Összefüggés egy harmadik szám hatása nélkül (parciális korreláció)
Röviden
Két szám összefügg, de egy harmadik mindkettőre hathat. Példa: az általános iskolások cipőmérete és olvasásteszt-eredménye összefügg, mert mindkettő a korral nő. A parciális korreláció azt kérdezi: mekkora az összefüggés azonos életkornál?
Így működik
- „Új elemzés” → „Összefügg két dolog?”.
- Válaszd ki a két számoszlopot.
- A „Ki kell szűrni valamit?” kérdésnél válassz egy vagy több számoszlopot. Választás nélkül marad az egyszerű korreláció („Folytatás kontrollálás nélkül”).
Mit számol a Statable
- A kiválasztott oszlopok lineáris hatása mindkét számból ki van vonva. A Statable ugyanúgy választ Pearson és Spearman között, mint az egyszerű korrelációnál; Kendall itt nincs.
- Csak azok a személyek számítanak, akiknek minden oszlopban van adata. A lap megmondja, hány ilyen van, és letiltja a számítást, ha túl kevés, vagy ha egy kontrollált oszlop maga is része a kérdésnek.
- A PSPP ezt nem tudja; a Statable maga számolja.
Az eredmény értelmezése
A parciális korreláció mellett (jele pr, Spearmannál prs) ugyanazon személyek egyszerű korrelációja is látható. Ez megmutatja, mit változtat a kontrollálás: ha az összefüggés erősen csökken, főként a harmadik számtól függött. Ha alig változik, az a szám nem játszik nagy szerepet. Csak az van kontrollálva, amit megmértek és kiválasztottak; más hatások megmaradnak.
pr(117) = ,18, p = ,052, 95%-os KI [−,00; ,35], kontrollálva az életkorra