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1、典型相关分析实例分析一 身体形态与健康状况的典型相关分析 例1二 长子和次子头型的相关性进行典型相关分析 例2 统计软件：SPSS一、利用SPSS进行典型相关分析 实例1n例1：测量15名受试者的身体形态以及健康情况指标，如1.1 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。 表1.1 两组身体素质的典型变量 （一）操作步骤n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 correlation.s
2、ps 宏。具体方法如下： 1. 按FileNewSyntax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1.1） INCLUDE C:Program Files (x86)SPSSIncSPSS16 Canonical correlation.sps. 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。 图1.1 语句窗口 （二）主要运行结果解释 1. Correlations for Set-1、Correlations for Set-2、 Correlat
3、ions 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-1x1 x2 x3 x4 x1 1.0000 .7697 .5811 .1022 x2 .7697 1.0000 .8171 -.1230 x3 .5811 .8171 1.0000 -.1758 x4 .1022 -.1230 -.1758 1.0000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 y3Correlations for Set-2y1 y2 y3 y1 1.0000 .8865
4、 .8614 y2 .8865 1.0000 .7465 y3 .8614 .7465 1.0000 Correlations Between Set-1 and Set-2y1 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y32. 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0.957，第二典型相关系 数为0.58
5、2，第三典型相关系数为0.180。 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0.05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n Raw Canonical Coefficients for Set-11 2 3 x1 -.031 -.139 .130 x2 -.019 -.014 -.280 x3 -.058 .089 .101 x4 -.071 .019 .010Raw Canonical Coeffici
6、ents for Set-21 2 3 y1 -.121 -.032 -.461 y2 -.021 -.155 .215 y3 -.021 .227 .1895.Standardized Canonical Coefficients（两组典型变量的标准化 系数） 本例中的数据单位并不统一 Standardized Canonical Coefficients for Set-11 2 3 x1 -.256 -1.130 1.060 x2 -.151 -.113 -2.215 x3 -.694 1.067 1.212 x4 -.189 .051 .027 来自身体形态指标的第一典型变量 为：身体
7、形态：年龄 x1、体重x2、胸围x3、日抽烟量x4Standardized Canonical Coefficients for Set-21 2 3 y1 -.721 -.191 -2.739 y2 -.171 -1.265 1.751 y3 -.142 1.514 1.259 来自健康状况指标的第一典型变量 为：由于Y1（脉搏）的系数-0.721绝对值最大，说明健康状况的典型变 量主要由脉搏所决定。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 n6. Redundancy Analysis（典型变量的冗余分析）给出的四组数据分别是
8、:身体形态变量被自身的典型变量解释的方差比例被健康状况的典型变量解释的方差比例健康状况变量被自身的典型变量解释的方差比例被身体形态的典型变量解释的方差比例 典型冗余分析身体形态变量被自身的典型变量、健康状况的典型变量解释的方差比例身体形态变量被自身的第一典型变量解释了57.6%健康状况变量被自身的典型变量、健康状况的典型变量解释的方差比例健康状况变量被自身的第一典型变量解释了87.4%二、利用SPSS进行典型相关分析 实例2n例2：利用SPSS软件对C.R.Rao（1952）关于典型相关的经 典例子进行分析。表2.1列举了25个家庭的成年长子和次子的 头长和头宽。利用典型相关分析法分析长子和次
9、子头型的相 关性。 （一）操作步骤 1. 按FileNewSyntax的顺序新建一个语句窗口。在语句 窗口中输入下面的语句： INCLUDE C:Program Files (x86)SPSSIncSPSS16 Canonical correlation.sps. CANCORR SET1=x1 x2 / SET2=y1 y2 / . 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。 表2.1 长子和次子的头长与头宽 （二）主要运行结果解释1. 典型相关系数 Correlations for Set-1x1 x2 x1 1.0000 .7346 x2 .7346 1.0000Correlations for Set-2y1 y2 y1 1.0000 .8366 y2 .8366 1.0000Correlations Between Set- 1 and Set-2y1 y2 x1 .7108 .7022 x2 .6932 .7070长子：长子头长x1、长子头宽x2 、 次子：次子头长y1、次子头宽y22.典型相关系数和典型相关的显著性检验表2.4 冗余分析
