簡易流行病學與生物統計學 八十二、典型相關

簡易流行病學與生物統計學

八十二、典型相關

作者：吳聰賢醫師

  當自變項只有一個連續變項（如上述，人口數也是連續變項），依變項也只有一個連續變項，例如自變項是體重，依變項是身高，其相關性分析可以採用皮爾森積差相關；如果自變項有兩個以上連續變項，依變項也有兩個以上連續變項，例如自變項是體重、身高、胸圍，依變項是數學成績、物理成績、化學成績，其相關性分析只能採用典型相關（canonical correlation）。

  其分析方式先求出自變項體重、身高、胸圍三個連續變項的線性組合，及依變項數學成績、物理成績、化學成績三個連續變項的線性組合，然後再分析此兩組線性組合的相關性。何謂線性組合？救命啊！此線性組合與線性迴歸是否一樣？請不吝指教。

  此典型相關與複相關（multiple correlation，或譯為多元相關）涵義完全不同，複相關是多組簡單相關的組合，六個連續變項共可組成  6 ×5 ÷2 ＝ 15種簡單相關分析，如『體重、身高』、『體重、胸圍』、『體重、數學成績』、『體重、物理成績』、『體重、化學成績』等。

變項	變項	相關性分析
連續變項	連續變項	皮爾森積差相關
真正二元量尺類別變項	連續變項	點二系列相關
人為二元量尺類別變項	連續變項	二系列相關
序列變項	序列變項	等級相關
真正二元量尺類別變項	真正二元量尺類別變項	Φ（phi）相關
人為二元量尺類別變項	人為二元量尺類別變項	四分相關
兩個以上連續變項	兩個以上連續變項	典型相關

非常態分布的母群體其統計屬無母數分析，等級相關、Φ（phi）相關、四分相關當然屬無母數分析，點二系列相關、二系列相關應該也是無母數分析？但是計算方法完全一樣，是否差在檢定條件不一樣？