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  • 典型相关性分析spss
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    2021-09-04 20:20:05

    可能原因:
    一:python未安装插件
    二:没有按照默认路径下载,卸载以后重新安装即会有
    若有典型相关性,调用方法:
    操作步骤:
    分析-相关-典型相关性

    若以上两个原因都无法解决,就利用函数来完成相关性分析(新建syntax(语法))
    文件-新建-语法
    在语法编辑器里输入以下代码

    (主要就是先找SPSS文件,然后找Samples文件中的English文件,有一个典型相关性的sps文件,也就是上述的路径,把他们复制即可。)

    INCLUDE‘D:\SPSS\Samples\EnglishCanonicalcorrelation.sps'.
    CANCORR set1=....
    /set2=...../
    
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    一、为什么要用典型相关分析

    典型相关分析研究的是两组变量之间的关系,如{x1, x2, x3}和{y1, y2, y3}两组变量之间的关系。
    具体来说,变量间的相关关系可以分为以下几种:

    • 两个变量间的线性相关关系,可用简单相关系数
    • 一个变量与多个变量之间的线性相关关系,可用复相关系数。
    • 多个变量与多个变量间的相关关系,使用典型相关关系

    二、典型相关分析的基本原理

    典型相关分析在研究两组变量间的线性相关关系时,将每一组变量作为一个整体进行分析。它采用类似于主成分分析(PCA)的方法,在每一组变量中都选择若干个有代表性的综合指标,这些综合指标是原始变量的线性组合,代表了原始变量的大部分信息,且两组综合指标的相关程度最大。

    简单地说,对于{x1, x2, x3}和{y1, y2, y3}两组变量,我们先求出能体现x和y最大相关性的一对变量u1,v1:u1是{x1, x2, x3}的线性组合,v1是{y1, y2, y3}的线性组合。

    然后再类似的求第二、第三对典型相关变量,然后我们就得到两组典型相关变量{u1,u2,u3}和{v1,v2,v3}。三对典型相关变量是彼此不相关的,它们反应了变量组x和y之间的相关关系。

    当两组变量的数量不一致时,那么可提取到的典型变量个数就等于较少数据组的变量个数,如对于{x1, x2, x3}和{y1, y2},可提取的典型变量为2个。

    三、实例分析

    1.数据

    某个研究人员收集了600名大学新生的三个心理变量,四个学术变量(标准化考试成绩) 。他希望研究者3个心理变量与4个学术变量间的相关关系。
    也就是说,我们要分析

    • 变量组x{外向倾向,自我概念,动机水平}
    • 变量组y{阅读成绩,写作成绩,数学成绩,理科成绩}

    之间的相关关系。数据如下图所示:
    在这里插入图片描述

    2.分析

    在SPSS25中,选择:分析→相关→典型相关性,在选项中勾选成对相关性
    (备注:SPSS23前的版本没有这个选项,需要使用自定义宏)
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    3.结果

    在这里插入图片描述
    此图反映了各变量间的相关系数,从中可以看出不同变量间的相关程度。
    如果组内变量间的相关系数高,说明两者包含的信息有重叠部分;如果组间变量相关系数高,则说明两者有一定相关性(- -!)。

    在这里插入图片描述
    此图给出了典型相关系数及其检验,结果表明前两个典型相关系数是显著的,因此我们选择前两个典型相关变量进行解释。
    具体来说,第一对典型相关变量的相关系数是0.446,p< .001;第二对典型相关变量的相关系数是0.153,p= .025

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    上图分别是两组变量的标准化相关系数和未标准化的相关系数。
    根据此图,可以写出各典型变量的表达式,如对于第一对典型变量u1和v1:
    其标准化的表达式为(Z外向倾向表示将该变量标准化后的值):

    u1 = -0.838*Z外向倾向+0.167*Z自我概念-0.428*Z动机水平
    v1 = -0.445*Z阅读成绩-0.536*Z写作成绩-0.183*Z数学成绩+0.037*Z理科成绩
    

    非标准化的表达式为

    u1 = -1.250*外向倾向+0.237*自我概念-1.249*动机水平
    v1 = -0.044*阅读成绩-0.055*写作成绩-0.019*数学成绩+0.004*理科成绩
    

    PS:再讲解一下两者的一些不同之处:

    • 标准化的系数由于经过标准化,因此系数相互之间是可比的,用处是用于比较不同自变量对应变量的影响程度。比如在set1的标准化系数中,外向倾向的系数是-0.838,自我概念的系数是0.167,因此我们可以认为外向倾向对成绩的影响比自我概念影响更大。

    • 而未标准化的系数因为每个变量没有标准化,量纲不一样,因此不能直接用系数大小比较自变量贡献程度,它的用处是可以用于计算CCA得分,(直接用系数乘以原始数据)

    在这里插入图片描述
    上图是冗余分析的结果,它说明各典型变量对各变量组方差解释的比例。

    以上是个人对典型相关分析学习的总结笔记,如有错误,欢迎讨论和指正。

    展开全文
  • 如何在SPSS中实现典型相关分析

    千次阅读 2021-01-12 06:16:48
    如何在SPSS中实现典型相关分析SPSS11.015.1典型相关分析15.1.1方法简介在相关分析一章中,我们主要研究的是两个变量间的相关,顶多调整其他因素的作用而已;如果要研究一个变量和一组变量间的相关,则可以使用多元...

    如何在

    SPSS

    中实现典型相关分析?

    SPSS 11.0

    15.1

    典型相关分析

    15.1.1

    方法简介

    在相关分析一章中,我们主要研究的是两个变量间的相关,顶多调整其他因素的作用而已;如果要研究一个变量和一组变量间的相关,

    则可以使用多元线性回归,方程的复相关系数就是我们要的东西,同时偏相关系数还可以描述固定其他因素时某个自变量和应变量间的

    关系。但如果要研究两组变量的相关关系时,这些统计方法就无能为力了。比如要研究居民生活环境与健康状况的关系,生活环境和健

    康状况都有一大堆变量,如何来做

    ?

