典型相关分析报告SPSS例析Word文件下载.docx
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2S1S
5000
3貂
3G0
1.2S
3.00
2.33
1590
4G0Q
317
240
175
2?
1
250
9D0
1935
2.50
460
7600
2000
1OO
10Q
271
2OQ
数据的格式如上所示，以下对三组变量两两做典型相关分析。
首先对公司规模和CRM实施程度做典型相关分析
SPSS并未提供典型相关分析的交互窗口，只能直接在synatxeditor窗口中呼叫SPSS的
CANCORR程序来执行分析。
并且cancorr不能读取中文名称，需将变量改为英文名称。
打开文件后
File-new
synatxeditor打开语法窗口
输入语句
INCLUDE'
D:
\spss19\Samples\English\Canonicalcorrelation.sps'
.
CANCORRSet仁CapitalSales
/Set2=WebMailCallDMMobileShortM.
小写字母也行，但是变量名字必须严格一致
include'
\spss19\Samples\English\Canonicalcorrelation.sps'
.cancorrset仁CapitalSales
/set2=WebMailCallDMMobileShortM.
注意第三行的“/”不能为“”
鳩D：
转换T分析X直騎I』：
圈形:
C；
实用程序2逶召'
貳、工具⑶窮□讥：
帮助
3►
canonicalcorrelationaciivfedaia*
include'
D.'
.3p33l9'
'
.Saniple3English\Canonicalcorrelatino.spscancorrsetl^CaprtalS^EesV
S5t^=WsbMaCaDMMobileShortM
runall得到典型相关分析结果
CcrrelaTicrisforCapital
Capital1.0000-7143
Sales.71431.0000
第一组变量间的简单相关系数
Correlationsfor
W^bMailCallDMMobileShcrtM
W«
t>
1.0000.3991.493S.禿42,1£
15月5汚
Mail.3991l.OOCO3776.3176.3374.3538
Call.43*38.37761.0000.6463.5342.6278
DM.3842.3176.64631.0000.3578.4961
Mobile,1815,3374,5342・35疋1.0000■应出
ShortM.3535.3338,&
278-49frl.62501.0000
CorrelationsBet^ee口S«
t-1andSet-2
W^tMaiil匚訓DMMobileShortM
Capital.273S.1733,3189.1873,31t0.2374
Sal^s.1876.L343,2597.2260.3969.3409
CanonicalCorrelations
1.434
.298
CR2=0.298.
Testthatremainingcorrelationsarezero:
WilksChi-SQOFSig.
・7■弱20.3^312.000.0S0
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。
0的，相关性显著。
第二行sig值
第一行看出，第一对典型变量的典型相关系数是不为
P=0.263>
0.05，在5%显著性水平下不显著。
StandardizedCanonicalCoefficientsforSet-1
12
Capital-,287-1,400
Saks-.7741.201feACanonicalCoefficientsfo「S^r-L
Capital.000.000
5al-fi5.000.000
第一个典型变量的标准化典型系数为-0.287和-0.774.
CV1-2=--1.4capital+1.2sales
CV1-1=--0.287capital--0.774sales,
Staindardif^dCari^?
ni^alfo「Set-2
Web
-341
43：
.117
-.168
Call
.027
-1.075
-.091
.490
Mobile-.767.139
—0.091DM—0.767mobile—0.174shortm
ShortML74.812
RawCanonicalCoefficientsforSec-2
■険t.
-.330
-.419
101-
斗5
.019-.762
-074
.398
-^37
.152
-.154
.763
CV2-1=--0.341web+0.117mail+0.027call
CV2-2=--0.433web—0.168mail—1.075call+0.490DM+0.139mobile+0.812shortm
CanonkslLoadirig^forSet-2
他b
-516
-S30
Miil
-.354
-.273
-.674
-.451
-527
.028
F-lobile
-917
115
ShortM
-飞5
CanonicalLoadingsForS^T-1
-.841
-.542
CrossLoa-dinaj
7
forSet-2
Sak5
-.980
201
W-eb
-224
-丄58
-,081
CrossLoadingsforSec-1
-.293
.134
-.229
.008
-.365
-.152
-398
.034
-•425
.060
-332
.077
典型负荷系数和交叉负荷系数表
RedundancyAnal^is:
ProportionofVarianc电ofSeT-1Exp:
dain^dbyItsOwnCan.Var.
PropVar
CV1-1.833
GV1-2,1S7
ProportionofVariariceofS€T-1Ex匚JainedbyOppositeCan.Van
PiropVar
CV2-1.157
CV2-2.015
Proporrionof■-■'
Arianes凸f5飢一2Eyplain^dbyIr;
O训rCan.Var.
