文档介绍：9 典型相关分析
典型相关分析概述

研究两组变量之间的相关性,是许多实际问题的需要。例如,研究原料的主要质量指标(x1、…、xp) 与其相应产品的主要质量指标(y1、…、yq)之间的相关性;研究居民的营养状况的一组指标(x1、…、xp)与其健康状况的另一组指标(y1、…、yq)之间的相关性等等。当p=q=1时,就是2个变量之间的简单相关分析问题;当p>1、q=1时,就是1个因变量与多个自变量之间的多元相关分析问题;当p、q均大于1时,就是研究2组多变量之间的相关性,称为典型相关分析(Canonical Correlation Analysis)。
CANCORR过程简介
PROC CANCORR 选项;
VAR 变量名称串;
WITH 变量名称串;
PARTIAL 变量名称串;
FREQ 变量名称;
WEIGHT 变量名称;
BY 变量名称串;
RUN ;
其中PROC CANCORR语句、VAR语句和WITH语句是该过程必不可缺少的,其余语句可视情况使用。
CANCORR语句说明
应用举例
(数据来源《生物统计学(第二版)》,科学出版社,李春喜等编著)对172个儿童测试了8项感情指标得到的相关矩阵:x1为合群性、x2为忧郁性、x3为温柔性、x4为友谊、x5为惊讶、x6为憎恶、x7为焦虑、x8为恐惧。将变量分为两组,第一组变量(x1、x2、x3、x4),第二组变量(x5、x6、x7、x8),对这两组变量进行典型相关分析。

proc cancorr edf=172;
var x1-x4;
with x5-x8;
run;
在数据集名后用TYPE=CORR注明数据的类型为相关矩阵,说明数据集不是原始数据。_type_='corr' 表示输入的数据类型为相关矩阵。选择项EDF=n-1(程序中为edf=172),为典