SPSS 的典型相关分析是一种多元统计分析方法，用于研究两组变量之间的相关关系，它通过找出两组变量中具有代表性的线性组合，使得这两组线性组合之间的相关系数最大化，从而揭示出两组变量之间的内在联系。

SPSS典型相关模型

模型原理：

- 在两组变量中，分别提取出具有代表性的综合变量（典型变量），这些典型变量是原变量的线性组合，通过分析这些典型变量之间的相关关系，来反映两组原始变量之间的整体相关性。

- 首先确定第一对典型相关变量，使其具有最大的相关系数，再找出与第一对典型变量独立的第二对典型相关变量，使其具有次大的相关系数，并依此类推，直到找出所有有意义的典型相关变量对。

操作步骤：

1.选择变量并分组：将需要分析的变量分为两组，每组可以包含一个或多个变量，一组可以是自变量，另一组可以是因变量。

2.计算典型相关系数和检验显著性：使用 SPSS 的典型相关分析功能，计算每对典型相关变量的相关系数，并进行显著性检验，以确定哪些典型相关变量对是显著的。

3.解释典型相关变量：对于显著的典型相关变量对，分析其对应的典型相关系数、典型载荷等统计量，解释典型变量所代表的意义以及它们之间的关系强度。

4.评估模型拟合度：可以通过一些指标，如冗余指数等，来评估典型相关模型对数据的拟合程度。

示例案例

假设有两组变量，一组是学生的学习时间、学习方法和学习效率（集合 1），另一组是学生的考试成绩、知识掌握程度和创新能力（集合 2），可以使用 SPSS 进行典型相关分析：

- 打开 SPSS 软件，将数据导入后，点击菜单栏中的 “分析”→“相关”→“典型相关性”，进入典型相关分析的主对话框。

- 将学习时间、学习方法和学习效率选入 “变量 1” 的列表框，将考试成绩、知识掌握程度和创新能力选入 “变量 2” 的列表框。

- 点击 “选项”，可以选择显示成对相关性、载荷、方差比例、系数等统计量。

- 点击 “确定” 运行分析，得到典型相关分析的结果。

- 根据结果中的典型相关系数、显著性水平等信息，判断两组变量之间典型相关关系的强度和显著性，如果第一对典型相关变量的系数显著且较大，说明这两组变量之间存在较强的整体相关性；如果后续的典型相关变量对不显著或相关系数较小，则可以认为这些变量对整体相关性的贡献较小。