典型相关分析 : 寻找代表两组指标(定量指标)的1对或少数几对典型变量和相应的典型相关系数。每对典型变量的2个典型变量分别是两组指标的每组的多个指标的线性组合,不是构成典型变量对的任意2个典型变量彼此独立。用典型变量对和典型相关系数能最好地表达两组指标间的相关。按典型相关系数从大到小依次叫做第一典型相关系数和第一对典型变量,第二典型相关系数和第二对典型变量,……等。1936年Hotelling H.在生物统计学杂志上发表论文,提出了两组变量的典型相关分析。两组多指标的典型相关分析的用途是解释。通过寻找描述研究单位(个体)的1对或少数几对典型变量和计算出每对典型变量的典型相关系数,探索解释原两组多个指标对个体特征描述的相关关系,使其清楚、易于了解。这在医学研究中有很多实际用途。两组指标一般应是相同研究对象有关系的两组不同指标,如居民的生活环境条件是一组指标,健康状况是另一组指标;儿童的遗传和营养情况是一组指标,生长发育状况是另一组指标;制造某种药物其原料质量是一组指标,其成品质量是另一组指标。在某种特定条件下,两组指标也可是不同研究对象的两组相同指标。如在病例一对照研究中,可考察病人和正常人两组相同指标之间的相关关系。作典型相关分析的两组指标在理论上是平等的,没有原因指标和结果指标之分。如果据两组指标的实际含义,把一组指标看作原因指标,把另一组指标看作结果指标,典型相关分析也只是研究结果指标和原因指标的互依性,而不研究结果指标对原因指标的依赖性。但分析典型相关的结果时,可结合其实际含义的原因指标和结果指标分析。