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典型相关分析结果显示原始变量与典型变量负相关,典型载荷也多数负数,是否可行?

典型相关分析结果显示原始变量与典型变量负相关,典型载荷也多数负数,是否可行?

发布:fuzixi1125 | 分类:考研

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各位大侠求教求教,本人菜鸟,诚心向大家求教!

本人用典型相关分析方法得到如下结果,典型相关系数比原变量相关系数都要大,也通过了检验,但是原始变量与典型变量很多系数都是负的,典型载荷也多数是负数,这样是否意味着原变量的选取不当?还是没有影响?这样的结果能表明可以用典型变量表示两个指标之间存在相关性吗?谢谢!
输出结果如下:

Correlations for Set-1

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7

x1 1.0000 .9278 .8513 .5157 .9492 .9091-.1894

x2 .92781.0000 .8438 .4521 .9431 .8458-.1958

x3 .8513 .84381.0000 .4449 .8673 .8227-.1510

x4 .5157 .4521 .44491.0000 .5328 .6607-.1859

x5 .9492 .9431 .8673 .53281.0000 .8957-.1545

x6 .9091 .8458 .8227 .6607 .89571.0000-.1896

x7 -.1894-.1958-.1510-.1859-.1545-.18961.0000

Correlations for Set-2

y1 y2 y3 y4 y5 y6

y11.0000 .9725 .3699 .3902 .1064 .2259

y2 .97251.0000 .3504 .3609 .1057 .1682

y3 .3699 .35041.0000 .1662-.0028 .2226

y4 .3902 .3609 .16621.0000-.0524 .3281

y5 .1064 .1057-.0028-.05241.0000-.5161

y6 .2259 .1682 .2226 .3281-.51611.0000

Correlations Between Set-1 and Set-2

y1 y2 y3 y4 y5 y6

x1 .0555-.0852 .0726 .2167-.0372 .1324

x2 .0623-.0714 .0491 .1963-.0575 .1544

x3 .1610 .0513 .1006 .2390-.1259 .2067

x4 .3427 .2852 .1096 .1730 .0888 .0717

x5 .0943-.0445 .0786 .2073-.0866 .1958

x6 .1716 .0417 .0955 .2316-.0003 .1210

x7 -.0590-.0323-.0355-.0642-.1005-.0586

Canonical Correlations

1 .662

2 .430

3 .307

4 .180

5 .107

6 .059

Test that remaining correlations are zero:

Wilk's Chi-SQ DF Sig.

1 .395253.532 42.000 .000

2 .704 95.955 30.000 .000

3 .863 40.073 20.000 .005

4 .953 13.131 12.000 .360

5 .985 4.091 6.000 .664

6 .997 .939 2.000 .625

Standardized Canonical Coefficients for Set-1

1 2 3 4 5 6

x1 -.894 1.412 1.341 1.207 -1.791 -.683

x2 .062 -.005 .854 -.185 1.539 2.769

x3 .501 -.856 -.933 1.100 -.983 .619

x4 .429 -.791 .329 -.149 .061 .061

x5 -.461 -.215 -2.602 -2.132 .593 -2.185

x6 -.330 -.404 1.083 .373 .694 -.364

x7 .002 .028 -.045 .699 .699 -.159

Standardized Canonical Coefficients for Set-2

1 2 3 4 5 6

y1 -3.819 -1.528 .511 -.121 1.893 -.559

y2 4.146 .526 -.429 .176 -1.368 .552

y3 -.080 .096 -.004 .213 -.551 -.909

y4 -.286 -.001 .191 .600 -.695 .560

y5 .111 .087 .620 -.933 -.464 .132

y6 .176 -.046 -.554 -1.091 -.450 .239

Canonical Loadings for Set-1

1 2 3 4 5 6

x1 -.927 -.307 .031 .078 -.106 .070

x2 -.865 -.326 -.070 -.037 .086 .348

x3 -.689 -.534 -.284 .257 -.201 .231

x4 -.245 -.833 .329 -.140 .041 -.139

x5 -.884 -.411 -.181 -.060 .039 .046

x6 -.808 -.550 .151 .078 -.001 -.020

x7 .137 .148 -.190 .627 .651 -.270

Cross Loadings for Set-1

1 2 3 4 5 6

x1 -.614 -.132 .010 .014 -.011 .004

x2 -.573 -.140 -.021 -.007 .009 .020

x3 -.456 -.230 -.087 .046 -.022 .014

x4 -.162 -.359 .101 -.025 .004 -.008

x5 -.586 -.177 -.056 -.011 .004 .003

x6 -.535 -.237 .046 .014 .000 -.001

x7 .091 .064 -.058 .113 .070 -.016

Canonical Loadings for Set-2

1 2 3 4 5 6

y1 .124 -.982 .108 .017 -.064 -.072

y2 .342 -.924 .108 .067 -.096 -.054

y3 -.049 -.295 -.059 .089 -.544 -.776

y4 -.241 -.410 .021 .343 -.665 .461

y5 .067 .003 .905 -.397 -.137 -.020

y6 -.158 -.326 -.769 -.363 -.363 .119

Cross Loadings for Set-2

1 2 3 4 5 6

y1 .082 -.422 .033 .003 -.007 -.004

y2 .227 -.398 .033 .012 -.010 -.003

y3 -.032 -.127 -.018 .016 -.058 -.045

y4 -.160 -.177 .006 .062 -.071 .027

y5 .045 .001 .277 -.072 -.015 -.001

y6 -.105 -.140 -.236 -.065 -.039 .007

Redundancy Analysis:

Proportion of Variance of Set-1 Explained by Its Own Can. Var.

Prop Var

CV1-1 .514

CV1-2 .239

CV1-3 .041

CV1-4 .071

CV1-5 .069

CV1-6 .039

Proportion of Variance of Set-1 Explained by Opposite Can.Var.

Prop Var

CV2-1 .225

CV2-2 .044

CV2-3 .004

CV2-4 .002

CV2-5 .001

CV2-6 .000

Proportion of Variance of Set-2 Explained by Its Own Can. Var.

Prop Var

CV2-1 .037

CV2-2 .363

CV2-3 .240

CV2-4 .070

CV2-5 .150

CV2-6 .140

Proportion of Variance of Set-2 Explained by Opposite Can. Var.

Prop Var

CV1-1 .016

CV1-2 .067

CV1-3 .023

CV1-4 .002

CV1-5 .002

CV1-6 .000

------ END MATRIX -----


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