- 数据情况


- 调用宏进行典型相关分析
1、按File→New→Syntax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)\IBM\SPSS\Statistics\22\Samples\Simplified Chinese\Canonical correlation.sps'.
CANCORR SET1=x1 x2 /
SET2=y1 y2 y3 / .
2、两组变量之间的相关性

3、两组变量之间的相关性矩阵

4、给出典型相关系数:

由图可以看到,第一典型相关系数是0.617,第二典型相关系数是0.180
5、典型相关性的显著性检验

在0.05的显著性水平下,只有第一对典型相关是显著的
6、两组典型变量的标准化系数


由于本例中数据单位并不统一,因此我们使用两组典型变量标准化系数
来自闭卷的第一典型变量为U1=-0.049X1-0.044X2![]()
来自开卷的第一典型变量为V1=-0.849X3-0.470X4+0.446X5![]()
从而闭卷的典型变量主要由X1和X2共同决定,但是开卷的典型变量主要由X3决定
7、典型冗余分析

- 闭卷的变量被自身的第一典型变量解释了71.1%。
- 开卷的变量被自身的第一典型变量解释了44%5。
本文通过实例演示了如何在SPSS中进行典型相关分析,包括数据准备、宏调用、相关性矩阵生成、典型相关系数计算及显著性检验等步骤。分析揭示了两组变量间的主要关联,并通过标准化系数确定了典型变量的决定因素。
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