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.典型相關(guān)分析典型相關(guān)分析(Canonicalcorrelation)又稱規(guī)則相關(guān)分析,用以分析兩組變量間關(guān)謝謝閱讀系的一種方法;兩個變量組均包含多個變量,所以簡單相關(guān)和多元回歸的解惑都是規(guī)則相關(guān)感謝閱讀的特例。典型相關(guān)將各組變量作為整體對待,描述的是兩個變量組之間整體的相關(guān),而不是感謝閱讀兩個變量組個別變量之間的相關(guān)。典型相關(guān)與主成分相關(guān)有類似,不過主成分考慮的是一組變量,而典型相關(guān)考慮的是兩謝謝閱讀組變量間的關(guān)系,有學(xué)者將規(guī)則相關(guān)視為雙管的主成分分析;因為它主要在尋找一組變量的謝謝閱讀成分使之與另一組的成分具有最大的線性關(guān)系。典型相關(guān)模型的基本假設(shè):兩組變量間是線性關(guān)系,每對典型變量之間是線性關(guān)系,每感謝閱讀個典型變量與本組變量之間也是線性關(guān)系;典型相關(guān)還要求各組內(nèi)變量間不能有高度的復(fù)共謝謝閱讀線性。典型相關(guān)兩組變量地位相等,如有隱含的因果關(guān)系,可令一組為自變量,另一組為因精品文檔放心下載變量。典型相關(guān)會找出一組變量的線性組合X*ax與Y*=by ,稱為典型變量;以謝謝閱讀i i j j使兩個典型變量之間所能獲得相關(guān)系數(shù)達到最大,這一相關(guān)系數(shù)稱為典型相關(guān)系數(shù)。ai和bj謝謝閱讀稱為典型系數(shù)。如果對變量進行標準化后再進行上述操作,得到的是標準化的典型系數(shù)。感謝閱讀典型變量的性質(zhì)每個典型變量智慧與對應(yīng)的另一組典型變量相關(guān),而不與其他典型變量相關(guān);原來所有精品文檔放心下載變量的總方差通過典型變量而成為幾個相互獨立的維度。一個典型相關(guān)系數(shù)只是兩個典型變謝謝閱讀量之間的相關(guān),不能代表兩個變量組的相關(guān);各對典型變量構(gòu)成的多維典型相關(guān),共同代表謝謝閱讀兩組變量間的整體相關(guān)。典型負荷系數(shù)和交叉負荷系數(shù)典型負荷系數(shù)也稱結(jié)構(gòu)相關(guān)系數(shù),指的是一個典型變量與本組所有變量的簡單相關(guān)系數(shù),精品文檔放心下載.交叉負荷系數(shù)指的是一個典型變量與另一組變量組各個變量的簡單相關(guān)系數(shù)。典型系數(shù)隱含謝謝閱讀著偏相關(guān)的意思,而典型負荷系數(shù)代表的是典型變量與變量間的簡單相關(guān),兩者有很大區(qū)別。感謝閱讀重疊指數(shù)如果一組變量的部分方差可以又另一個變量的方差來解釋和預(yù)測,就可以說這部分方差感謝閱讀與另一個變量的方差之間相重疊,或可由另一變量所解釋。將重疊應(yīng)用到典型相關(guān)時,只要感謝閱讀簡單地將典型相關(guān)系數(shù)平方(CR2),就得到這對典型變量方差的共同比例,代表一個典型變量的方差可有另一個典型變量解釋的比例,如果將此比例再乘以典型變量所能解釋的本組精品文檔放心下載變量總方差的比例,得到的就是一組變量的方差所能夠被另一組變量的典型變量所能解釋的精品文檔放心下載比例,即為重疊系數(shù)。例1:CRM(CustomerRelationshipManagement)即客戶關(guān)系管理案例,有三組感謝閱讀變量,分別是公司規(guī)模變量兩個(資本額,銷售額),六個CRM實施程度變量(WEB網(wǎng)謝謝閱讀站,電子郵件,客服中心,DM快訊廣告Directmail縮寫,無線上網(wǎng),簡訊服務(wù)),三感謝閱讀個CRM績效維度(行銷績效,銷售績效,服務(wù)績效)。試對三組變量做典型相關(guān)分析。精品文檔放心下載數(shù)據(jù)的格式如上所示,以下對三組變量兩兩做典型相關(guān)分析。感謝閱讀首先對公司規(guī)模和CRM實施程度做典型相關(guān)分析SPSS并未提供典型相關(guān)分析的交互窗口,只能直接在synatxeditor窗口中呼叫SPSS的精品文檔放心下載CANCORR程序來執(zhí)行分析。并且cancorr不能讀取中文名稱,需將變量改為英文名稱。謝謝閱讀打開文件后File-new--synatxeditor打開語法窗口謝謝閱讀.輸入語句INCLUDE'D:\spss19\Samples\English\Canonicalcorrelation.sps'.謝謝閱讀CANCORRSet1=CapitalSales感謝閱讀/Set2=WebMailCallDMMobileShortM.