다음 은 이러한 문제를 이해하는 데 유용한 자료입니다. 우수합니다. 당신은 그것을 철저히 읽어야합니다.

그러나 빠른 소개를하겠습니다. 3 개의 변수 , 및 가 있다고 가정하십시오 . 와 의 관계에 주로 관심이 있지만 는 와 관련이 있으며 불행히도 는 와 혼동 된다는 것을 알고 있습니다. 관계의 강도 만 알고 싶다면 Pearson의 제품-모멘트 상관 계수 이 유용한 효과 크기 측정 값입니다. x

$x$

$x$y

$y$

$y$z

$z$

$z$x

$x$

$x$y

$y$

$y$y

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$z$x

$x$

$x$r

$r$

$r$

이 상황에서는 를 무시 하고 와 사이의 상관 관계를 계산할 수 있습니다 (값은 직접 상관의 편향 추정치이므로 실제로는 좋은 생각이 아닙니다). 아무것도 제어하지 않았으므로 이것은 ‘0 차’상관 관계입니다. z

$z$

$z$x

$x$

$x$y

$y$

$y$

대신과 혼란에 대한 양심적 인 접근 및 제어를위한 선택할 수 , 밖으로 partialling에 의해 . 계산적으로 최적은 아니지만 를 로 회귀 하고 를 로 회귀 한 다음 두 모델의 잔차 간의 상관 관계를 계산하는 것이 개념적으로 명확한 방법 입니다. 하나의 변수에 대해 제어되었으므로 이는 ‘1 차’ 부분 상관 관계 여야합니다 . 또 다른 가능성은 부분이고 하나만 변수에서 말하는 . 예를 들어, 를 되돌리고 잔차를z

$z$

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$z$

$z$y

$y$

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$z$x

$x$

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$y$z

$z$

$z$x

$x$

$x$ . 이것은 ‘1 차’ 반-부분 (또는 부분 ) 상관 관계 *입니다.

나는 실제로 그런 것을 본 적이 없지만 17 개의 다른 변수를 부분적으로 분류하면 ‘일곱 번째’부분 상관 관계가 있습니다. 링크 된 웹 사이트는 예를 들어 여러 공식과 다이어그램으로 매우 유익합니다. 읽어봐 기술적으로 말하면 실제로 ‘1 차’ 상관 관계 와 같은 것은 없으며 ‘0 차’ 부분 또는 반 부분 상관 과 같은 것도 없습니다 . ‘0 차’ 상관 관계 만 있고 ‘1 차’, ‘2 차’등, ‘차수’ 부분 및 반 부분 상관 관계 만 있습니다.

* 부분 및 반 부분 상관 관계를 사용할 수있는 이유 는 답변하려는 질문에 따라 다릅니다. 종종 사람들이 보이는 상관 관계의 패턴을 만든다고 믿는 인과 관계 패턴과 관련이있을 수 있습니다. 예를 들어, 를 제어하는 와 사이 의 ‘1 차’ 부분 상관 관계 (즉, )는 와 가 모두 직접 연결없이 영향 이라는 아이디어와 일치 합니다. 그들 사이에. 마찬가지로, 누군가 가 상관 관계가 있음을 보여주고 싶을 수도 있습니다.x

$x$

$x$y

$y$

$y$z

$z$

$z$0

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$0$rxy|z=0

$r_{xy|z}=0$

$r_{xy|z}=0$x

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$x$y

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$y$z

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$z$y

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$y$x

$x$

$x$ 제어 한 후에도 . 구조 방정식 모델 에서 진행중인 작업의 일부 는 부분 및 반 부분 상관 관계 로 이해 될 수 있습니다 . z

$z$

$z$

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답변