4.2.2. Частные корреляции

Для исследования этого вопроса применяется коэффициент частной корреляции.

Не вдаваясь в подробности вычисления, коэффициент частной корреляции можно представить как коэффициент корреляции регрессионных остатков ex и єу уравнений:

X = ax+bx х Z + єх

Y = ay+by х Z + єу .

Таким образом, снимается часть зависимости, обусловленная третьей переменной, проявляется «чистая» взаимосвязь X и Y. Уравнению регрессии мы посвятим в дальнейшем специальный раздел. Здесь мы приведем пример задания частной корреляции.

Время, затраченное на покупки, и время на мытье посуды связаны положительно: чем больше человек тратит его на покупки, тем больше на посуду (табл. 4.16, RLMS, 7 волна). Может быть, это определяется тем, что человек вообще занимается домашней работой? Для проверки возьмем в качестве управляющей переменной время на уборку квартиры ... и получим табл. 4.17. Оказалось, что эта связь между временными затратами на покупку продуктов и мытье посуды имеет самостоятельный смысл, так как частная корреляция по-прежнему значима, хотя уменьшилась с 0,320 до 0,256.

Таблица 4.16

Коэффициент корреляции времени приготовления пищи и закупки продуктов CO17A время на приготовление пищи CO15A время на покупку продуктов Pearson Correlation 0,3193 Sig. (2-tailed) 0,0000 N 3549 Таблица 4.17

Коэффициент корреляции времени приготовления пищи и закупки продуктов

Controlling for.. CO19A (время на уборку квартиры ) CO17A время на приготовление пищи CO15A время на покупку продуктов Pearson Correlation 0,2558 Sig. (2-tailed) 0,0000 N 3546