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프로젝트 직무자원과 직무성과 데이터 survey_2026.sav N = 412 · 변수 34 입력 결과

정준상관

두 변수군 사이의 최대 상관 구조 · 변수 지정

변수 지정

데이터셋 변수 (34)

  • 척도JR1
  • 척도JR2
  • 척도JR3
  • 척도JR4
  • 척도WE1
  • 척도WE2
  • 척도WE3
  • 척도WE4
  • 척도WE5
  • 척도JP1
  • 척도JP2
  • 척도JP3
  • 척도JP4
  • 척도JD1
  • 척도JD2
  • 척도JD3
  • 척도JD4
  • 척도TI1
  • 척도OC1
  • 척도JS1
  • 척도age
  • 척도tenure
  • 명목sex
  • 명목dept
  • 순서rank
  • 순서edu
  • 척도JR_mean
  • 척도WE_mean
  • 척도JP_mean
  • 척도JD_mean
  • 척도WE_t1
  • 척도WE_t2
  • 척도WE_t3
  • 척도WE_t4
  • 척도wave

변수군 1

JR1JR2JR3JR4

변수군 2

JP1JP2JP3JP4

출력 옵션

정준 적재량
교차 적재량
중복지수
Wilks 람다

코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로

! 정준상관은 잠재변수 간 상관으로 대체 가능
MODEL: F1 BY JR1-JR4; F2 BY JP1-JP4;
  F1 WITH F2;
OUTPUT: STDYX;

모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.