SPSS偏相关分析(Partial Correlation)步骤
如果需要进行相关分析的两个变量的取值都受到其他变量的影响,就可利用偏相关分析(Partial Correlation)对其他变量进行控制,输出控制其他变量影响后的相关系数。本文致远教育小编就以实际例子来为大家分析SPSS偏相关分析(Partial Correlation)步骤。
举例来说,A与B都受到C的影响,偏相关分析(Partial Correlation)就是帮我们控制变量C,然后计算A与B的相关系数。
还是用例子来演示如何在SPSS中操作偏相关分析(Partial Correlation)。例如,要研究scores on the Perceived Control of Internal States Scale(PCOISS)和scores on the Perceived Stress Scale的关系,将socially desirable responding bias作为第三变量进行控制。
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偏相关分析(Partial Correlation)步骤:
1. Analyze-Correlate-Partial
2. 输入对应的变量
3. Options-Zero order correlations-Exclude cases pairwise
4. Continue-OK 结果如下:
5. 结果解释:
Table的上半部分是正常的两个变量的 Pearson product-moment correlation,没有控制其他变量。左上角的单词 ‘none’ 表示没有控制变量,这种情况下 correlation 是 –.581.
下半部分是有控制变量 social desirability的情况下的相关性分析,新的 partial correlation 是 –.552。
前后对比来看,本例中两个变量相关性强度变化呈现小幅度下降 (从 –.581 到 –.552)。这表明Total PCOISS 和 Total perceived stress之间的相关性并没有受到social desirability的太多影响。
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