Ⅳ.偏相关系数的计算 1. 偏相关系数的概念 但是,分析两变量间关系时,会有其它变量的影响混杂在其中。本例很明显,如要分析生长素 X2 与 血糖Y 的相关系数,由于有胰岛素的影响混杂在其中,胰岛素会影响血糖值 Y,因此单独地计算两两间的相关系数,可能会得出错误的结论。本例前面Y 与 X2 间相关系数为 0.638, P=0.002,就是一个错误的的结论,因为这样计算没有把 X1 对 Y 的影响控制下来。在 X1(胰岛素)相同的情况下,分析 X2(生长素)与 Y(血糖)的关系,就叫“偏相关”分析或“部分相关”分析,计算偏相关系数。 2. 偏相关系数计算的所用命令 所用程序文件名为 CorreRegre2.sps 中的例 *2。计算偏相关系数的命令为: *--------------------------------------------------------------------------. *2. Prof. Zhang Weng-Tong: SPSS 11, P.273-277:. DATA LIST FREE /ID y x1 x2. BEGIN DATA. 1 12.21 15.20 9.51 2 14.54 16.70 11.43 3 12.27 11.90 7.53 4 12.04 14.00 12.17 5 7.88 19.80 2.33 6 11.10 16.20 13.52 7 10.43 17.00 10.07 8 13.32 10.30 18.89 9 19.59 5.90 13.14 10 9.05 18.70 9.63 11 6.44 25.10 5.10 12 9.49 16.40 4.53 13 10.16 22.00 2.16 14 8.38 23.10 4.26 15 8.49 23.20 3.42 16 7.71 25.00 7.34 17 11.38 16.80 12.75 18 10.82 11.20 10.88 19 12.49 13.70 11.06 20 9.21 24.40 9.16 END DATA. CORRELATIONS /VARIABLES=y x1 x2 /PRINT=TWOTAIL NOSIG. *NONPAR CORR /VARIABLES=y x1 x2 /PRINT=SPEARMAN TWOTAIL NOSIG. *NONPAR CORR /VARIABLES=y x1 x2 /PRINT=KENDALL TWOTAIL NOSIG. PARTIAL CORR /VARIABLES= y x2 BY x1 /SIGNIFICANCE=TWOTAIL /STATISTICS=DESCRIPTIVES CORR. PROXIMITIES y x1 x2 /VIEW=CASE /MEASURE= CORRELATION /STANDARDIZE= NONE. PROXIMITIES y x1 x2 /VIEW=CASE /MEASURE= EUCLID /STANDARDIZE= NONE. *--------------------------------------------------------------------------. 计算偏相关系数命令的产生方法与步骤是: SPSS 程序编辑窗主菜单 Analyze → 选 Correlation(相关) → 选Partial(偏相关)→ 出现“Partial Correlation”对话框 →,将X1选入“Controlling for” 窗中(把胰岛素 X1 对血糖 Y 的影响控制下来)→ 将 Y 与 X2 选入右边的“Variables” 窗中 → Paste,即可出现“PARTIAL CORR”这句命令。 3. 偏相关系数的计算结果 - - - P A R T I A L C O R R E L A T I O N C O E F F I C I E N T S - - - Controlling for.. X1 Y X2 ------------------------------------------------------------ Y 1.0000 .2003 ( 0) ( 17) P= . P= .411
X2 .2003 1.0000 ( 17) ( 0) P= .411 P= . ------------------------------------------------------------ (Coefficient / (D.F.) / 2-tailed Significance) " . " is printed if a coefficient cannot be computed 前面线性相关单独地计算两两变量间相关系数的结果,血糖Y 与生长素 X2 间相关系数为 0.638, P=0.002;现在血糖Y 与生长素 X2 间的偏相关系数计算结果仅为 0.2003, P=0.411,说明血糖Y 与生长素 X2间的相关无统计学意义。为什么前后分析结果如此不同?从前面 Y、 X1 和 X2 之间两两线性相关系数的计算结果可知:Y 与 X1 的 r = -0.840(P=0.000);而 X1 与 X2 间的 r = -0.663(P=0.001)。因此,即使 X2 和 Y 间实际上没有关系,通过 X1 这个中间(混杂)因素,X2 与 Y 间仍可在数量上产生表面上的相关性,胰岛素 X1 起了典型的混杂因素作用。 |