感謝閱讀小寫字母也行,但是變量名字必須嚴格一致include'D:\spss19\Samples\English\Canonicalcorrelation.sps'.精品文檔放心下載cancorrset1=CapitalSales感謝閱讀/set2=WebMailCallDMMobileShortM.謝謝閱讀注意第三行的“/”不能為“\”run all得到典型相關(guān)分析結(jié)果第一組變量間的簡單相關(guān)系數(shù).第一對典型變量的典型相關(guān)系數(shù)為 CR1=0.434,第二對典型變量的典型相關(guān)系數(shù)為感謝閱讀CR2=0.298.此為檢驗相關(guān)系數(shù)是否顯著的檢驗,原假設(shè):相關(guān)系數(shù)為0.精品文檔放心下載每行的檢驗都是對此行及以后各行所對應(yīng)的典型相關(guān)系數(shù)的多元檢驗。謝謝閱讀第一行看出,第一對典型變量的典型相關(guān)系數(shù)是不為0的,相關(guān)性顯著。第二行sig值精品文檔放心下載P=0.263>0.05,在5%顯著性水平下不顯著。精品文檔放心下載.第一個典型變量的標準化典型系數(shù)為-0.287和-0.774.精品文檔放心下載CV1-1=--0.287capital--0.774sales, CV1-2=--1.4capital+1.2sales感謝閱讀CV2-1=--0.341web+0.117mail+0.027call—0.091DM—0.767mobile—0.174shortm謝謝閱讀CV2-2=--0.433web—0.168mail—1.075call+0.490DM+0.139mobile+0.812shortm謝謝閱讀.典型負荷系數(shù)和交叉負荷系數(shù)表.重疊系數(shù)分析Redundancyindex0.157=CR12*0.833=0.434^2*0.833精品文檔放心下載0.08=CR12*0.425=0.434^2*0.425感謝閱讀.此為計算的典型變量,保存到原文件后部。公司規(guī)模與CRM績效的典型相關(guān)分析CRM績效與CRM實施程度典型相關(guān)分析自變量 因變量 規(guī)則相關(guān)系數(shù) 檢驗的P值.公司規(guī)模CRM實施程度0.4340.05CRM實施程度CRM績效0.3680.00公司規(guī)模CRM績效0.3580.112由上表知,公司規(guī)模與CRM實施程度顯著相關(guān),且公司規(guī)模越大實施程度越高;此外CRM謝謝閱讀實施程度越高越能實現(xiàn)CRM績效,但公司規(guī)模與CRM績效并不顯著相關(guān);就整體而言,感謝閱讀公司規(guī)模不直接影響CRM績效,而是通過CRM實施程度間接影響CRM績效。影響CRM謝謝閱讀績因素很多,光靠較大公司規(guī)模還不是CRM績效的保證,還有其他因素影響CRM績效。謝謝閱讀2:全國30省市自治區(qū)農(nóng)村收入與支出的指標,x1—x4反映農(nóng)村收入,y1---y8反映農(nóng)村生活費支出,對收入與支出進行典型相關(guān)分析。精品文檔放心下載.語法輸入INCLUDE'D:/spss19/Samples/English/Canonicalcorrelation.sps'.精品文檔放心下載cancorr set1=x1 x2 x3 x4/set2=y1y2y3y4y5y6y7y8.感謝閱讀.只有前兩對典型相關(guān)系數(shù)是顯著的;分別為CR1=0.982和CR2=0.910.謝謝閱讀CV1-1=-0.511x1-0.039x2-0.448x3-0.142x4感謝閱讀CV1-2=-1.046x1-0.293x2+1.459x3-0.319x4感謝閱讀CV2-1=-0.199y1+0.017y2+0.442y3-0.615y4+0.096y5-0.415y6-0.07y7-0.22y8精品文檔放心下載CV2-2=-0.117y1-1.512y2-1.515y3+1.320y4-0.03y5+0.705y6+0.453y7+0.274y8感謝閱讀第一對典型變量說明靠勞動報酬和轉(zhuǎn)移收入為主的家庭其對應(yīng)的消費主要在家庭設(shè)備和服謝謝閱讀.務(wù),交通和通訊支出上,在居住支出上比較少。例三:已知294個被調(diào)查者的cesd(抑郁癥),health與sex,age,education,income兩謝謝閱讀組指標建立數(shù)據(jù)文件。對兩組進行典型相關(guān)分析。語法輸入INCLUDE'D:/spss19/Samples/English/Ca
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