Partial correlation

Uit Methodologiewinkel
Ga naar: navigatie, zoeken

Waar deze test voor wordt gebruikt

De partial correlation is de correlatie tussen twee variabelen waarbij de effect van controle variablen wordt verwijderd.

PaC1.png

Assumpties

Schaal: Alle variabelen moeten minstens op interval of ratio niveau gemeten zijn.

Normaal verdeeld: De drie variabelen moeten (ongeveer) normaal verdeeld zijn.

Lineariteit: Tussen de variablen moeten lineaire verbanden bestaan. Te zien aan het scatterplot.

Homoscedastischiteit: De relatie moet homoscedastisch zijn, te zien aan het scatterplot.

Wat te doen als je niet aan je assumptie(s) voldoet?

n.v.t.

Hoe uit te voeren in SPSS

Analyze → Correlate → Partial In het vak ‘variables’ zet je de variabelen waarover je de partiele correlatie wil berekenen. In het vak ‘controlling for’ zet je de variabele die je constant wil houden/waarvoor je wilt controleren. Bij ‘options’ klik je ‘zero-order correlations’ aan.


Interpreteren SPSS-output

PaC2.png
Hier zie je de output van een correlatie tussen commit1 en commit3 gecontroleerd voor prosecutor1. In de eerste colom zie je of presecutor mee wordt genomen als controle variable.
In de eerste regel zie je de normale correlatie tussen commit1 en commit3 (r = .352, p < .001). In het tweede deel van de output kan je zien wat de partiele correlatie tussen commit 1 en commit3 is (r =.341, p < .001) Wat je hier kan zien, is dat de correlatie tussen commit1 en commit3 niet veel verschilt van , de controle variable heeft dus niet echt een invloed.


Rapporteren conclusie

Er werd een correlatie gevonden tussen X en Y (r(df)=...,p<.05), maar die correlatie was niet meet significant als er werd gecontroleerd voor Z (r*(df)=...,p>.05) Hierbij is df het aantal waarnemingen min twee (N-2) en op de puntjes komt de bijbehorende correlatie.

  • Het symbool voor partiële correlatie is een r met als subscript XY-Z, waar Z de controlevarariabele is.


Non-parametrische variant

n.v.t.

Video Tutorial

EmbedVideo is missing a required parameter.