SAS统计分析9典型相关分析

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9 典型相关分析
9.1 典型相关分析概述
1.典型相关分析的基本概念 研究两组变量之间的相关性,是许多实际问题的需 要。例如,研究原料的主要质量指标(x1、… 、 xp) 与其相应产品的主要质量指标(y1、… 、yq) 之间的相关性;研究居民的营养状况的一组指标 (x1、… 、xp)与其健康状况的另一组指标 (y1、… 、yq)之间的相关性等等。当p=q=1时, 就是2个变量之间的简单相关分析问题;当p>1、 q=1时,就是1个因变量与多个自变量之间的多 元相关分析问题;当p、q均大于1时,就是研究 2组多变量之间的相关性,称为典型相关分析 (Canonical Correlation Analysis)。
proc cancorr edf=172; var x1-x4; with x5-x8; run; 在数据集名后用TYPE=CORR注明数据的类型为相 关矩阵,说明数据集不是原始数据。_type_= 'corr' 表示输入的数据类型为相关矩阵。选择项 EDF=n-1(程序中为edf=172),为典型相关分析提 供一个计算误差自由度的参考值。因为该过程中 没有合适的选择项可以将原始数据的样本含量n 准确地送入。如果忽略这一选择项,将以缺省值 n=10000作为样本数量参与有关计算和统计检验, 这样不妥,必须加上这个选项。
9.2.2 CANCORR语句说明
9.3 应用举例
例9.2 (数据来源《生物统计学(第二 版)》,科学出版社,李春喜等编著)对 172个儿童测试了8项感情指标得到的相关 矩阵:x1为合群性、x2为忧郁性、x3为温 柔性、x4为友谊、x5为惊讶、x6为憎恶、 x7为焦虑、x8为恐惧。将变量分为两组, 第一组变量(x1、x2、x3、x4),第二组 变量(x5、x6、x7、x8),对这两组变量 进行典型相关分析。 SAS程序cancorr9_2.sas
Baidu Nhomakorabea
9.2 CANCORR过程简介
PROC CANCORR 选项 ; VAR 变量名称串 ; WITH 变量名称串 ; PARTIAL 变量名称串 ; FREQ 变量名称 ; WEIGHT 变量名称 ; BY 变量名称串 ; RUN ; 其中PROC CANCORR语句、VAR语句和 WITH语句是该过程必不可缺少的,其余语 句可视情况使用。
这是4个典型结构(Canonical Structure)矩阵。 这4个典型结构矩阵都是典型变量与相应的 原指标之间的相关系数。由输出得:典型 变量V1与原指标x3的相关系数最大,为 0.8602;典型变量W1与原指标x7的相关系 数最大,为0.8178;依此类推。可以看出从 用标准化指标表达的第1对典型变量(V1, W1)不难看出:反映性格的第1典型变量 V1主要由x3温柔性决定;反映心理状态的 第1个典型变量W1主要由x7焦虑决定。这 种分析,可以指导儿童心理教育,引导儿 童日常行为,避免不好的情感影响儿童成 长发育。
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