Korrelazio partzial

Estatistikan, korrelazio partzialak beste aldagai batzuen eragina ezabaturik, bi aldagai kuantitatiboren arteko korrelazioa adierazten du. Kontzeptu garrantzitsua da; izan ere, bi aldagaien arteko korrelazioa aztertzean, beste aldagai batzuk bi aldagaien korrelazioan izan dezaketen eragina ezabatu edo kontrolpean eduki behar da.

Adibidez, 8-14 urteko haur batzuei buruz, adina, adimen maila eta garaiera jasotzen badira, altueraren eta adimen mailaren arteko korrelazio positiboa antzemango da, bi aldagaien arteko korrelazio koefizientea kalkulatzen bada. Hau da, logika edo teoria guztien aurka dagoen baieztapena egitera eramango luke korrelazio koefizienteak: zenbat eta garaiagoa, orduan eta adimentsuagoa izango da haurra. Emaitza harrigarri eta logikarik gabeko arrazoia hau da: haurra hazi ahala (zenbat eta urte gehiago izan), orduan eta garaiagoa eta adimentsuagoa da, baina ez da adimentsuagoa garaiagoa delako, urte gehiago dituelako baizik. Beraz, altueraren eta adimen mailaren arteko benetako korrelazio maila aztertzeko, adinaren eragina ezabatu behar da, korrelazio partzialaren bitartez.

Korrelazio partziala kontzeptu garrantzitsua erregresio anizkoitzean.

Korrelazio partzialerako koefizientea lagin batean

A eta B aldagaien arteko korrelazio partzialerako koefizientea, C hirugarren aldagai baten efektua ezabatuz honela irudikatu eta kalkulatzen da, aldagaien arteko korrelazio koefizienteetatik abiatuz:

$r_{AB.C}={\dfrac {r_{AB}-r_{AC}\cdot r_{BC}}{{\sqrt {1-r_{AC}^{2}}}\cdot {\sqrt {1-r_{BC}^{2}}}}}$

Kanpo estekak

• Datuak: Q2998010