偏相关

“偏相关”过程计算偏相关系数，该系数在控制一个或多个附加变量的效应的同时描述两个变量之间的线性关系。相关是对线性相关性的测量。两个变量可以完全相关，但如果关系不是线性的，那么相关系数就不是适合度量它们相关性的统计量。

示例。在保健基金和发病率之间存在关系吗？尽管您可能希望存在一个负相关的关系，但研究表明它们之间存在显著的正相关关系：随着保健基金的增长，发病率也表现为增长。不过，对保健提供商的拜访率的控制，实际上消除了所观察到的正相关。保健基金和发病率显示为正相关的原因仅仅是：当基金增长时，更多的人可以获得保健服务，从而导致医生和医院所报告的病例更多。

统计量。对于每个变量：具有非缺失值的个案数、均值和标准差。偏相关矩阵和零阶相关矩阵，以及自由度和显著性水平。

偏相关数据注意事项
　数据。使用对称的定量变量。

　假设。“偏相关”过程假定每对变量都是二元正态的。

获取偏相关
◇ 从菜单中选择：

　　分析
　　　相关
　　　　偏相关...

◇ 选择两个或更多要为之计算偏相关的数值变量。

◇ 选择一个或多个数值控制变量。

还可以使用以下选项：

　• 显著性检验。您可以选择双尾概率或单尾概率。如果预先已知关联的方向，请选择单尾。否则，请选择双尾。

　• 显示实际显著性水平。缺省情况下，将显示每个相关系数的概率和自由度。如果取消选择此项，则使用单个星号标识显著性水平为 0.05 的系数，使用两个星号标识显著性水平为 0.01 的系数，而不显示自由度。此设置同时影响偏相关矩阵和零阶相关矩阵。
链接：

　　　　SPSS 偏相关：选项
　　　　SPSS PARTIAL CORR 命令的附加功能