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§8.1典型相关分析的基本理论 及方法
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§8.1典型相关分析的基本理论 及方法
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§8.2 典型相关分析的步骤及逻 辑框图
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§8.2 典型相关分析的步骤及逻 辑框图
第4步：推导典型函数、评价整体拟合情况 每个典型函数都包括一对变量，通常一个代 表自变量，另一个代表因变量。可从变量组 中提取的典型变量（函数）的最大数目等于 最小数据组中的变量数目。比如，一个研究 问题包含5个自变量和3个因变量，可提取的 典型函数的最大数目是3。
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§8.1典型相关分析的基本理论 及方法
典型相关分析是借助于主成分分析的思想，对 每一组变量分别寻找线性组合，使生成的新的 综合变量能代表原始变量大部分的信息，同时， 与由另一组变量生成的新的综合变量的相关程 度最大，这样一组新的综合变量称为第一对典 型相关变量，同样的方法可以找到第二对，第 三对，…，使得各对典型相关变量之间互不相 关，典型相关变量之间的简单相关系数称为典 型相关系数，典型相关分析就是用典型相关系 数衡量两组变量之间的相关性。
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§8.2 典型相关分析的步骤及逻 辑框图
通常认为一个有统计显著性的相关系数可接受显著 性水平是0.05（也有0.01的水平）。统计软件所提供 的最常见的检验是基于Rao近似的F统计量。除了对 每个典型函数分别的检验以外，全部典型根的多元 检验也可以用来评价典型根的显著性。许多评价判 别函数显著性的测量，包括Wilks’Lamada、 Hotelling迹、Pillai迹和Roy’s gcr，这里也可以给出。 典型函数的实际重要性是由典型相关系数的大小代 表的。当决定解释哪些函数时，应当考虑典型相关 系数。
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8.1.1 典型相关分析的统计思想 典型相关分析研究两组变量之间整体的线性 相关关系，它是将每一组变量作为一个整体 来进行研究而不是分析每一组变量内部的各 个变量。所研究的两组变量可以是一组变量 是自变量，而另一组变量是因变量的情况， 两组变量也可以处于同等的地位，但典型相 关分析要求两组变量都至少是间隔尺度的。
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§8.1典型相关分析的基本理论 及方法
3. 典型相关系数的显著性检验
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§8.2 典型相关分析的步骤及逻 辑框图
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§8.2 典型相关分析的步骤及逻 辑框图
典型相关分析的步骤有以下6 步：（1）确定典型相关分析 的目标；（2）设计典型相关 分析；（3）检验典型相关分 析的基本假设；（4）估计典 型模型，评价模型拟合情况； （5）解释典型变量；（6）验 证模型。见参考文献[5]。它实 现的逻辑框图如下：
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§8.2 典型相关分析的步骤及逻 辑框图
2. 典型函数的解释 一般来讲，实际提取的典型函数都是典型相 关系数在某个水平（比如0.05）上显著的函 数。对显著的典型变量的解释是基于这样的 假设，即认为相关的函数中，每组中的变量 都对共同方差有较大贡献。 Hair(1984)等人推荐三个准则结合使用来解释 典型函数。这三个准则是（1）函数的统计显 著性水平，（2）典型相关的大小，（3）两 个数据集中方差解释的冗余测量。
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第2步：设计典型相关分析 典型相关分析作为一种多元分析方法，与其他的多 元分析技术有共同的基本的要求。其它方法（尤其 是多元回归、判别分析和方差分析）所讨论的测量 误差的影响、变量类型及变换也与典型相关分析有 很大关系。 样本大小的影响和每个变量需要足够的观测都是典 型相关分析经常遇到的。研究者容易使自变量组和 因变量组包含很多的变量，而没有认识到样本量的 含义。小的样本不能很好的代表相关关系，这样掩 盖了有意义的相关关系。建议研究者至少保持每个 变量10个观测，以避免数据的“过度拟合”。
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8.1.2 典型相关分析的基本理论及方法
1. 总体典型相关和典型变量
§8.1典型相关分析的基本理论 及方法
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第1步：确定典型相关分析的目标 典型相关分析所适用的数据是两组变量。我们假定 每组变量都能赋予一定的理论意义，通常一组可以 定义为自变量，另一组可以定义为因变量。典型相 关分析可以达到以下目标： (1) 确定两组变量是相互独立，或者相反，确定两组 变量间存在关系的大小。 (2) 为每组变量推导出一组权重，使得每组变量的线 性组合达到最大程度相关。最大化余下的相关关系 的其他的线性函数是与前面的线性函数独立的。 (3) 解释自变量与因变量组中存在的相关关系，通常 是通过测量每个变量对典型函数的相对贡献来衡量。
多元统计分析
何晓群
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第八章 典型相关分析
• §8.1典型相关分析的基本理论及方法
• §8.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图 • §8.3 典型相关分析的上机实现
• §8.4 社会经济案例研究
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第八章
典型相关分析
• 典型相关分析（canonical correlation analysis）是 研究两组变量之间相关关系的多元分析方法。它 借用主成分析降维的思想，分别对两组变量提取 主成分，且使从两组变量提取的主成分之间的相 关程度达到最大，而从同一组内部提取的各主成 分之间互不相关，用从两组之间分别提取的主成 分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。 典型相关分析的思想首先由 Hotelling于 1936 年提 出，计算机的发展解决了典型相关分析在应用中 计算方面的困难，目前成为普遍应用的进行两组 变量之间相关性分析的技术。本章主要介绍典型 相关分析的思想，基本理论及分析方法，并介绍 利用SPSS软件进行典型相关分析的方法。
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