典型相关分析SPSS例析Word文件下载.docx

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两组变量间是线性关系，每对典型变量之间是线性关系，每个典型变量与本组变量之间也是线性关系；

典型相关还要求各组内变量间不能有高度的复共线性。

典型相关两组变量地位相等，如有隐含的因果关系，可令一组为自变量，另一组为因变量。

典型相关会找出一组变量的线性组合

，称为典型变量；

以使两个典型变量之间所能获得相关系数达到最大，这一相关系数称为典型相关系数。

和

称为典型系数。

如果对变量进行标准化后再进行上述操作，得到的是标准化的典型系数。

典型变量的性质

每个典型变量智慧与对应的另一组典型变量相关，而不与其他典型变量相关；

原来所有变量的总方差通过典型变量而成为几个相互独立的维度。

一个典型相关系数只是两个典型变量之间的相关，不能代表两个变量组的相关；

各对典型变量构成的多维典型相关，共同代表两组变量间的整体相关。

典型负荷系数和交叉负荷系数

典型负荷系数也称结构相关系数，指的是一个典型变量与本组所有变量的简单相关系数，交叉负荷系数指的是一个典型变量与另一组变量组各个变量的简单相关系数。

典型系数隐含着偏相关的意思，而典型负荷系数代表的是典型变量与变量间的简单相关，两者有很大区别。

重叠指数

如果一组变量的部分方差可以又另一个变量的方差来解释和预测，就可以说这部分方差与另一个变量的方差之间相重叠，或可由另一变量

MobileShortM.

注意第三行的“/”不能为“\”

run→all得到典型相关分析结果

第一组变量间的简单相关系数

第一对典型变量的典型相关系数为CR1=0.434，第二对典型变量的典型相关系数为CR2=0.298.

此为检验相关系数是否显著的检验，原假设：

相关系数为0.

每行的检验都是对此行及以后各行所对应的典型相关系数的多元检验。

第一行看出，第一对典型变量的典型相关系数是不为0的，相关性显著。

第二行sig值P=0.263>

0.05，在5%显著性水平下不显著。

第一个典型变量的标准化典型系数为-0.287和-0.774.

CV1-1=--0.287capital--0.774sales,CV1-2=--1.4capital+1.2sales

CV2-1=--0.341web+0.117mail+0.027call—0.091DM—0.767mobile—0.174shortm

CV2-2=--0.433web—0.168mail—1.075call+0.490DM+0.139mobile+0.812shortm

典型负荷系数和交叉负荷系数表

重叠系数分析Redundancyindex

0.157=

*0.833=0.434^2*0.833

0.08=

=0.434^2*0.425

此为计算的典型变量，保存到原文件后部。

公司规模与CRM绩效的典型相关分析

CRM绩效与CRM实施程度典型相关分析

自变量因变量规则相关系数检验的P值

公司规模CRM实施程度0.4340.05

CRM实施程度CRM绩效0.3680.00

公司规模CRM绩效0.3580.112

由上表知，公司规模与CRM实施程度显著相关，且公司规模越大实施程度越高；

此外CRM实施程度越高越能实现CRM绩效，但公司规模与CRM绩效并不显著相关；

就整体而言，公司规模不直接影响CRM绩效，而是通过CRM实施程度间接影响CRM绩效。

影响CRM绩因素很多，光靠较大公司规模还不是CRM绩效的保证，还有其他因素影响CRM绩效。

例2：

全国30省市自治区农村收入与支出的指标，x1—x4反映农村收入，y1---y8反映农村生活费支出，对收入与支出进行典型相关分析。

语法输入

INCLUDE'

D:

/spss19/Samples/English/Canonicalcorrelation.sps'

.

cancorrset1=x1x2x3x4

/set2=y1y2y3y4y5y6y7y8.

只有前两对典型相关系数是显著的；

分别为CR1=0.982和CR2=0.910.

CV1-1=-0.511x1-0.039x2-0.448x3-0.142x4

CV1-2=-1.046x1-0.293x2+1.459x3-0.319x4

CV2-1=-0.199y1+0.017y2+0.442y3-0.615y4+0.096y5-0.415y6-0.07y7-0.22y8

CV2-2=-0.117y1-1.512y2-1.515y3+1.320y4-0.03y5+0.705y6+0.453y7+0.274y8

第一对典型变量说明靠劳动报酬和转移收入为主的家庭其对应的消费主要在家庭设备和服务，交通和通讯支出上，在居住支出上比较少。

例三：

已知294个被调查者的cesd（抑郁症）,health与sex,age,education,income两组指标建立数据文件。

对两组进行典型相关分析。

CANCORRSet1=cesdhealth

/Set2=sexageeducincome.

结果选录

从第一对典型变量的表达式看出，年龄较大，教育程度较低，相对的无抑郁症趋势；

显然健康比较差。

第二对典型变量表明，年龄小，教育度低，收入低的女性相对的有抑郁症。