典型相關(guān)分析 實證分析

典型有關(guān)分析實例分析身體形態(tài)與健康狀況的典型相關(guān)分析例1二長子和次子頭型的相關(guān)性進行典型相關(guān)分析例2

統(tǒng)計軟件：SPSS一、利用SPSS進行典型有關(guān)分析

實例1例1：測量15名受試者的身體形態(tài)以及健康狀況指標，如1.1表。第一組是身體形態(tài)變量，有年齡、體重、胸圍和日抽煙量；第二組是健康狀況變量，有脈搏、縮短壓和舒張壓。要求測量身體形態(tài)以及健康狀況這兩組變量之間的關(guān)系。表1.1兩組身體素質(zhì)的典型變量（一）操作步驟在SPSS中沒有供應(yīng)典型有關(guān)分析的特地菜單項，要想利用SPSS實現(xiàn)典型有關(guān)分析，一定在語句窗口中調(diào)用SPSS的Canonicalcorrelation.sps宏。詳細方法以下：1.按File→New→Syntax的次序新建一個語句窗口。在語句窗口中輸入下面的語句：（圖1.1）INCLUDE'C:\ProgramFiles(x86)\SPSSInc\SPSS16\Canonicalcorrelation.sps'.CANCORRSET1=x1x2x3x4/SET2=y1y2y3/.2.點擊語句窗口Run菜單中的All子菜單項，運行典型有關(guān)宏命令，得出結(jié)果。圖1.1語句窗口（二）主要運行結(jié)果解說1.CorrelationsforSet-1、CorrelationsforSet-2、CorrelationsBetweenSet-1andSet-2（兩組變量內(nèi)部以及兩組變量之間的有關(guān)系數(shù)矩陣）Correlations

for

Set-1

x1x2x3x4x1

1.0000

.7697

.5811

.1022x2

.7697

1.0000

.8171

-.1230x3

.5811

.8171

1.0000

-.1758x4

.1022

-.1230

-.1758

1.0000身體形態(tài)：年齡

x1、體重x2、胸圍x3、日抽煙量x4；健康狀況：脈搏y1、縮短壓y2、舒張壓y3Correlations

for

Set-2

y1

y2

y3y1

1.0000

.8865

.8614y2

.8865

1.0000

.7465y3

.8614

.7465

1.0000

Correlations

Between

Set-1

and

Set-2

y1

y2

y3x1

.7582

.8043

.5401x2

.8572

.7830

.7171x3

.8864

.7638

.8684x4

.0687

.1169

.0147身體形態(tài)：年齡

x1、體重x2、胸圍x3、日抽煙量x4；健康狀況：脈搏y1、縮短壓y2、舒張壓y32.CanonicalCorrelations（典型有關(guān)系數(shù)）從表中能夠看出第一典型有關(guān)系數(shù)達到0.957，第二典型有關(guān)系數(shù)為0.582，第三典型有關(guān)系數(shù)為0.180。3.Testthatremainingcorrelationsarezero（典型有關(guān)的明顯性檢驗）從左至右分別為Wilks的統(tǒng)計量、卡方統(tǒng)計量、自由度和陪伴概率。在0.05的明顯性水平下，三對典型變量中只有第一對典型有關(guān)是明顯的。典型有關(guān)系數(shù)的明顯性檢驗Raw

Canonical

Coefficients

for

Set-1

1

2

3x1

-.031

-.139

.130x2

-.019

-.014

-.280x3

-.058

.089

.101x4

-.071

.019

.010Raw

Canonical

Coefficients

for

Set-2

1

2

3y1

-.121

-.032

-.461y2

-.021

-.155

.215y3

-.021

.227

.1895.StandardizedCanonicalCoefficients（兩組典型變量的標準化系數(shù)）本例中的數(shù)據(jù)單位其實不一致Standardized

Canonical

Coefficients

for

Set-1

1

2

3x1

-.256

-1.130

1.060x2

-.151

-.113

-2.215x3

-.694

1.067

1.212x4

-.189

.051

.027來自己體形態(tài)指標的第一典型變量為：身體形態(tài)：年齡

x1、體重x2、胸圍x3、日抽煙量x4Standardized

Canonical

Coefficients

for

Set-2

1

2

3y1

-.721

-.191

-2.739y2

-.171

-1.265

1.751y3

-.142

1.514

1.259來自健康狀況指標的第一典型變量為：因為Y1（脈搏）的系數(shù)-0.721絕對值最大，說明健康狀況的典型變量主要由脈搏所決定。身體形態(tài)：年齡

x1、體重x2、胸圍x3、日抽煙量x4；健康狀況：脈搏y1、縮短壓y2、舒張壓y36.RedundancyAnalysis（典型變量的冗余分析）給出的四組數(shù)據(jù)分別是:身體形態(tài)變量被自己的典型變量解說的方差比率被健康狀況的典型變量解說的方差比率健康狀況變量被自己的典型變量解說的方差比率被身體形態(tài)的典型變量解說的方差比率典型冗余分析

身體形態(tài)變量被自己的典型變量、健康狀況的典型變量解說的方差比率身體形態(tài)變量被自己的第一典型變量解說了57.6%健康狀況變量被自己的典型變量、健康狀況的典型變量解說的方差比率健康狀況變量被自己的第一典型變量解說了87.4%二、利用SPSS進行典型有關(guān)分析

實例2例2：利用SPSS軟件對C.R.Rao（1952）對于典型有關(guān)的經(jīng)典例子進行分析。表2.1列舉了25個家庭的成年長子和次子的頭長和頭寬。利用典型有關(guān)分析法分析長子和次子頭型的有關(guān)性。（一）操作步驟1.按File→New→Syntax的次序新建一個語句窗口。在語句窗口中輸入下面的語句：INCLUDE'C:\ProgramFiles(x86)\SPSSInc\SPSS16\Canonicalcorrelation.sps'.CANCORRSET1=x1x2/SET2=y1y2/.2.點擊語句窗口Run菜單中的All子菜單項，運行典型有關(guān)宏命令，得出結(jié)果。表2.1長子和次子的頭長與頭寬（二）主要運行結(jié)果解說

1.典型有關(guān)系數(shù)Correlations

for

Set-1

x1

x2x1

1.0000

.7346x2

.7346

1.0000Correlations

for

Set-2

y1

y2y1

1.0000

.8366y2

.8366

1.00