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1、典型相关分析实例分析,一、利用SPSS进行典型相关分析实例1,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 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.sps 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
2、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、Correlations 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),Correlati
3、onsforSet-1 x1 x2 x3 x4 x11.0000.7697.5811.1022 x2.76971.0000.8171-.1230 x3.5811.81711.0000-.1758 x4.1022-.1230-.17581.0000,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y3,3. 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
4、相关系数的显著性检验,RawCanonicalCoefficientsforSet-1 1 2 3 x1-.031-.139.130 x2-.019-.014-.280 x3-.058.089.101 x4-.071.019.010 RawCanonicalCoefficientsforSet-2 1 2 3 y1-.121-.032-.461 y2-.021-.155.215 y3-.021.227.189,5.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 StandardizedCanonicalCoeffic
5、ientsforSet-1 1 2 3 x1-.256-1.1301.060 x2-.151-.113-2.215 x3-.6941.0671.212 x4-.189.051.027 来自身体形态指标的第一典型变量 为:,身体形态:年龄x1、体重x2、胸围x3、日抽烟量x4,StandardizedCanonicalCoefficientsforSet-2 123 y1-.721-.191-2.739 y2-.171-1.2651.751 y3-.1421.5141.259 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
6、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y3,6. Redundancy Analysis(典型变量的冗余分析) 给出的四组数据分别是: 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%,
7、二、利用SPSS进行典型相关分析实例2,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,CorrelationsforSet-1 x1 x2 x11.0000.7346 x2.73461.0000 CorrelationsforSet-2 y1y2 y11.0000.8366 y2.83661.0000 CorrelationsBetweenSet-1andSet-2 y1 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y2,2.典型相关系数和典型相关的显著性检验,表2.4 冗余分析,
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