Example 1: 测量２５个家庭中长子的头长和头宽，与次子的头长和头宽的相关性

SET1=长子头长 长子头宽 / SET2=次子头宽 次子头长/.

结果:

分别给出两组变量内部的相关系数 组一相关系数

Correlations for Set-1

长子头长 长子头宽 长子头长 1.0000 .7346 长子头宽 .7346 1.0000

组二相关系数

Correlations for Set-2

次子头宽 次子头长 次子头宽 1.0000 .8393 次子头长 .8393 1.0000

第一组与第二组变量之间的相关系数

Correlations Between Set-1 and Set-2 次子头宽 次子头长 长子头长 .7040 .7108 长子头宽 .7086 .6932

典型相关系数

Canonical Correlations 1 .789 2 .054

维度递减检验结果(降维检验)

Test that remaining correlations are zero: Wilk's Chi-SQ DF Sig. 1 .377 20.964 4.000 .000 2 .997 .062 1.000 .803

标准化典型系数—第一组

Standardized Canonical Coefficients for Set-1 1 2 长子头长 -.552 -1.366 长子头宽 -.522 1.378

第一组典型变量的未标准化系数

Raw Canonical Coefficients for Set-1 1 2 长子头长 -.057 -.140 长子头宽 -.071 .187

第二组典型变量的标准化系数

Standardized Canonical Coefficients for Set-2 1 2 次子头宽 -.538 1.759 次子头长 -.504 -1.769

第二组典型变量的未标准化系数

Raw Canonical Coefficients for Set-2 1 2 次子头宽 -.080 .262 次子头长 -.050 -.176

典型负载系数（结构相关系数：典型变量与原始变量之间的相关系数）第一组 Canonical Loadings for Set-1 1 2 长子头长 -.935 -.354 长子头宽 -.927 .375

交叉负载系数（某一组中的典型变量与另外一组的原始变量之间的相关系数）—第一组原始量 Cross Loadings for Set-1 1 2 长子头长 -.737 -.019 长子头宽 -.731 .020

典型负载系数（结构相关系数：典型变量与原始变量之间的相关系数）第二组 Canonical Loadings for Set-2 1 2 次子头宽 -.962 .274 次子头长 -.956 -.293

交叉负载系数（某一组中的典型变量与另外一组的原始变量之间的相关系数）—第二组原始量 Cross Loadings for Set-2 1 2 次子头宽 -.758 .015 次子头长 -.754 -.016

Redundancy Analysis: （冗余分析）

（第一组原始变量总方差中由本组变式代表的比例）

Proportion of Variance of Set-1 Explained by Its Own Can. Var. Prop Var CV1-1 .867 CV1-2 .133

（第一组原始变量总方差中由第二组的变式所解释的比例）

Proportion of Variance of Set-1 Explained by Opposite Can.Var. Prop Var CV2-1 .539 CV2-2 .000

（第二组原始变量总方差中由本组变式代表的比例）

Proportion of Variance of Set-2 Explained by Its Own Can. Var. Prop Var CV2-1 .920 CV2-2 .080

（第二组原始变量总方差中由第一组的变式所解释的比例）

Proportion of Variance of Set-2 Explained by Opposite Can. Var. Prop Var CV1-1 .572 CV1-2 .000

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

s1_cv001：第一组的第一个典型变量；

s2_cv001：第二组的第一个典型变量

Example 2: 测量15名受试者的身体形态以及健康情况指标这两组变量之间的关系. 第一组身体形态变量=年来,体重,胸围和每日抽烟量. 第二组健康状况变量=脉搏,收缩压,舒张压.

SET1=年龄 体重 抽烟量 胸围 / SET2=脉搏 收缩压 舒张压/ .

结果：

分别给出两组变量内部的相关系数 组一相关系数

Correlations for Set-1

年龄 体重 抽烟量 胸围 年龄 1.0000 .7697 .5811 .1022 体重 .7697 1.0000 .8171 -.1230 抽烟量 .5811 .8171 1.0000 -.1758 胸围 .1022 -.1230 -.1758 1.0000

组二相关系数

Correlations for Set-2

脉搏 收缩压 舒张压 脉搏 1.0000 .8865 .8614 收缩压 .8865 1.0000 .7465

舒张压 .8614 .7465 1.0000

第一组与第二组变量之间的相关系数

Correlations Between Set-1 and Set-2 脉搏 收缩压 舒张压 年龄 .7582 .8043 .5401 体重 .8572 .7830 .7171 抽烟量 .8864 .7638 .8684 胸围 .0687 .1169 .0147

典型相关系数

Canonical Correlations 1 .957 2 .582 3 .180

维度递减检验结果(降维检验)

Test that remaining correlations are zero: Wilk's Chi-SQ DF Sig. 1 .054 29.186 12.000 .004 2 .640 4.459 6.000 .615 3 .967 .331 2.000 .848

标准化典型系数—第一组

Standardized Canonical Coefficients for Set-1 1 2 3 年龄 -.256 -1.130 1.060 体重 -.151 -.113 -2.215 抽烟量 -.694 1.067 1.212 胸围 -.189 .051 .027

第一组典型变量的未标准化系数

Raw Canonical Coefficients for Set-1 1 2 3 年龄 -.031 -.139 .130 体重 -.019 -.014 -.280 抽烟量 -.058 .089 .101 胸围 -.071 .019 .010

第二组典型变量的标准化系数

Standardized Canonical Coefficients for Set-2 1 2 3 脉搏 -.721 -.191 -2.739 收缩压 -.171 -1.265 1.751 舒张压 -.142 1.514 1.259

第二组典型变量的未标准化系数

Raw Canonical Coefficients for Set-2 1 2 3 脉搏 -.121 -.032 -.461 收缩压 -.021 -.155 .215 舒张压 -.021 .227 .189

