IBM-SPSS第16章典型相关我们在进行相关性研究时，经常需要考察多个变量与多个变量之间即两组变量之间的相关性，并研究它们之间的相关系数p(u,v)。在所有的线性组合中，找一对相关系数最大的线性组合，用这个组合的单相关系数来表示两组变量的相关性，叫做两组变量的典型相关系数，而这两个线性组合叫做一对典型变量。典型相关分析方法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。例16.1：为了研究气象因素与传染病发病之间的相关性，获得某省近年的月平均气压（X1）、月平均气温（X2）、月平均降水量（X3）、月平均风速（X4）与菌痢发病率（Y1）、流感发病率（Y2）和流脑发病率（Y3），数据请见例16-1.SAV，如图16-1所示的典型相关数据库。1．操作步骤因为SPSS里没有直接可以进行典型相关的菜单，因此需要调用SPSS自带的宏程序。（1）打开需要分析的数据库文件，例16-1.SAV；（2）单击“文件”|“新建”|“语法”命令，弹出语法编辑窗口：在窗口中输入如下内容：INCLUDE'F:\ProgramFiles\spss19\Samples\English\Canonicalcorrelation.sps'.CANCORRSET1=x1x2x3x4/SET2=y1y2y3/.（3）将语法编辑窗口中程序全部选中，单击上方工具栏中的绿色三角箭头，运行。2．结果解读（1）如图16-3所示两组变量相关系数矩阵。如果研究变量的单位相同，则看未标注化的典型相关系数，如果单位不同，则看标准化后的典型相关系数。因此来自气象因素的第一典型变量V1=-0.183x1-0.989x2+0.058x3+0.721x4，其中x2和x4的系数绝对值较大，反映气象因素的典型变量主要由气温（x2）决定，其次为风速（x4）。典型负载系数（结构相关系数：典型变量与原始变量之间的相关系数）；交叉负载系数（某一组中的典型变量与另外一组的原始变量之间的相关系数）。自动生成了s1_cv001：第一组的第一个典型变量；s2_cv001：第二组的第一个典型变量；s1_cv002：第一组的第二个典型变量；s2_cv002：第二组的第二个典型变量；s1_cv003：第一组的第三个典型变量；s2_cv003：第二组的第三个典型变量。THEEND