CV2-1.425
CV2-2.107
PrQpQrtiQnqFV^ri^nc«
©
fStt一2ExplainedbyOppQsit^Can、耳小
CVl^l,080
CV1-2.003
重叠系数分析Redundancyindex
0.157=CR1*0.833=0.434人2*0.833
0.08=CR12*0.425=0.434A2*0.425
|81_CV001
S2_CV001
S1_CV002
S2_CV002
-06
-98
.02
-56
-23
-133
*.10
-J8
■195
-.03
-1SO
-13
-199
00
”169
-05
-141
-01
-116
r20
-123
<
64
^01
-07
■193
03
-66
-97
-14
-62
-339
-.91
-.39
-69
-295
■08
-67
-27
「219
431
-30
-179
07
-22
-20
411
-.20
-,38
f33
.21
-24
208
16
57
-04
-137
.04
-78
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
1.358
2.030
thairemaining匚心rrmi日iio□百are^erc-:
Alik'
s€hi-SQOFSig.
1用£
510.3186.000.112
2.932.5832.000.747
stthatremaininq
cQrrelati（>
r\sa「电己电「o;
Alik'
s
Chi-SQ
OF5
?
ig.
.744
.368
69.033
18.000
.000
.339
n
823
13.4S1
10,000
.199
3
.265
.930
5.011
4.000
.286
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
0.434
0.05
CRM绩效
0.368
0.00
0.358
0.112
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。
-垃
乂4J
1Y1I
y^J
234.21
^0.74
52.49
353S
62542
7Q.6G
惟
福建
520.64
1295.96
113.16
11393
1093.45
99.1?
215
江西
31969
1161.47
J169
14&
77461
TO27
1&
山东
40898
123056
4677
2878
74868
10203
2oe
163.61
100419
3582
23.45
544.26
77.07
131
湖北
19236
12387
4751
3348
75391
8111
⑷
湖南
26300
109569
4616
1511
82391
7361
192
广东
71224
1756.74
180.30
5006
1220.00
91.31
34F
JB
202W
115806
7454
1144
76026
4917
13S
海南
5357
130786
3397
74,31
73721
43OS
32
EIII
的A胎
RMxd
A7仍
詰
71R11
1刃
[名称
匚婪型
宽度
匚小数
|标签[|
area
字符弗
地区
xl
数值㈣
6
茅动者很酬（元：
x2
数值（N）
S
家庭经营腋入（.:
«
数直啊）
轉移性收入（ffi...：
x4
Kfi（N）
财产性收入（无…:
yi
MIN）
€
食品盍出〔元）：
衣看支出〔畀）：
y3
数值『1）
呂
居住支出〔元）:
y4
塞庭锻备及服务:
y5
医疗保健支岀〔:
ye
S?
H（N）
8
交通和通讯支出：
車
Ktt（N）
Z
文教f娱乐用品一:
其他商品及服务「
语法输入
/spss19/Samples/English/Canonicalcorrelation.sps'
cancorrset1=x1x2x3x4
/set2=y1y2y3y4y5y6y7y8.
Corr^lati*nsforS^t-1
X12
煜x=
ix4
乂1
1.0000
•逸6
73S1
^701
.3586
.4369
3673
x3
.7381
43£
9
1,0000
4867
.5701
.3673
.4857
Correlati:
■nsfcrSetrZ
y2y3
*
XV7
vi
L0000
.7193
.8492
.8837
.6331
.896?
.8980
.3772
y2
hOOOO
S273
.8328
.7500
.8144
6825
.7846
V3
.8492
.7273
1.00G0
.6061
.9150
.>
i55
.3073
・883_
8328
£
44E
.□□SO
.5061
.6362
1.000Q
.6615
.6381
.6869
y6
・89S5
8144
9150
8739
9307
V7
.6825
—产c
.J/DD
8446
.6981
.3739
l.OOOG
.7921
V8
.8772
7846
3073
.9080
KB69
.3307
J981
l.OOCO
1.382
2,9ia
3596
4
T^stThatremainingcorr^Iationsarezero:
Wilk'
DFS
ic.
003
132.9S1
32.000
000
.076
58.105
21.000
442
18.381
12-000
.685
8.501
5.000
.131
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.
StandardizedCanonicalCoeffitierrtsfrSet-1
23
511
-1,046
-L.G34
933
-.448
1.459
-.150
179
-.142
-315
-.887
.806
CV1-1=-0.511x1-0.039x2-0.448x3-0.142x4
CV1-2=-1.046x1-0.293x2+1.459x3-0.319x4
Standardized匚anonical匚o-sffi<
ientsforSet-2
-.199
-.117
1.553
V2
.017
-1.512
-1.240
.614
泊
.斗42
-L.51H
1-002
-总5
V4
-.615
L32O
1011
-2.446
.096
-.031
1.063
-137
西
-.415
.70S
-L.43~
-.326
y7
-.070
.453
-1.054
943
-.220
.274
—£
54
1364
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组指标建立数据文件。
对两组进行典型相关分析。
/spss19/Samples/English/Canonicalcorrelation.sps'
CANCORRSet仁cesdhealth
/Set2=sexageeducincome.
结果选录
CanonkalCorrelations
1.405
2.266
Testthatremainingcorrelationszero:
Wilk'
sChi-SQDF百ig.
1.77773,0378.000.000
.92921,1653.000
StandardizedCanonicalCoefficientsfc-rSet-L
cesd-.490
health,382-288
SiandardizedCanonical匸ntsforSec-2
S4X,025-.396
age.871,443
educ-.383.448
income.082.555
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。
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