¿Cuándo debo usar correlación parcial o correlación semi parcial?

Answer 1

En el contexto de una regresión múltiple, la correlación semi parcial al cuadrado es útil como una forma de pensar sobre la partición de la varianza de las variables de resultado Y: la varianza que es predecible de manera única a partir de la variable predictora X1 corresponde a la correlación semipartial al cuadrado de X1 con Y , controlando todas las demás variables incluidas como predictores.

(Si utiliza SPSS, tenga en cuenta que llama a la “correlación semipartial” una correlación de “parte”, y que debe ajustar esto a mano para interpretarlo como una proporción de la varianza).

Cuando hace una r semipartial, está examinando la asociación entre un predictor X1 y Y, cuando ha eliminado la varianza que es predecible de otros predictores (como X2) SOLAMENTE de la variable X1, y no de la variable de resultado Y. En el diagrama a continuación (de Warner, 2012, Estadísticas aplicadas: desde técnicas bivariadas hasta técnicas multivariadas) el área a corresponde a la correlación semipartial al cuadrado entre Y y X1, controlando por X2; es decir, la proporción de la varianza total de Y que es exclusivamente predecible a partir de X1 (controlando por X2).

Se tiende a informar una correlación parcial fuera del contexto de regresión. Una correlación parcial al cuadrado representa la varianza compartida o predicha entre X1 e Y, eliminando cualquier varianza asociada con todos los demás predictores de AMBOS X1 E Y. La regresión SPSS proporciona una correlación parcial entre cada predictor e Y, pero la r parcial al cuadrado no proporciona información sobre la forma en que la varianza TOTAL de Y se divide en proporciones de varianza residuales y únicas para cada variable predictiva (porque ya no estamos viendo la varianza total de Y en una correlación parcial).

En la práctica, las r parciales y semipaciales son iguales en signo y tienden a ser similares en magnitud.

Answer 2

La idea básica en la correlación parcial y semipartial es examinar las correlaciones entre los residuos. Si regresamos la variable X a la variable Z, luego restamos X ‘de X, tenemos un e residual. Esta e no estará correlacionada con Z, por lo que cualquier correlación que X comparta con otra variable Y no puede deberse a Z. Aquí hay un ejemplo http://www.spss-research.com/cus …

Con la correlación parcial, encontramos que la correlación entre X e Y mantiene Z constante tanto para X como para Y. Sin embargo, a veces, queremos mantener Z constante solo para X o solo Y. En ese caso, calculamos una correlación semipartial. Se calcula una correlación parcial entre dos residuos. Se calcula una semipartial entre una variable residual y otra sin procesar o sin residual.