典型负载系数（结构相关系数：典型变量与原始变量之间的相关系数）第一组 Canonical Loadings for Set-1

1 2 3 年龄 -.795 -.592 .062 体重 -.892 -.117 -.412 抽烟量 -.933 .309 .014 胸围 -.075 -.238 .195

交叉负载系数（某一组中的典型变量与另外一组的原始变量之间的相关系数）—第一组原始量 Cross Loadings for Set-1

1 2 3 年龄 -.761 -.344 .011 体重 -.854 -.068 -.074 抽烟量 -.893 .180 .002 胸围 -.072 -.139 .035

典型负载系数（结构相关系数：典型变量与原始变量之间的相关系数）第二组 Canonical Loadings for Set-2

1 2 3 脉搏 -.995 -.008 -.103 收缩压 -.916 -.304 .262 舒张压 -.891 .406 .206

交叉负载系数（某一组中的典型变量与另外一组的原始变量之间的相关系数）—第二组原始量 Cross Loadings for Set-2

1 2 3 脉搏 -.952 -.005 -.019 收缩压 -.876 -.177 .047 舒张压 -.852 .236 .037

Redundancy Analysis: （冗余分析）

（第一组原始变量总方差中由本组变式代表的比例）

Proportion of Variance of Set-1 Explained by Its Own Can. Var. Prop Var CV1-1 .576 CV1-2 .129 CV1-3 .053

（第一组原始变量总方差中由第二组的变式所解释的比例）

Proportion of Variance of Set-1 Explained by Opposite Can.Var. Prop Var CV2-1 .527 CV2-2 .044 CV2-3 .002

（第二组原始变量总方差中由本组变式代表的比例）

Proportion of Variance of Set-2 Explained by Its Own Can. Var. Prop Var CV2-1 .874 CV2-2 .086 CV2-3 .041

（第二组原始变量总方差中由第一组的变式所解释的比例）

Proportion of Variance of Set-2 Explained by Opposite Can. Var. Prop Var CV1-1 .800 CV1-2 .029 CV1-3 .001

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

s1_cv001：第一组的第一个典型变量； s2_cv001：第二组的第一个典型变量； s1_cv002：第一组的第二个典型变量； s2_cv002：第二组的第二个典型变量；

Example 3:

研究X1X2人口出生与X3X4X5教育程度、生活水平等的相关度 X1

X2 X3 X4 X5

结果:

第一组变量相关系数

Correlations for Set-1 X1 X2

多孩率 综合节育率

初中及以上受教育程度的人口比例

人均国民收入比例 城镇人口比例

X1 1.0000 -.7610 X2 -.7610 1.0000

第二组变量相关系数

Correlations for Set-2

X3 X4 X5 X3 1.0000 .7712 .8488 X4 .7712 1.0000 .8777 X5 .8488 .8777 1.0000

第一组与第二组变量之间的相关系数

Correlations Between Set-1 and Set-2 X3 X4 X5 X1 -.5418 -.4528 -.4534 X2 .2929 .2528 .2447

典型相关系数

Canonical Correlations 1 .578 2 .025

维度递减检验结果(降维检验)

Test that remaining correlations are zero: Wilk's Chi-SQ DF Sig. 1 .666 10.584 6.000 .102 2 .999 .017 2.000 .992

标准化典型系数—第一组

Standardized Canonical Coefficients for Set-1 1 2 X1 -1.319 .797 X2 -.486 1.463

第一组典型变量的未标准化系数

Raw Canonical Coefficients for Set-1 1 2 X1 -.131 .079 X2 -.091 .275 _

第二组典型变量的标准化系数

Standardized Canonical Coefficients for Set-2 1 2 X3 .997 -.261 X4 .292 2.075 X5 -.274 -1.743

第二组典型变量的未标准化系数

Raw Canonical Coefficients for Set-2 1 2 X3 .086 -.023 X4 .000 .002 X5 -.017 -.107

典型负载系数（结构相关系数：典型变量与原始变量之间的相关系数）第一组 Canonical Loadings for Set-1 1 2 X1 -.949 -.316 X2 .517 .856

交叉负载系数（某一组中的典型变量与另外一组的原始变量之间的相关系数）—第一组原始变量

Cross Loadings for Set-1 1 2 X1 -.548 -.008 X2 .299 .022

典型负载系数（结构相关系数：典型变量与原始变量之间的相关系数）第二组 Canonical Loadings for Set-2 1 2 X3 .990 -.140 X4 .821 .344 X5 .829 -.143

交叉负载系数（某一组中的典型变量与另外一组的原始变量之间的相关系数）—第二组原始变量

Cross Loadings for Set-2 1 2 X3 .572 -.004 X4 .474 .009 X5 .479 -.004

Redundancy Analysis:（冗余分析）

（第一组原始变量总方差中由本组变式代表的比例）

Proportion of Variance of Set-1 Explained by Its Own Can. Var. Prop Var CV1-1 .584 CV1-2 .416

（第一组原始变量总方差中由第二组的变式所解释的比例）

Proportion of Variance of Set-1 Explained by Opposite Can.Var. Prop Var CV2-1 .195 CV2-2 .000

（第二组原始变量总方差中由本组变式代表的比例）

Proportion of Variance of Set-2 Explained by Its Own Can. Var. Prop Var CV2-1 .780 CV2-2 .053

（第二组原始变量总方差中由第一组的变式所解释的比例）

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

CV1-1 .261 CV1-2 .000

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

另外，在数据表中还输出了以下结果： s1_cv001：第一组的第一个典型变量； s2_cv001：第二组的第一个典型变量； s1_cv002：第一组的第二个典型变量； s2_cv002：第二组的第二个典型变量；