比较协方差或相关矩阵的一种经典检验是Box 的 M检验。在几何意义上，它将 P 个向量束的平均体积与其混合向量束的体积进行比较。（协方差或相关矩阵可以理解为标量积的矩阵，因此构成了一堆向量。）请注意，检验的显着性水平对初始数据的分布正态性的偏离非常敏感。不知道matlab有没有。通常，测试是作为 MANOVA 或判别分析程序的一部分计算的。

附录。偏离正态性会降低显着性水平的值，因此如果您的数据不正常，您可能会错误地得出总体矩阵不同的结论。如果您想依靠显着性检验，数据应该是合理的正态。但是您可能会对统计值本身感兴趣，它说明矩阵之间的差异程度或非同质性。一些执行测试的程序会打印出每个矩阵的对数行列式 - 以便您查看 P 矩阵中哪些相似，哪些突出。

您可以执行多组结构方程建模，其中每个数据集代表一个组。这将允许您灵活地探索各种约束（例如，约束跨组的各种相关性）。您还可以开发相关性模型，然后约束该模型的各个方面。

您还可以查看metaSEMR 中的包，该包专为在多个相关矩阵上拟合结构方程模型而设计。该软件包的作者也有几篇文章（例如，Cheung，2008，Cheung 和 Chan，2005），其中他讨论了模型及其实现。

参考

• 张，MWL（2008 年）。将固定、随机和混合效应荟萃分析整合到结构方程建模中的模型。心理方法, 13, 182-202。PDF格式
• Cheung, MWL, & Chan, W. (2005)。元分析结构方程建模：两阶段方法。心理方法, 10, 40-64。PDF格式