偏相関
| コマンド: | 統計 相関偏相関 |
|---|
2 つの変数間の関係が他の変数の影響を受けていると考えられる場合は、偏相関を使用します。偏相関係数は、各共変量の影響について調整（補正）されているといわれます。
必要な入力
変数Y - 変数X
関心のある 2 つの変数を選択します。
共変量
変数 X と Y の関係に影響を与えていると考えられる変数。
選択
（任意）選択したケースのサブグループだけを統計分析に含めるには、フィルターを入力します。
オプション
一方または両方の変数に対数変換を選択できます。
結果
変数Y | GRADE_A |
|---|---|
変数X | ATP |
共変量 |
|---|
CONCENTRATION |
MORPHOLOGY |
サンプルサイズ | 46 |
|---|---|
相関係数r | 0.1805 |
有意水準 | P=0.2410 |
  |
偏相関の結果ウィンドウには次の内容が表示されます。
- サンプルサイズ：（選択された）データ対の数
- 相関係数：偏相関係数と P値
解釈
偏相関係数は通常の Pearson 相関係数と同じように解釈します。値は −1 から +1 の範囲をとり、両方の変数から共変量の線形の影響を取り除いた後の X と Y の線形関係の強さと方向を表します。つまり、「共変量の値が同じ対象者の間で、X と Y はどの程度強く関連しているか」という問いに答えるものです。P値は、母集団における偏相関が 0 であるという帰無仮説を検定します。
偏相関は、必ず単純な（調整していない）相関係数と比較してください。偏相関がずっと 0 に近い場合、X と Y の関連は主に共変量によって説明されます（交絡）。ほぼ同じ場合、共変量の影響はわずかです。より大きい場合や符号が逆の場合は、共変量が関連を覆い隠していたことになります（抑制）。調整で取り除かれるのは線形の効果だけであり、因果関係を証明するものではないことに注意してください。調整は、X と Y の両方に影響すると考えられる変数に対してのみ行ってください。X と Y の間の因果経路上にある変数で調整すると、測定したい効果そのものの一部が取り除かれてしまいます。
文献
- Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.