多元统计典型相关分析实例.docx

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1、1、对体力测试（共7项指标）及运动能力测试（共5项指标）两组指标进行典型相关分析RunMATRIXprocedure:CorrelationsforSet-1X1X2X3X4X5X6X7X11.0000.2701.1643-.0286.2463.0722-.1664X2.27011.0000.2694.0406-.0670.3463.2709X3.1643.26941.0000.3190-.2427.1931-.0176X4-.0286.0406.31901.0000-.0370.0524.2035X5.2463-.0670-.2427-.03701.0000.0517.

2、3231X6.0722.3463.1931.0524.05171.0000.2813X7-.1664.2709-.0176.2035.3231.28131.0000CorrelationsforSet-2X8X9X10X11X12X81.0000-.4429-.2647-.4629.0777X9-.44291.0000.4989.6067-.4744X10-.2647.49891.0000.3562-.5285X11-.4629.6067.35621.0000-.4369X12.0777-.4744-.5285-.43691.0000两组变量的相关矩阵说明，体力测试指标与

3、运动能力测试指标是有相关性的。CorrelationsBetweenSet-1andSet-2X8X9X10X11X12X1-.4005.3609.4116.2797-.4709X2-.3900.5584.3977.4511-.0488X3-.3026.5590.5538.3215-.4802X4-.2834.2711-.0414.2470-.1007X5-.4295-.1843-.0116.1415-.0132X6-.0800.2596.3310.2359-.2939X7-.2568.1501.0388.0841.1923上面给出的是两组变量间各变量的两两相关矩阵，可见

4、体力测试指标与运动能力测试指标间确实存在相关性，这里需要做的就是提取出综合指标代表这种相关性。CanonicalCorrelations1.8482.7073.6484.3515.290上面是提取出的5个典型相关系数的大小，可见第一典型相关系数为0.848，第二典型相关系数为0.707，第三典型相关系数为0.648，第四典型相关系数为0.351，第五典型相关系数为0.290。Testthatremainingcorrelationsarezero:Wilk'sChi-SQDFSig.1.06583.19435.000.0002.23344.44024.000.0073.4

5、6623.30215.000.0784.8036.6828.000.5715.9162.6733.000.445上表为检验各典型相关系数有无统计学意义，可见第一、第二典型相关系数有统计学意义，而其余典型相关系数则没有。StandardizedCanonicalCoefficientsforSet-112345X1.475.115.391-.452-.462X2.190-.565-.774.307.489X3.634.048.288.321-.276X4.040.080-.400-.906.422X5.233.773-.681.459.233X6.117.148.425.1

6、41.649X7.038-.394.025-.103-1.029RawCanonicalCoefficientsforSet-112345X1.141.034.116-.134-.137X2.026-.076-.104.041.066X3.040.003.018.020-.018X4.008.015-.075-.169.079X5.016.054-.047.032.016X6.020.025.071.024.109X7.005-.048.003-.013-.126上面为各典型变量与变量组1中各变量间标化与未标化的系数列表，由此我们可以写出典型变量的转换公式(标化的)为：L

7、1=0.475X1+0.19X2+0.634X3+0.04X4+0.233X5+0.117X6+0.038X7余下同理。StandardizedCanonicalCoefficientsforSet-212345X8-.505-.659.577.186.631X9.209-1.115.207-.775-.292X10.365-.262.1881.153-.154X11-.068-.034-.579.3401.181X12-.372-.896-.649.569-.124RawCanonicalCoefficientsforSet