Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*Unverified author*

R Software Module

rwasp_partialcorrelation.wasp

Title produced by software

Partial Correlation

Date of computation

Thu, 13 Nov 2008 10:54:36 -0700

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/13/t1226599144t8p7af6v0s7pqzp.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 09:21:50 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24741, Retrieved Sun, 19 May 2024 09:21:50 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

124

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

F       [Partial Correlation] [] [2008-11-13 17:54:36] [cae3b9b084628ae4df84563390017721] [Current]

Feedback Forum

2008-11-20 12:44:21 [Steven Vanhooreweghe] [reply] 
Ik ben hier geen expert in, maar je begint met te zeggen dat er geen zwak schijnverband is. Is het niet de bedoeling om eerst te kijken of er een verband is, om daarna na te gaan of er geen derde niet-geobserveerde variabele een rol speelt in dit eventuele verband? 
Dat van die subpressor lijkt mij alleszins wel te kloppen. 
2008-11-22 17:05:19 [Peter Van Doninck] [reply] 
Op basis van de gegevens die de student geeft, klopt het dat de gewone correlatie zeer klein is (tussen xy zelfs negatief!). De grootste waarde die gevonden wordt, bedraagt ook slechts 0,52, wat ook zeer klein is. Er is dus geen correlatie tussen de variabelen. De partiële correlatie wijkt ook niet heel sterk af van de gewone correlatie, waardoor de andere variabele geen grote invloed heeft op de correlatie tussen de andere 2 variabelen. De student gebruikt echter termen die niet in het college gebruikt werden, en die nogal technisch zijn. Er is wel geen verder gebruikt gemaakt van de Bivariate kernel Density plots, die een betere illustratie zijn van de verbanden tussen de variabelen.
2008-11-24 18:50:16 [Liese Drijkoningen] [reply] 
De analyse van de student lijkt wel te kloppen, maar ik denk dat we de essentie nog een beetje missen. 
We berekenen de partiële correlatie in eerste instantie om te berekenen wat de correlatie is tussen 2 variabelen, zonder invloed van een 3e variabele omdat deze 3e variabele soms kan zorgen voor een schijncorrelatie. Met de partiële correlatie bereken we dus de werkelijke correlatie tussen 2 variabelen. Zoals de student al zei, is er nauwelijks een corelatie tussen variabele x en y. Als we de partiële correlatie berekenen wordt deze correlatie groter van deze variabelen. Deze vaststelling is eigelijk vreemd in vergelijking met het doel dat we hadden toen we de partiële correlatie gingen berekenen. We willen namelijk een schijncorrelatie uitsluiten, maar de correlatie wordt groter.

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

Dataseries Y:

Download CSV

Histogram

-6
-3
-1
5
-4
-4
-2
-1
1
0
-2

Dataseries Z:

Download CSV

Histogram

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 seconds
R Server	'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'George Udny Yule' @ 72.249.76.132 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24741&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]1 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'George Udny Yule' @ 72.249.76.132[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24741&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24741&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 seconds
R Server	'George Udny Yule' @ 72.249.76.132

Pearson Product Moment Partial Correlation - Ungrouped Data
Statistic	Value
Correlation r(xy)	-0.0389794847347702
Partial Correlation r(xy.z)	-0.218912891358409
Correlation r(xz)	0.269831641923088
Partial Correlation r(xz.y)	0.340440076684371
Correlation r(yz)	0.52190778710625
Partial Correlation r(yz.x)	0.553355978432287

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Pearson Product Moment Partial Correlation - Ungrouped Data \tabularnewline
Statistic & Value \tabularnewline
Correlation r(xy) & -0.0389794847347702 \tabularnewline
Partial Correlation r(xy.z) & -0.218912891358409 \tabularnewline
Correlation r(xz) & 0.269831641923088 \tabularnewline
Partial Correlation r(xz.y) & 0.340440076684371 \tabularnewline
Correlation r(yz) & 0.52190778710625 \tabularnewline
Partial Correlation r(yz.x) & 0.553355978432287 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24741&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Pearson Product Moment Partial Correlation - Ungrouped Data[/C][/ROW]
[ROW][C]Statistic[/C][C]Value[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation r(xy)[/C][C]-0.0389794847347702[/C][/ROW]
[ROW][C]Partial Correlation r(xy.z)[/C][C]-0.218912891358409[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation r(xz)[/C][C]0.269831641923088[/C][/ROW]
[ROW][C]Partial Correlation r(xz.y)[/C][C]0.340440076684371[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation r(yz)[/C][C]0.52190778710625[/C][/ROW]
[ROW][C]Partial Correlation r(yz.x)[/C][C]0.553355978432287[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24741&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24741&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Pearson Product Moment Partial Correlation - Ungrouped Data
Statistic	Value
Correlation r(xy)	-0.0389794847347702
Partial Correlation r(xy.z)	-0.218912891358409
Correlation r(xz)	0.269831641923088
Partial Correlation r(xz.y)	0.340440076684371
Correlation r(yz)	0.52190778710625
Partial Correlation r(yz.x)	0.553355978432287

Parameters (Session):

Parameters (R input):

R code (references can be found in the software module):

(rho12 <- cor(x, y))
(rho23 <- cor(y, z))
(rho13 <- cor(x, z))
(rhoxy_z <- (rho12-(rho13*rho23))/(sqrt(1-(rho13*rho13)) * sqrt(1-(rho23*rho23))))
(rhoxz_y <- (rho13-(rho12*rho23))/(sqrt(1-(rho12*rho12)) * sqrt(1-(rho23*rho23))))
(rhoyz_x <- (rho23-(rho12*rho13))/(sqrt(1-(rho12*rho12)) * sqrt(1-(rho13*rho13))))
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Pearson Product Moment Partial Correlation - Ungrouped Data',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Statistic',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Value',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Correlation r(xy)',header=TRUE)
a<-table.element(a,rho12)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('partial_correlation1.htm','Partial Correlation r(xy.z)',''),header=TRUE)
a<-table.element(a,rhoxy_z)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Correlation r(xz)',header=TRUE)
a<-table.element(a,rho13)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('partial_correlation1.htm','Partial Correlation r(xz.y)',''),header=TRUE)
a<-table.element(a,rhoxz_y)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Correlation r(yz)',header=TRUE)
a<-table.element(a,rho23)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('partial_correlation1.htm','Partial Correlation r(yz.x)',''),header=TRUE)
a<-table.element(a,rhoyz_x)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code