[SPSS 강좌] 편상관분석 (Partial Correlation Analysis) 방법 - 통제변수를 고려한 상관관계 분석

본 글에서는 편 편상관계수를 분석하는 방법에 대해서 배워보겠습니다.

편상관계수 분석은 우리가 익히 알고 있는 상관관계 (피어슨 상관계수) 분석과 거의 동일합니다.
단, 2변수 이외에 관련된 1개의 변수의 영향을 제거했을 때의 2개 변수 간의 순수한 상관관계를 분석하는 방법입니다.

메뉴에서 [분석] - [상관분석] - [편상관계수] 을 클릭합니다.

설정 창이 나타나면 아래와 같이 설정합니다.

잠깐 기다리면 아래와 같이 분석 결과가 나타납니다.
[성별] 이 통제 변수로 설정된 것을 확인할 수 있습니다.

신장(키)와 체중(몸무게)의 상관계수 값이 0.638 로 계산된 것을 확인할 수 있습니다.

그럼 위의 편상관계수 분석 결과와
(성별을 통제 변수로 사용하지 않은) 원래의 상관계수 분석결과를 비교해 보겠습니다.

아래는 원래의 기본적인 상관계수 분석 결과 화면입니다.

간단히 비교해보면 원래의 상관계수는 0.77 이고 유의도(0.000) 으로 매우 상관관계가 높은 것으로 분석되나,
성별을 통제변수로 설정한 편상관계수는 0.638 이고 유의도 (0.001) 으로 상관관계가 상대적으로 낮은 것을 볼 수 있습니다.

이것으로 SPSS에서 편상관계수를 계산하는 방법을 공부하였습니다.
우선 편상관계수를 측정하는 방법 중심으로 설명하였고 필요한 개념적인 설명은 차후 추가하도록 하겠습니다.

수고하셨습니다^^.

관련자료.
[1] 이훈영 교수의 SPSS를 이용한 데이터분석. (p.104-p.108)