .5811   .8171    
x4   .1022
身体形态:年龄 x1、体重x2、胸围x3、日抽烟量x4;
健康状况:脉搏y1、收缩压y2、舒张压y3
Correlations for Set-2
        y1      y2      y3
y1     .8865   .8614
y2   .8865     .7465
y3   .8614   .7465   
Correlations Between Set-1 and Set-2
        y1      y2      y3
x1   .7582   .8043   .5401
x2   .8572   .7830   .7171
x3   .8864   .7638   .8684
x4   .0687   .1169   .0147
身体形态:年龄 x1、体重x2、胸围x3、日抽烟量x4;
健康状况:脉搏y1、收缩压y2、舒张压y3
2. Canonical Correlations(典型相关系数)
从表中可以看出第一典型相关系数达到,第二典型相关系数为,第三典型相关系数为。
3. Test that remaining correlations are zero(典型相关的显著性检验)
从左至右分别为Wilks的统计量、卡方统计量、自由度和伴随概率。在的显著性水平下,三对典型变量中只有第一对典型相关是显著的。
典型相关系数的显著性检验
Raw Canonical Coefficients for Set-1
          1         2         3
x1             .130
x2            
x3         .089     .101
x4         .019     .010
Raw Canonical Coefficients for Set-2
          1         2         3
y1            
y2             .215
y3         .227     .189