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spss:Partial過程
2017-07-03
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spss:Partial過程

【Variables框】

用于選入需要進(jìn)行偏相關(guān)分析的變量，至少需要選入兩個。
【Controlling for框】
用于選擇需要在偏相關(guān)分析時進(jìn)行控制的協(xié)變量，如果不選入，則進(jìn)行的就是普通的相關(guān)分析。
【Test of Significance單選框組】
意義同前，用于確定是進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的單側(cè)（One-tailed）或雙側(cè)（Two-tailed）檢驗(yàn)，一般選雙側(cè)檢驗(yàn)。
【Display actual significince level復(fù)選框】

用于確定是否在結(jié)果中給出確切的P值，一般選中。

【Options鈕】
彈出Options對話框，選擇需要計算的描述統(tǒng)計量和統(tǒng)計分析：
Statistics復(fù)選框組可選的描述統(tǒng)計量。它們是：
Means and standard deviations每個變量的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差
Zero-order correlations給出包括協(xié)變量在內(nèi)所有變量的相關(guān)方陣
Missing Values單選框組定義分析中對缺失值的處理方法，可以是具體分析用到的兩個變量有缺失值才去除該記錄（Exclude cases pairwise），或只要該記錄中進(jìn)行相關(guān)分析的變量有缺失值（無論具體分析的兩個變量是否缺失），則在所有分析中均將該記錄去除（Excludes cases listwise）。默認(rèn)為前者，以充分利用數(shù)據(jù)。
9.2.2　結(jié)果解釋
偏相關(guān)分析的結(jié)果和普通相關(guān)分析幾乎完全相同，非常容易看懂，比如說我們要在排除變量judge3的影響后計算變量judge1和judge2的相關(guān)性（只是舉個例子而已，這樣是沒有實(shí)際依據(jù)的），則結(jié)果如下：
這些結(jié)果一目了然，不用再解釋了吧，可見當(dāng)控制了變量judge3的影響后，judge1和judge2的相關(guān)系數(shù)值大大降低，但仍然具有統(tǒng)計學(xué)意義。
請注意，友好的統(tǒng)計軟件界面是會騙人的：偏相關(guān)分析和協(xié)方差分析一樣，里面蘊(yùn)涵的統(tǒng)計學(xué)知識要遠(yuǎn)比你用統(tǒng)計軟件進(jìn)行操作時感覺到的內(nèi)容復(fù)雜的多，這些分析都具有嚴(yán)格的適用條件，在進(jìn)行分析之前需要對數(shù)據(jù)是否滿足條件進(jìn)行考察。因此進(jìn)行這些分析前一定要參考有關(guān)書籍，并慎重行事。
- - -　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．．JUDGE3
JUDGE1　　JUDGE2
JUDGE1　　1．0000　　．5632
（0）（297）
P＝．P＝．000
JUDGE2　?。?632　　1.0000
（297）（0）
P＝．000　　P＝．
（Coefficient /（D．F．）/ 2-tailed Significance）
”．”is printed if a coefficient cannot be computed
Partial Corr


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