典型相关分析(附SPSS操作)

典型相关分析:研究两组变量(每个变量中都可能有多个指标)之间相关关系的一种多元统计方法。他能够揭示出两组变量之间的内在联系。

选能较为综合、全面的衡量所在组的内在规律。

一组变量最简单的综合形式就是该组变量的线性组合。

典型相关分析的定义:

首先在每组变量中找出变量的线性组合,使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数;

然后选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合,使其配对,并选取相关系数最大的一对;

如此继续下去,直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止。

被选出的线性组合配对称为典型变量,它们的相关系数称为典型相关系数。典型相关系数度量了这两组变量之间联系的强度。

典型相关分析的思路:

典型相关分析关键步骤:

1)数据的分布有假设: 两组数据服从联合正态分布:(可以直接在论文中说)

2)首先要对两组变量的相关性进行检验(构造似然比统计量 )。(不是必须的)

p值小于0.05(0.1)表示在95%(90%)的置信水平下拒绝原假设,即认为两组变量有关。

3)确定典型相关变量的个数(直接看典型相关系数对应的P值即可)(重要~~)

4)利用标准化后的典型相关变量分析问题

5)进行典型载荷分析 (典型荷载分析是指原始变量与典型变量之间相关性分析)

6)计算前 r个典型变量对样本总方差的贡献

SPSS操作步骤:

第一步:导入数据

第二步:检验数据的类型

全部设置为标度

第三步:点击菜单功能

第四步:将数据移动到对应的集合

第五步:导出分析结果

第六步:对结果进行分析(重要解释加在论文中)

首先看这张表格的最后一列,这一列代表着检验统计量

所对应的p值,我们要通过它确定典型相关系数的个数。

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