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1、Run MATRIX procedure:Correlations for Set-1long1 width1 long1 1.0000 .7346 width1 .7346 1.0000Correlations for Set-2 两组变量内部各自的相关阵long2 width2 long2 1.0000 .8393 width2 .8393 1.0000Correlations Between Set-1 and Set-2long2 width2 long1 .7108 .7040 width1 .6932 .7086 两组变量间各变量的两两相关阵，可见兄弟的头型指标间确实存 在相关性，
2、提取出综合指标来代表这种相关性。Canonical Correlations 1 .789 2 .054 第一典型相关系数为0.789。Test that remaining correlations are zero:Wilks Chi-SQ DF Sig. 1 .377 20.964 4.000 .000 2 .997 .062 1.000 .803 各典型相关系数的检验。Standardized Canonical Coefficients for Set-11 2 long1 -.552 -1.366 width1 -.522 1.378Raw Canonical Coefficien
3、ts for Set-11 2 long1 -.057 -.140 width1 -.071 .187 上面两个表为各典型变量与变量组1中各变量间标化与未标化的系 数列表，由此可写出典型变量的转化公式为(标化的)：120.5521 0.5221,1.3661 1.3781LlongwidthLlongwidth Standardized Canonical Coefficients for Set-21 2 long2 -.504 -1.769 width2 -.538 1.759Raw Canonical Coefficients for Set-21 2 long2 -.050 -.176
4、 width2 -.080 .262 上面两个表为各典型变量与变量组2中各变量间标化与未标化的系 数列表，同上可写出典型变量的转化公式为(标化的)：120.50420.5382,1.7692 1.7592MlongwidthMlongwidth Canonical Loadings for Set-11 2 long1 -.935 -.354 width1 -.927 .375Cross Loadings for Set-11 2 long1 -.737 -.019 width1 -.731 .020 上表为第一变量组中各变量分别与自身、相对的典型变量的相关 系数，可见它们主要和第一对典型变量
5、的关系比较密切。Canonical Loadings for Set-21 2 long2 -.956 -.293 width2 -.962 .274Cross Loadings for Set-21 2 long2 -.754 -.016 width2 -.758 .015 上表为第二变量组中各变量分别与自身、相对的典型变量的相关 系数，结论与前相同。下面是冗余度(Redundancy)分析结果，它列出各典型变量相关系数所能解释原变量变异的比例，可以用来辅助判断需要保留多少 个典型相关系数。Redundancy Analysis:Proportion of Variance of Set-1
6、 Explained by Its Own Can. Var.Prop Var CV1-1 .867 CV1-2 .133 是第一组变量的变异可被自身的典型变量所解释的比例。第一典 型变量解释了总变异的86.7。Proportion of Variance of Set-1 Explained by Opposite Can.Var.Prop Var CV2-1 .539 CV2-2 .000 第一组变量的变异能被它们相对的典型变量所解释的比例。Proportion of Variance of Set-2 Explained by Its Own Can. Var.Prop Var CV2-1 .920 CV2-2 .080 是第二组变量的变异可被自身的典型变量所解释的比例。Proportion of Variance of Set-2 Explained by Opposite Can. Var.Prop Var CV1-1 .572 CV1-2 .000 第二组变量的变异能被它们相对的典型变量所解释的比例。综合上述冗余度分析结果，只需保留第一对典型变量。
