जवाबों:
सहसंयोजक या सहसंबंध मैट्रिसेस की तुलना करने के लिए एक शास्त्रीय परीक्षण बॉक्स का एम परीक्षण है। ज्यामितीय अर्थों में, यह पी वेक्टर गुच्छों की औसत मात्रा की तुलना उनके संकर वेक्टर गुच्छा की मात्रा से करता है। (सहसंयोजक या सहसंबंध मैट्रिक्स को स्केलर उत्पादों के मैट्रिक्स के रूप में समझा जा सकता है इसलिए वैक्टरों का एक समूह बनता है।) ध्यान रखें कि परीक्षण का महत्व स्तर प्रारंभिक डेटा के वितरण संबंधी सामान्यता से प्रस्थान के प्रति बहुत संवेदनशील है। मुझे नहीं पता कि क्या मतलब के पास है। आमतौर पर परीक्षण की गणना MANOVA या डिस्क्रिमिनेंट विश्लेषण प्रक्रियाओं के भाग के रूप में की जाती है।
परिशिष्ट। सामान्यता से प्रस्थान करने से महत्व का स्तर कम हो जाता है, इसलिए यदि आपका डेटा सामान्य नहीं है तो आप गलत तरीके से निष्कर्ष निकालने का जोखिम उठाते हैं कि जनसंख्या में मेट्रिक्स भिन्न हैं। यदि आप महत्व के परीक्षण पर भरोसा करना चाहते हैं तो डेटा यथोचित सामान्य होना चाहिए। लेकिन आप खुद सांख्यिकीय मूल्य में दिलचस्पी ले सकते हैं जो कि मेट्रिसेस के बीच अंतर की डिग्री या गैर-विषमता के बारे में बताता है। प्रत्येक मेट्रिसेस में से प्रत्येक के लिए टेस्ट प्रिंट आउट लॉग निर्धारक का प्रदर्शन करने वाले कुछ कार्यक्रम - आपके लिए यह देखने के लिए कि पी मैट्रिस समान हैं और जो बाहर खड़े हैं।
आप कई समूह संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग कर सकते हैं जहां प्रत्येक डेटासेट एक समूह का प्रतिनिधित्व करता है। यह आपको लचीले ढंग से विभिन्न बाधाओं का पता लगाने की अनुमति देगा (जैसे, समूहों में विभिन्न सहसंबंधों को विवश करना)। आप सहसंबंधों का एक मॉडल भी विकसित कर सकते हैं और फिर उस मॉडल के पहलुओं को विवश कर सकते हैं।
आप metaSEMआर में पैकेज की जांच भी कर सकते हैं जो कि कई सहसंबंध वाले मैट्रिसेस पर संरचनात्मक समीकरण मॉडल फिट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पैकेज के लेखक के भी कई लेख हैं (उदाहरण के लिए, चेउंग, 2008, चेउंग और चान, 2005), जहां वह मॉडल और उनके कार्यान्वयन पर चर्चा करते हैं।