偏相关分析 python 偏相关分析作图

总目录：SPSS学习整理

SPSS实现两变量偏相关分析

• 目的
• 适用情景
• 数据处理
• SPSS操作

• 操作1
• 操作2

• SPSS输出结果分析

• 结果1
• 结果2
• 综合结果

• 知识点

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目的

之前直接研究两个变量的相关关系，现在多了一个影响因素，为了排开这个因素对两个变量之间相关关系的影响。如控制C，研究A和B的相关关系。

适用情景

Pearson检验：正态分布数据
Spearman,Kendall等级相关系数：有序数据或非正态数据。

数据处理

燃料效率*价格

燃料效率*马力

马力*价格

SPSS操作

分析——相关——偏相关性

操作1

操作2

SPSS输出结果分析

结果1

第一个分析检验的是控制燃料效率，观察马力和价格的相关关系。

可以看到在不控制变量时，价格和马力显著（P=0<0.05）正相关（相关性=0.843>0）。同时也可以看到燃料效率和马力是显著（P=0<0.05）负相关（相关性=-0.615<0）。

但当控制燃料效率的影响时，价格和燃料效率相关性为0.786，显著性为0<0.05拒绝原假设，认为显著正相关。所以得出结论，当控制燃料效率不变的前提下，价格和马力之间存在显著的正相关关系。

结果2

第二个分析检验的是控制马力，观察燃料效率和价格的相关关系。

可以看到在不控制变量时，价格和燃料效率显著（P=0<0.05）负相关（相关性=-0.492<0）。同时也可以看到燃料效率和马力也是显著（P=0<0.05）负相关（相关性=-0.615<0）。

但当控制马力的影响时，价格和燃料效率相关性只有0.061，显著性为0.455>0.05接受原假设，认为相关性不显著。所以得出结论，当控制马力不变的前提下，价格和燃料效率之间不存在显著的相关关系。

综合结果

当控制马力不变的前提下，价格和燃料效率之间不存在显著的相关关系。
当控制燃料效率不变的前提下，价格和马力之间存在显著的正相关关系。

知识点