Wie können Sie die kanonische Korrelationsanalyse verwenden?

1 Was ist CCA?

CCA ist eine Methode, um lineare Kombinationen von Variablen aus zwei Mengen zu finden, die ihre Korrelation maximieren. Mit anderen Worten, CCA versucht, den besten Weg zu finden, um Variablen aus einer Menge zu kombinieren (wie z. B. Produktqualität und Service) So erstellen Sie eine neue Variable (wie z.B. Quality-Service-Index) , die stark mit einer anderen neuen Variablen korreliert, die aus der zweiten Menge erstellt wurde (wie z.B. Zufriedenheits-Loyalitäts-Index). Die Korrelation zwischen diesen beiden neuen Variablen wird als kanonische Korrelation bezeichnet und misst den Grad der Assoziation zwischen den beiden Variablensätzen.

2 Wie führt man CCA durch?

Um CCA durchzuführen, benötigen Sie zwei Sätze von Variablen, die jeweils mindestens zwei Variablen enthalten und an denselben Einheiten oder Probanden gemessen werden. Zum Beispiel Bewertungen der Produktqualität und des Service von Kunden sowie Bewertungen der Zufriedenheit und Loyalität von denselben Kunden. Sie können Softwarepakete wie R, SPSS oder SAS verwenden, um Ausgaben wie die kanonischen Korrelationskoeffizienten zu erhalten, die die Stärke der Beziehung zwischen den beiden Variablensätzen angeben (Je höher der Koeffizient, desto stärker die Assoziation). Zusätzlich erhalten Sie kanonische Ladungen, die zeigen, wie jede Variable zu den neuen Variablen beiträgt, die von CCA erstellt werden (Je höher die Belastung, desto wichtiger ist die Variable für die neue Variable). Darüber hinaus erhalten Sie kanonische Cross-Loadings, die zeigen, wie jede Variable mit den neuen Variablen aus der anderen Menge korreliert (Je höher die Querbelastung, desto relevanter ist die Variable für andere). Schließlich gibt es eine kanonische Redundanzanalyse, die misst, wie viel Varianz in einem Satz von Variablen durch den anderen Satz von Variablen erklärt wird.

5 Was sind die Einschränkungen von CCA?

CCA ist eine nützliche und vielseitige Technik, aber sie hat auch einige Einschränkungen, die es zu beachten gilt. Sie geht z. B. von linearen Beziehungen aus, erfordert große Stichprobenumfänge, impliziert keine Kausalität und kann empfindlich auf Ausreißer, Multikollinearität oder Messfehler reagieren. Um diese Probleme zu überwinden, müssen Sie möglicherweise andere Techniken oder Methoden verwenden, z. B. nichtlineare CCA, partielle kleinste Quadrate oder Strukturgleichungsmodellierung. Dies hängt von Ihren Forschungsfragen und Datenmerkmalen ab.