본문내용
의 독립변인들에 기초될 때 와 간의 상관을 일컫는다. 즉 두 독립변인과 하나의 종소변인 사이의 중복 및 고유변량
공 식
: 과 의 상관계수
: 와 의 상관계수
: 과 의 상관계수
여기서 1,2 는 독립 변인 Y는 종속변인을 나타낸다.
예 제
각각의 상관계수가
일 경우의 편 상관 계수는
각각의 상관계수가
일 경우의 편 상관 계수는
세 변인 사이의 상관 계수가
이라고 한다면
즉 이는 두 변인으로 약 45.8%정도 종속변인이 설명 가능하다는 말과 같다
사용조건
부분상관의 확장이므로 부분상관과 사용조건은 동일함
최소 4개이상의 변인이 주어 져야 하고, 각각의 상관 계수를 파악해야함
최소 두 개 독립변인과 하나의 종속변인이 필요함
문 제 점
비 고
은 및 의 양자와 직선관계를 가지며, 과 간의 직선관계의 강도는 의 각 수준의 개인들의 경우 동일하다면, 가 된다.
제 2차 편 상관계수는 두 변인 와 를 예측자로 사용하여 중다 회귀방정식으로부터 각각이 예측되어졌을 때 의 잔여와 의 잔여 간의 상관 과 같다
만일 두 독립 변인 간에 상관이 없다면, 중다상관은 훨씬 더 높아진다. 종속변인과는 높은 상관을 갖지만, 서로 간에는 낮은 상호상관을 갖는 독립변인들은 갖는다.
공 식
: 과 의 상관계수
: 와 의 상관계수
: 과 의 상관계수
여기서 1,2 는 독립 변인 Y는 종속변인을 나타낸다.
예 제
각각의 상관계수가
일 경우의 편 상관 계수는
각각의 상관계수가
일 경우의 편 상관 계수는
세 변인 사이의 상관 계수가
이라고 한다면
즉 이는 두 변인으로 약 45.8%정도 종속변인이 설명 가능하다는 말과 같다
사용조건
부분상관의 확장이므로 부분상관과 사용조건은 동일함
최소 4개이상의 변인이 주어 져야 하고, 각각의 상관 계수를 파악해야함
최소 두 개 독립변인과 하나의 종속변인이 필요함
문 제 점
비 고
은 및 의 양자와 직선관계를 가지며, 과 간의 직선관계의 강도는 의 각 수준의 개인들의 경우 동일하다면, 가 된다.
제 2차 편 상관계수는 두 변인 와 를 예측자로 사용하여 중다 회귀방정식으로부터 각각이 예측되어졌을 때 의 잔여와 의 잔여 간의 상관 과 같다
만일 두 독립 변인 간에 상관이 없다면, 중다상관은 훨씬 더 높아진다. 종속변인과는 높은 상관을 갖지만, 서로 간에는 낮은 상호상관을 갖는 독립변인들은 갖는다.
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