典型相關分析由hotelling提出，其基本思想和主成分分析非常相似。
首先在每組變數中找出變數的線性組合，使得兩組的線性組合之間具有最大的相關係數；
然後選取和最初挑選的這對線性組合不相關的線性組合，使其配對，並選取相關係數最大的一對；
如此繼續下去，直到兩組變數之間的相關性被提取完畢為止。
被選出的線性組合配對稱為典型變數，它們的相關係數稱為典型相關係數。典型相關係數度量了這兩組變數之間聯絡的強度。
典型相關步驟：
（可以假設符合正態分佈）
spss操作：
1. 匯入資料並確定資料型別為標度
2. 分析-相關-典型相關性
3. 將資料移動到對應的集合（注意執行需要python）
4. 匯出結果並進行分析
圖示分析指標（ab重要）：
a. 標題典型相關性改為典型相關係數
第一列表示相關係數，最後一列表示p值
p值與置信水平掛鉤（可以看5-1的相關係數）
b. 兩個集合的標題改為「（非）標準化典型相關變數對應的線性組合係數」, 對應訂正
看顯著的典型相關變數就行 不顯著的不用看
非標準化的係數會受到量綱影響，看標準化的會更好
最後要能知道y跟哪些x是相關的
c. （更深層次）載荷分析：
解釋典型載荷（最後乙個矩陣只有第一行顯著，二三不用看；123列對應的就是體重腰圍和脈搏）
d. 典型冗餘分析
關注自身的即可（看一三列
典型冗餘分析表示的是解釋程度
典型相關分析
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