So führen Sie eine partielle Korrelationsanalyse in spss durch

Berechnen Sie die Korrelation zwischen Variablen und eliminieren Sie gleichzeitig den Einfluss anderer verwandter Faktoren. Die partielle Korrelationsanalyse wird auch als Nettokorrelationsanalyse bezeichnet. Sie analysiert die Beziehung zwischen zwei Variablen und kontrolliert gleichzeitig den linearen Einfluss Für die lineare Korrelation wird der partielle Korrelationskoeffizient verwendet.

1. Rufen Sie zunächst die Fensteroberfläche der partiellen Korrelationsanalyse auf, verwenden Sie „permanente Bevölkerung“ als Kontrollvariable und eliminieren Sie deren Korrelation mit „Haushaltseinkommen“ und „geplant“. Bereich" Analytische Wirkung.

2. Aktivieren Sie in der Optionsleiste „Statistik“ den Eintrag „Korrelationskoeffizient nullter Ordnung“, also den Korrelationskoeffizienten In Teilkorrelation: Wenn die Anzahl der Kontrollvariablen eins ist, wird der Teilkorrelationskoeffizient als Teilkorrelationskoeffizient erster Ordnung bezeichnet. Wenn die Anzahl der Kontrollvariablen zwei beträgt, wird er als Teilkorrelationskoeffizient zweiter Ordnung bezeichnet , es wird als Korrelationskoeffizient nullter Ordnung bezeichnet, der der Korrelationskoeffizient ist. „Mittelwert und Standardabweichung“ sind nur deskriptive Statistiken, die in den Endergebnissen angezeigt werden.

3. Ergebnisanalyse: Es werden auch zwei Nullhypothesen durch Nettokorrelation getestet Analyse Der gesamte partielle Korrelationskoeffizient unterscheidet sich nicht wesentlich von Null. Der erhaltene partielle Korrelationskoeffizient beträgt 0,335, was größer als der Korrelationskoeffizient von 0,323 ist, was darauf hinweist, dass eine lineare Beziehung besteht. Beobachten Sie dann den Wahrscheinlichkeitswert der partiellen Korrelation Der Koeffizient beträgt 0, was unter dem Signifikanzniveau von 0,05 oder 0,01 liegt. Nach Ausschluss der Auswirkungen der „ständigen Bevölkerung“ besteht also eine lineare Beziehung zwischen „Haushaltseinkommen“ und „geplanter Fläche“, die jedoch relativ linear ist niedrig.

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