菜鸟也爱数据分析之SPSS篇——偏相关

作者：夏雨骄阳 审阅：红豆牛奶 封面：自己想吧

原理与方法

有时影响一个问题的因素很多，研究者通常先假设其中的某些因素不变，再去考虑其他因素对该问题的影响，从而达到简化分析的目的，偏相关分析就是源于这一思想的统计方法。

在多变量的情况下，变量之间的相关关系是很复杂的，直接研究两个变量间的简单相关系数往往不能正确说明它们之间的真实关系，只有除去其他变量影响后再计算相关系数，才能真正反映它们之间的相关关系；或者说是在其他变量固定不变的情况下，计算两个制定变量之间的相关系数。这样的相关分析就是偏相关分析，经此得出的相关系数叫做偏相关系数。

根据固定变量个数的多少，偏相关分析可分为零阶偏相关、一阶偏相关和（p-1）阶偏相关，其中零阶偏相关就是简单相关。

SPSS实操

下面以保健基金、发病率、保健商拜访率的数据为例，如图1.1，将保健商拜访率作为固定变量，介绍偏相关分析。

图1.1

Step1：依次单击菜单“分析-相关-偏相关”，打开“偏相关性”对话框，将“发病率”、“保健基金”，选入“变量“栏，将“保健商拜访率”选入“控制”栏，如图1.2。

图1.2

Step2：单击“选型”，弹出“偏相关性：选项”对话框，“统计”栏中勾选 “平均值和标准差”、“零阶相关性”，如图1.3，点击“继续”，回到主界面。

图1.3

结果解读

点击确定，得到分析结果，如图1.4和图1.5。

图1.4

  描述统计表格给出了三个变量的描述性统计量，包括平均值、标准差、个案数。

图1.5

  相关性表格给出了三个变量的零阶偏相关系数和一阶偏相关系数的计算结果，以及它们各自的显著性检验P值。本例中，在不控制保健商拜访率时，发病率和保健基金是显著相关的；但在控制了保健商拜访率后，发病率和保健基金是不显著相关的。所以不能简单地判断发病率和保健基金是否存在显著相关关系，准确一点的结论应该为在保健商拜访率不变的条件下，发病率与保健基金不存在显著的相关关系。

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