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求助：spss典型相关分析结果，两组变量的相关系数如何读取（计算）

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大家好，使用SPSS做典型相关分析，y构面由y1,y2,y3,y4,y5五个问题组成，z构面由z11,z12,z13三个问题组成，两组变量分别是y1,y2,y3,y4,y5和z11,z12,z13，SPSS输出结果如下，那么这两组变量的整体相关系数（y和z的相关 ...

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大家好，使用SPSS做典型相关分析，y构面由y1,y2,y3,y4,y5五个问题组成，z构面由z11,z12,z13三个问题组成，两组变量分别是y1,y2,y3,y4,y5和z11,z12,z13，SPSS输出结果如下，那么这两组变量的整体相关系数（y和z的相关系数）如何读取或计算呢？非常感谢！
-----------SPSS输出-----------------------------------
Run MATRIX procedure:
Correlations for Set-1
y1 y2 y3 y4 y5
y11.0000 .6643 .6401 .6256 .6195
y2 .66431.0000 .6405 .6265 .6302
y3 .6401 .64051.0000 .7022 .6732
y4 .6256 .6265 .70221.0000 .6988
y5 .6195 .6302 .6732 .69881.0000
Correlations for Set-2
z11 z12 z13
z111.0000 .6718 .5935
z12 .67181.0000 .6428
z13 .5935 .64281.0000
Correlations Between Set-1 and Set-2
z11 z12 z13
y1 .5290 .4634 .4156
y2 .5142 .5073 .4349
y3 .4770 .4990 .5058
y4 .4903 .5334 .4507
y5 .4729 .5130 .4701
Canonical Correlations
1 .659
2 .208
3 .135
Test that remaining correlations are zero:
Wilk's Chi-SQ DF Sig.
1 .532250.320 15.000 .000
2 .939 24.902 8.000 .002
3 .982 7.301 3.000 .063
Standardized Canonical Coefficients for Set-1
1 2 3
y1 -.210 1.082 .748
y2 -.283 .385 -.393
y3 -.218 -.997 1.021
y4 -.250 .089 -1.167
y5 -.216 -.531 -.175
Raw Canonical Coefficients for Set-1
1 2 3
y1 -.269 1.387 .958
y2 -.367 .499 -.510
y3 -.292 -1.338 1.370
y4 -.322 .114 -1.501
y5 -.257 -.631 -.208
Standardized Canonical Coefficients for Set-2
1 2 3
z11 -.434 1.205 .585
z12 -.432 -.298 -1.383
z13 -.277 -.988 .896
Raw Canonical Coefficients for Set-2
1 2 3
z11 -.478 1.328 .645
z12 -.460 -.317 -1.473
z13 -.280 -1.001 .907
Canonical Loadings for Set-1
1 2 3
y1 -.827 .426 .301
y2 -.855 .186 -.084
y3 -.854 -.353 .310
y4 -.863 -.064 -.351
y5 -.846 -.227 -.088
Cross Loadings for Set-1
1 2 3
y1 -.545 .089 .041
y2 -.563 .039 -.011
y3 -.563 -.074 .042
y4 -.568 -.013 -.047
y5 -.557 -.047 -.012
Canonical Loadings for Set-2
1 2 3
z11 -.889 .419 .187
z12 -.902 -.123 -.415
z13 -.812 -.464 .354
Cross Loadings for Set-2
1 2 3
z11 -.585 .087 .025
z12 -.594 -.026 -.056
z13 -.535 -.097 .048
Redundancy Analysis:
Proportion of Variance of Set-1 Explained by Its Own Can. Var.
Prop Var
CV1-1 .721
CV1-2 .079
CV1-3 .065
Proportion of Variance of Set-1 Explained by Opposite Can.Var.
Prop Var
CV2-1 .313
CV2-2 .003
CV2-3 .001
Proportion of Variance of Set-2 Explained by Its Own Can. Var.
Prop Var
CV2-1 .754
CV2-2 .135
CV2-3 .111
Proportion of Variance of Set-2 Explained by Opposite Can. Var.
Prop Var
CV1-1 .327
CV1-2 .006
CV1-3 .002
------ END MATRIX -----

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