Cómo calcular la correlación parcial en SPSS

En estadística, a menudo usamos el coeficiente de correlación de Pearson para medir la relación lineal entre dos variables.

Sin embargo, a veces nos interesa comprender la relación entre dos variables mientras controlamos por una tercera variable .

Por ejemplo, supongamos que queremos medir la asociación entre la cantidad de horas que estudia un estudiante y la puntuación del examen final que recibe, mientras controlamos la nota actual del estudiante en la clase.

En este caso, podríamos utilizar una correlación parcial para medir la relación entre las horas estudiadas y la puntuación del examen final.

Este tutorial explica cómo calcular la correlación parcial en SPSS.

Ejemplo: correlación parcial en SPSS

Supongamos que tenemos un conjunto de datos que muestra la siguiente información para 10 estudiantes:

  • Calificación actual en una clase
  • Horas dedicadas a estudiar para el examen final
  • Puntuación del examen final

Datos brutos en SPSS

Realice los siguientes pasos para calcular la correlación parcial entre las horas y el examen, mientras controla la calificación:

  • Haga clic en la pestaña Analizar .
  • Haga clic en Correlacionar .
  • Haga clic en Parcial .

En la ventana emergente, arrastre las horas y el examen al cuadro que dice Variables y arrastre la calificación al cuadro que dice Control para . Luego haga clic en Aceptar.

Correlación parcial en SPSS

Una vez que haga clic en Aceptar, aparecerá la siguiente pantalla:

Resultados de correlación parcial en SPSS

Podemos ver que la correlación parcial entre las horas estudiadas y la puntuación del examen final es .191 , que es una pequeña correlación positiva. A medida que aumentan las horas estudiadas, la puntuación del examen también tiende a aumentar, suponiendo que la calificación actual se mantenga constante.

El valor p de dos colas correspondiente es .623 . Dado que este valor no es inferior a 0,05, esto significa que la correlación parcial entre las horas y la puntuación del examen no es estadísticamente significativa.

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