9.2 Partial过程

9.2.1　界面说明

【Variables框】

用于选入需要进行偏相关分析的变量，至少需要选入两个。

【Controlling for框】

用于选择需要在偏相关分析时进行控制的协变量，如果不选入，则进行的就是普通的相关分析。

【Test of Significance单选框组】

意义同前，用于确定是进行相关系数的单侧（One-tailed）或双侧（Two-tailed）检验，一般选双侧检验。

【Display actual significince level复选框】

用于确定是否在结果中给出确切的P值，一般选中。

【Options钮】

弹出Options对话框，选择需要计算的描述统计量和统计分析：

• Statistics复选框组 可选的描述统计量。它们是：

1. Means and standard deviations每个变量的均数和标准差
2. Zero-order correlations给出包括协变量在内所有变量的相关方阵

• Missing Values单选框组 定义分析中对缺失值的处理方法，可以是具体分析用到的两个变量有缺失值才去除该记录（Exclude cases pairwise），或只要该记录中进行相关分析的变量有缺失值（无论具体分析的两个变量是否缺失），则在所有分析中均将该记录去除(Excludes cases listwise)。默认为前者，以充分利用数据。

9.2.2　结果解释

偏相关分析的结果和普通相关分析几乎完全相同，非常容易看懂，比如说我们要在排除变量judge3的影响后计算变量judge1和judge2的相关性（只是举个例子而已，这样是没有实际依据的），则结果如下：

Partial Corr

- - -  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         .5632     1.0000
             (  297)    (    0)
             P= .000    P= .

(Coefficient / (D.F.) / 2-tailed Significance)

" . " is printed if a coefficient cannot be computed

这些结果一目了然，不用再解释了吧，可见当控制了变量judge3的影响后，judge1和judge2的相关系数值大大降低，但仍然具有统计学意义。

请注意，友好的统计软件界面是会骗人的：偏相关分析和协方差分析一样，里面蕴涵的统计学知识要远比你用统计软件进行操作时感觉到的内容复杂的多，这些分析都具有严格的适用条件，在进行分析之前需要对数据是否满足条件进行考察。因此进行这些分析前一定要参考有关书籍，并慎重行事。