個人理解
典型相關分析不同於相關係數，相關係數是分析兩個單變量之間的相關關係，而典型相關分析可以分析兩組變量之間的關係。比如一組變量A1、A2、A3，另一組變量B1、B2、B3，注意這裏的變量分組是有要求的，"相似"的變量可以分爲一組（比如現在有四個變量，身高、體重、一頓飯的攝入量、每天喝水的量，這裏可以把身高體重分爲一組，描述的是人的外在特徵、而後兩者描述的是飲食特徵，當然我們要具體問題具體分析）。然後在分析每一組變量的時候，我們需要選取一組的一個代表來代表這個組，這個代表就是這一組變量的線性組合，比如A=c1*A1+c2*A2+c3*A3，這裏c1、c2、c3是三個常數，同理另一組變量也可以有一個代表B，那每一組的代表可能有無數多種取值，要取哪一種呢，取這兩個代表有最大相關係數的那組值。而且可以取多組線性組合，只要不和前面的不相關即可，這樣直到兩組變量的相關性被提取完畢。之後得到了多組相關組合，從第一組典型相關變量開始，看其顯著性水平，如果顯著異於0，則使用，否則丟棄，如果丟棄則其後面的典型相關變量都要丟棄。
(數學推導及公式略… …)
運用SPSS軟件可以很好的完成典型相關分析，SPSS24版本及以上只需點擊 分析-相關-典型相關性。之後得到分析結果，順帶有標準化的結果、典型荷載分析和解釋的方差等，可以針對題目依此來進行分析。SPSS輸出結果如下圖：
