편상관계수(Partial Correlation Coefficient)

  피어슨 상관계수가 두 변수 간의 상관관계를 나타내는 것이라면,  편상관계수는 두 변수 간의 상관관계에서 다른 하나 이상의 변수의 영향을 통제한 상태에서 순수한 효과를 측정하는데 목적이 있다. 즉, A와 B간의 상관관계를 측정할 때, C의 변수를 통제한 뒤에 상관관계를 측정하는 것이다. 예를 들어보면,

 

부모의 불안과 아동의 학업성취도 간의 관계를 알아보는 연구에서 부모 소득의 영향을 통제한다면?

 

위의 변인은 모두 연속형변인이다. 연구에서 아동의 양육방식의 순수한 효과를 검증하려는데 있어, 부모의 소득은 학업성취도에 영향을 미칠 수 있는 혼입변인(confounding variable)으로 간주되기에 통제해야한다. 

 

검정절차는 다음과 같다. 

spss 20에서 편상관계수 검정 절차 1

분석(A) - 상관분석(C) - 편상관계수(R) 로 들어간다. 

spss 20에서 편상관계수 검정 절차 2

독립변수와 종속변수의 변수탭에, 통제할 변수를 제어변수탭에 삽입한다. 

spss 20에서 편상관계수 검정 절차 3

 

피어슨 상관계수도 확인하고싶다면 옵션(O)을 클릭해서 0차 상관(Z)을 체크하고 계속을 누른다. 사조사 시험에서는 평균과 표준편차 또한 체크한다. 그리고 계속- 확인을 누르면 다음과 같은 화면이 뜬다.

spss 20에서 편상관계수 검정 절차 4

 

  기술통계량은 각 변수의 평균, 표준편차, 그리고 표본 크기를 나타낸다. 하단의 상관분석 결과에서 어떻게 해석할지 혼란스럽다면, 빨간색 원 두 개에 주목하면 된다.

  첫 번째 빨간 원은 부모의 불안과 아동의 학업성취도 간의 상관관계를 보여주며, 이때 부모 소득 변수를 통제하지 않은 결과를 나타낸다. 상관계수가 -0.585로 나타나, 부모의 불안이 높아질수록 아동의 학업성취도가 낮아지는 경향이 있음을 알 수 있다.

  두 번째 빨간 원은 부모의 불안과 아동의 학업성취도 간의 상관관계를 부모 소득 변수를 통제한 상태에서 측정한 결과이다. 상관계수가 -0.784로 나타났으며, 이는 부모 소득을 통제했을 때 부모의 불안과 아동의 학업성취도 간의 음의 상관관계가 더 강해졌음을 의미한다.  

 

  통계지식이 빠삭하다면 알겠지만, 해당 도표에는 크나큰 문제가 하나 있다. 우선, 부모의 수입과 학업성취도의 관계에서 .684로 강한 양의 상관관계를 보여준다. 즉, 공선성의 문제가 일어날 가능성이 있다는 것이다. 이 문제에 대해서는 추후 회귀분석에서 포스팅하도록하겠다. 

 

 

편상관분석의 예시 데이터 파일을 올렸으니 직접 연습해보길 바란다. 

SPSS_Data_for_Partial_Correlation_Analysis.sav

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