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