비선형 정준 상관 분석

비선형 정준 상관 분석은 여러 가지 분야에 적용되는 매우 일반적인 프로시저입니다. 비선형 정준 상관 분석의 목적은 주성분분석에서와 같이 변수 자체 사이의 관계를 분석하는 것이 아니라 둘 이상의 변수 세트 사이의 관계를 분석하는 데 있습니다. 예를 들어, 두 개의 변수 세트가 있고 그 중 한 변수 세트는 반응자 세트에 대한 인구 통계학적 배경 항목을 포함하며 다른 한 변수 세트는 태도 항목 세트에 대한 반응을 포함할 수 있습니다. 분석의 척도 수준으로는 명목, 순서 및 연속 수준을 임의로 혼합하여 사용할 수 있습니다. 최적화 척도법 정준상관분석에서는 각 변수 세트의 정준 변수를 오브젝트에 할당된 스코어의 상관 세트와 동시에 비교하여 변수 세트 사이의 유사성을 확인합니다.

다른 범주 프로시저와의 관계. 두 개 이상의 변수 세트가 있고 각 변수 세트마다 변수가 하나씩만 포함된 경우 최적화 척도법 정준상관분석은 최적화 척도법 주성분분석과 같습니다. 변수 세트별로 변수가 하나씩인 분석의 모든 변수가 다중 명목인 경우 최적화 척도법 정준상관분석은 다중 대응일치 분석과 같습니다. 변수 세트가 두 개이고 그 중 하나에는 변수가 하나만 포함되어 있는 경우 최적화 척도법 정준상관분석은 최적화 척도법의 범주형 회귀분석과 같습니다.

표준 기법과의 관계. 표준 정준상관분석은 한 변수 세트의 선형결합과 다른 변수 세트의 선형결합에서 최대로 상호 관련된 선형결합을 찾아내는 통계 기법입니다. 정준상관분석에서는 이러한 선형결합 변수 세트를 찾은 다음, 후속적인 독립 선형결합 변수 세트를 찾아냅니다. 이를 정준 변수라고 하며 최대 수가 더 작은 변수 세트의 변수 수에 도달할 때까지 이 작업은 계속됩니다.

분석할 변수 세트가 두 개이고 모든 변수가 연속형으로 정의된 경우 최적화 척도법 정준상관분석은 표준 정준상관분석과 같습니다. IBM® SPSS® Statistics에는 표준 상관관계 분석 절차가 없지만 다변량 분산 분석을 통해 많은 관련 통계 자료를 얻을 수 있습니다.

최적화 척도법 정준상관분석을 적용할 수 있는 분야에는 여러 가지가 있습니다. 두 개의 변수 세트가 있고 그 중 하나에 단일 명목으로 선언된 명목변수가 포함되어 있는 경우 최적화 척도법 정준상관분석 결과는 회귀분석의 경우와 유사한 방식으로 해석할 수 있습니다. 변수를 다중 명목으로 간주하는 경우 판별 분석 대신 최적화 척도법 분석을 사용할 수 있습니다. 변수를 두 개 이상의 변수 세트로 그룹화하면 데이터를 여러 가지 방법으로 분석할 수 있습니다.