Comment faire une analyse de corrélation partielle dans spss

Calculez la corrélation entre les variables tout en éliminant l'influence d'autres facteurs connexes. Il est préférable de l'étudier avec l'analyse de corrélation partielle. Elle analyse la relation entre deux variables tout en contrôlant l'influence linéaire. d’autres variables. Pour la corrélation linéaire, l’outil utilisé est le coefficient de corrélation partielle.

1. Appelez d'abord l'interface de fenêtre de l'analyse de corrélation partielle, utilisez la « population permanente » comme variable de contrôle et éliminez sa corrélation avec le « revenu du ménage » et « prévu ». domaine" Impact analytique.

2. Dans la barre d'options "Statistiques", cochez "coefficient de corrélation d'ordre zéro", qui est le coefficient de corrélation In. corrélation partielle, lorsque le nombre de variables de contrôle est un, le coefficient de corrélation partielle est appelé coefficient de corrélation partielle du premier ordre lorsque le nombre de variables de contrôle est deux, il est appelé coefficient de corrélation partielle du deuxième ordre lorsqu'il est nul ; , on l'appelle le coefficient de corrélation d'ordre zéro, qui est le coefficient de corrélation. "Moyenne et écart type" ne sont que des statistiques descriptives, qui seront affichées dans les résultats finaux.

3. Analyse des résultats : Il existe également deux hypothèses nulles testées par corrélation nette analyse Le coefficient de corrélation partielle global n'est pas significativement différent de zéro. " Le coefficient de corrélation partielle obtenu est de 0,335, ce qui est supérieur au coefficient de corrélation de 0,323, indiquant qu'il existe une relation linéaire. Observez ensuite que la valeur de probabilité du coefficient de corrélation partielle est 0, ce qui est inférieur au niveau de signification de 0,05 ou 0,01, donc après avoir exclu l'impact de la « population permanente », il existe une relation linéaire entre le « revenu du ménage » et la « superficie planifiée », mais la relation linéaire est relativement faible. .

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