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SPSS偏相關分析(Partial Correlation)步驟

發布時間:2021-03-06 09:50:51 閱讀:2752 作者:致遠教育 字數:542 字 預計閱讀時間:2分鐘
導讀:如果需要進行相關分析的兩個變量的取值都受到其他變量的影響,就可利用偏相關分析(PartialCorrelation)對其他變量進行控制,輸出控制其他變量影響后的相關系數。本文致遠教育小編就以實際例子來為大家分析SPSS偏相關分析(PartialCorrelation)步驟。

如果需要進行相關分析的兩個變量的取值都受到其他變量的影響,就可利用偏相關分析(Partial Correlation)對其他變量進行控制,輸出控制其他變量影響后的相關系數。本文致遠教育小編就以實際例子來為大家分析SPSS偏相關分析(Partial Correlation)步驟。

如果需要進行相關分析的兩個變量的取值都受到其他變量的影響,就可利用偏相關分析(Partial Correlation)對其他變量進行控制,輸出控制其他變量影響后的相關系數。本文致遠教育小編就以實際例子來為大家分析SPSS偏相關分析(Partial Correlation)

舉例來說,A與B都受到C的影響,偏相關分析(Partial Correlation)就是幫我們控制變量C,然后計算A與B的相關系數。

偏相關分析變量

還是用例子來演示如何在SPSS中操作偏相關分析(Partial Correlation)。例如,要研究scores on the Perceived Control of Internal States Scale(PCOISS)和scores on the Perceived Stress Scale的關系,將socially desirable responding bias作為第三變量進行控制。

那么,research question:After controlling for participants’ tendency to present themselves in a positive light on self-report scales, is there still a significant relationship between perceived control of internal states (PCOISS) and levels of perceived stress?

What you need: Three continuous variables: two variables that you wish to explore the relationship between (e.g. Total PCOISS, Total perceived stress); one variable that you wish to control for (e.g. total social desirability: tmarlow).

SPSS偏相關分析(Partial Correlation)步驟:

1. Analyze-Correlate-Partial

SPSS偏相關分析(Partial Correlation)步驟1

2. 輸入對應的變量

SPSS偏相關分析(Partial Correlation)步驟2

3. Options-Zero order correlations-Exclude cases pairwise

SPSS偏相關分析(Partial Correlation)步驟3

4. Continue-OK 結果如下:

SPSS偏相關分析(Partial Correlation)步驟4

5. 結果解釋:

Table的上半部分是正常的兩個變量的 Pearson product-moment correlation,沒有控制其他變量。左上角的單詞 ‘none’ 表示沒有控制變量,這種情況下 correlation 是 –.581.

下半部分是有控制變量 social desirability的情況下的相關性分析,新的 partial correlation 是 –.552。

前后對比來看,本例中兩個變量相關性強度變化呈現小幅度下降 (從 –.581 到 –.552)。這表明Total PCOISS 和 Total perceived stress之間的相關性并沒有受到social desirability的太多影響。

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以上就是致遠教育小編根據實際例子來為大家分析的關于SPSS偏相關分析(Partial Correlation)步驟內容,歡迎大家閱讀。如果需要SPSS相關作業代做服務,歡迎咨詢網站客服。

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