spss典型相关分析_医学统计SPSS典型相关性分析详细操作——【杏花开医学统计】...
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关 注医学统计SPSS典型相关性分析详细操作
关键词：SPSS、典型相关
导 读
在前几期，我们详细介绍了双变量间的相关关系研究的Pearson和Spearman相关性分析。
点击观看：
《什么样的医学数据可以使用spss中的Pearson相关性分析？》
《医学统计中的Spearman秩相关性分析原理及spss中的操作》
但在实际应用中，可能会面对两组多个变量的数据，若要研究两组变量之间的关系时，则需要用到典型相关性分析。
本期，我们主要介绍典型相关分析的基本原理、适用条件及其在SPSS中的具体操作。
下方为视频版和音频版，含软件操作步骤
一
基本原理
典型相关分析，即分析两组变量X=(X1，X2，…，Xn)和Y=(Y1，Y2，…，Ym)之间的相关关系，其研究思想类似于主成分分析，通过在两组变量中，找出变量相关性最大的线性组合，然后再在每组变量中，找出第二对相关性最大的线性组合，但其与第一对线性组合不相关，如此进行下去，直至两组变量间的相关性被提取完毕。
这些被提取的变量对为典型变量，第一对典型变量的相关系数称为第一典型相关系数。一般来说，只需要提取1-2对典型变量即可较为充分概括样本信息。
二
适用条件
典型相关性分析适用于两组变量都为连续数值型的变量且服从正态分布的情况。
三
案例解读
我们集了一份65名志愿者的三个生理指标：身体质量指数(x1)、收缩压(x2)和脉搏(x3)和三个生活指标：每天睡眠时长(y1)、每日步数(y2)和每日户外活动时长(y3)，欲研究六个变量间的相关关系，若直接进行两两分析，则会较为繁复且不够直观。采用典型相关性分析，以进行更加简明清晰的研究。具体操作如下：
(1)在SPSS中的具体操作
①依次点击“分析——相关——典型相关性”。
(点击图片查看大图)
②出现“典型相关性”窗口。
(点击图片查看大图)
③将生理指标“身体质量指数”、“收缩压”和“脉搏”三个变量放入“集合1”框中，将“每日睡眠时长”、“每日步数”和“每日户外活动”放入“集合2”框中。
(点击图片查看大图)
④点击“选项”，勾选“成对相关性”、“载荷”、“方差比例”和“系数”，点击“继续”。
(点击图片查看大图)
⑤点击“确定”，可得到相关性分析的结果。
(2)结果解读
①查看“典型相关性”表，表中，仅第一对典型变量的典型相关系数不为0(为0.575)，显著性P=0.000＜0.05；第二对和第三队典型变量的典型相关系数显著性P值均大于0.05，分别为0.233和0.764，说明两组变量中共提取了一对典型变量。
(点击图片查看大图)
②查看“集合1标准化典型相关系数”和“集合2标准化典型相关系数”。可以看到，集合1中第一对典型变量的标准化典型系数为(0.364，0.119，-1.084)，对应的，可以得到：
集合2中第一对典型变量的标准化典型系数为(-0.117，0.085，0.961)，对应的：
由此可知：第一对典型变量提示志愿者的每日户外活动时长的增加，其脉搏会一定程度降低。
四
小 结
本文对典型相关性分析的基本原理、适用条件及其具体案例进行了阐述，一般来说，通过典型相关性分析得出典型变量是变量间深度关系分析的第一步，如结合回归分析等其他方法进一步探讨变量间的数量关系。后续，我们将持续更新相关应用案例，敬请关注！
参考文献：
1、孙振球,徐勇勇.《医学统计学 第4版》.人民卫生出版社.
2、邱皓政.《量化研究与统计分析》.重庆大学出版社.
本期供稿：Dana
文本编辑：飞雪
内容审核：陈老师
语音讲解：陈老师
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