    难道说做出两两相关系数

    ?

    显然并不现实,我们需要寻找到更加综合,更具有代表性的指标,典型相

    (CanonicalCorrelation)

    分析就可以解决这个问题。

    典型相关分析方法由

    Hotelling

    提出,他的基本思想和主成分分析非常相似,也是降维。即根据变量间的相关关系,寻找一个或少数几

    个综合变量

    (

    实际观察变量的线性组合

    )

    对来替代原变量,从而将二组变量的关系集中到少数几对综合变量的关系上,提取时要求第一对

    综合变量间的相关性最大,第二对次之,依此类推。这些综合变量被称为典型变量,或典则变量,第

    1

    对典型变量间的相关系数则被称

    为第

    1

    典型相关系数。一般来说,只需要提取

    1

    2

    对典型变量即可较为充分的概括样本信息。

    可以证明,当两个变量组均只有一个变量时,典型相关系数即为简单相关系数;当一组变量只有一个变量时,典型相关系数即为复相关

    系数。故可以认为典型相关系数是简单相关系数、复相关系数的推广,或者说简单相关系数、复相关系数是典型相关系数的特例。

    15.1.2

    引例及语法说明

    SPSS

    中可以有两种方法来拟合典型相关分析,第一种是采用

    Manova

    过程来拟合,第二种是采用专门提供的宏程序来拟合,第二种方

    法在使用上非常简单,而输出的结果又非常详细,因此这里只对它进行介绍。该程序名为

    Canonical correlation.sps

    ,就放在

    SPSS

    安装路径之中,调用方式如下:

    INCLUDE 'SPSS

    所在路径

    \Canonical correlation.sps'.

    CANCORR SETl=

    第一组变量的列表

    /SET2=

    第二组变量的列表

    .

    在程序中首先应当使用

    include

    命令读入典型相关分析的宏程序,

    然后使用

    cancorr

    名称调用,

    注意最后的“.”表示整个语句结束,

    不能遗漏。

    这里的分析实例来自曹素华教授所著《实用医学多因素统计分析方法》第

    176

    页:为了研究兄长的头型与弟弟的头型间的关系,研

    究者随机抽查了

    25

    个家庭的两兄弟的头长和头宽,资料见文件

    canoncor.sav

    ,希望求得两组变量的典型变量及典型相关系数。显然,代

    表兄长头形的变量为第一组变量,代表弟弟头形的变量为第二组变量,这里希望求得的是两组变量间的相关性,在语法窗口中键入的程

    序如下:

    INCLUDE 'D:\SpssWin\Canonical correlation.sps'.

    请使用时改为各自相应的安装目录

    CANCORR SETl=longlwidthl

    列出第一组变量

    /SET2=long2width2.

    列出第二组变量

    选择菜单

    Run->All

    ,运行上述程序,结果窗口中就会给出典型相关分析的结果。

    15.1.3

    结果解释

    NOTE:ALL OUTPUT INCLUDING ERROR MESSAGES HAVE BEEN TEMPORARILY

    SUPPRESSED.IF YOU EXPERIENCE UNUSUAL BEHAVIOR THEN RERUN THIS

    展开全文
  • SPSS数据分析典型相关分析

    千次阅读 2020-12-29 06:22:52
    典型相关分析由于研究的是两组随机变量之间的相关关系,因此也属于一种多元统计分析方法,多元统计分析方法基本上都有降维的思想,典型相关分析也不例外,它借用主成分分析的思想,在多个变量中提取少数几个综合变量...

    我们已经知道,

    两个随机变量间的相关关系可以用简单相关系数表示,

    一个随机

    变量和多个随机变量的相关关系可以用复相关系数表示,

    而如果需要研究多个随

    机变量和多个随机变量间的相关关系,则需要使用典型相关分析。

    典型相关分析由于研究的是两组随机变量之间的相关关系,

    因此也属于一种多元

    统计分析方法,

    多元统计分析方法基本上都有降维的思想,

    典型相关分析也不例

    外,

    它借用主成分分析的思想,

    在多个变量中提取少数几个综合变量,

    将研究多

    个变量间的相关关系转换为研究几个综合变量的相关关系。

    典型相关分析首先在每组变量中寻找线性组合,

    使其具有最大相关性,

    然后再继

    续寻找在每组中寻找线性组合,

    使其在和第一次寻找的线性组合不相关的条件下,

    具有最大相关性,

    如此继续,

    直到两组变量的相关性被提取完为止,

    这些被提取

    的变量就是综合变量,

    也称为典型变量,

    第一对典型变量之间的相关系数称为第

    一典型相关系数,

    和其他多元分析一样,

    一般提取

    2-3

    对典型变量,

    就可以充分

    概括样本信息。

    看一个例子

    我们现在想分析体力与运动能力的关系,随机抽取了

    38

    人,收集了与体力有关

    7

    项指标,与运动能力有关的

    5

    项指标,数据如下

    SPSS

    对于典型相关分析没有专门的过程,而是需要调用专门的宏程序来加以完

    成,该程序名为

    Canonical correlation.sps

    ,在按照

    SPSS

    的时候默认安装在

    Sample

    文件夹中

    展开全文
  • include'D:\SPSS\Samples\English\Canonicalcorrelation.sps'.cancorrset1=C1C2C3/set2=D1D2D3D4/.执行后......CanonicalCorrelations11.00021.0003.211>Errorencounteredinsourcelin...include 'D:\SPSS\Samples...
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典型相关性分析spss