FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_partialcorrelation.wasp
Title produced by softwarePartial Correlation
Date of computationMon, 10 Nov 2008 06:42:25 -0700
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/10/t12263245805mlel8ur44n62a7.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 05:43:30 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23052, Retrieved Sun, 19 May 2024 05:43:30 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact141

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Partial Correlation] [various eda q1-deel2] [2008-11-10 13:42:25] [4940af498c7c54f3992f17142bd40069] [Current]
Feedback Forum
2008-11-21 19:40:56 [Kim Wester] [reply] 
Bij Partial Correlatie vergelijk je drie tijdreeksen met elkaar. Hierbij wordt de invloed van 1 variabele uitgezuiverd; deze kan namelijk het beeld van de correlatie tussen de andere 2 andere reeksen vertekenen.

In dit geval is de correlatie tussen x en y 0.565259717157914. Wanneer reeks z wordt toegevoegd is te zien dat deze reeks vrijwel geen invloed heeft op de correlatie tussen x en y. Dit betekent dat de correlatie geen vertekend beeld geeft.

Dit is echter niet het geval bij reeks x en z waarbij reeks y wordt toegevoegd. Dit levert een negatieve correlatie op, waardoor het lijkt alsof er en negatief verband is. Dit is echter niet zo!
2008-11-23 13:35:40 [Nathalie Boden] [reply] 
Bij partiële correlatie ga je inderdaad 3 variabelen met elkaar vergelijken. Zo kan je verbanden leggen met de verschillende tijdreeksen. Hierbij wordt zoals de vorige leerling beschrijft 1 variabele uitgezuiverd/weggeveegd. Dit kan inderdaad zorgen dat dit een vertekend beeld kan hebben. Zo zien we ook inderdaad dat bij een correlation van (x,y) en de partial correlation van (xy.z)geen vertekend beeld is en de waarden zeer dicht bij elkaar liggen namelijk 0.565259717157914 en 0.564921901604488. Bij een partial correlation van(xz.y) krijgen we een negatieve uitkomst waardoor het inderdaad lijkt ofdat er een negatief verband bestaat wat hier niet het geval is.

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
110,40
96,40
101,90
106,20
81,00
94,70
101,00
109,40
102,30
90,70
96,20
96,10
106,00
103,10
102,00
104,70
86,00
92,10
106,90
112,60
101,70
92,00
97,40
97,00
105,40
102,70
98,10
104,50
87,40
89,90
109,80
111,70
98,60
96,90
95,10
97,00
112,70
102,90
97,40
111,40
87,40
96,80
114,10
110,30
103,90
101,60
94,60
95,90
104,70
102,80
98,10
113,90
80,90
95,70
113,20
105,90
108,80
102,30
99,00
100,70
115,50
Dataseries Y:
Download CSV
Histogram 
109,20
88,60
94,30
98,30
86,40
80,60
104,10
108,20
93,40
71,90
94,10
94,90
96,40
91,10
84,40
86,40
88,00
75,10
109,70
103,00
82,10
68,00
96,40
94,30
90,00
88,00
76,10
82,50
81,40
66,50
97,20
94,10
80,70
70,50
87,80
89,50
99,60
84,20
75,10
92,00
80,80
73,10
99,80
90,00
83,10
72,40
78,80
87,30
91,00
80,10
73,60
86,40
74,50
71,20
92,40
81,50
85,30
69,90
84,20
90,70
100,30
Dataseries Z:
Download CSV
Histogram 
72,50
59,40
85,70
88,20
62,80
87,00
79,20
112,00
79,20
132,10
40,10
69,00
59,40
73,80
57,40
81,10
46,60
41,40
71,20
67,90
72,00
145,50
39,70
51,90
73,70
70,90
60,80
61,00
54,50
39,10
66,60
58,50
59,80
80,90
37,30
44,60
48,70
54,00
49,50
61,60
35,00
35,70
51,30
49,00
41,50
72,50
42,10
44,10
45,10
50,30
40,90
47,20
36,90
40,90
38,30
46,30
28,40
78,40
36,80
50,70
42,80

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23052&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]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23052&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23052&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


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

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24






Pearson Product Moment Partial Correlation - Ungrouped Data
StatisticValue
Correlation r(xy)0.565259717157914
Partial Correlation r(xy.z)0.564921901604488
Correlation r(xz)0.0236839656594335
Partial Correlation r(xz.y)-0.000426613873305128
Correlation r(yz)0.0425212799870432
Partial Correlation r(yz.x)0.0353271954683773

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Pearson Product Moment Partial Correlation - Ungrouped Data \tabularnewline
Statistic & Value \tabularnewline
Correlation r(xy) & 0.565259717157914 \tabularnewline
Partial Correlation r(xy.z) & 0.564921901604488 \tabularnewline
Correlation r(xz) & 0.0236839656594335 \tabularnewline
Partial Correlation r(xz.y) & -0.000426613873305128 \tabularnewline
Correlation r(yz) & 0.0425212799870432 \tabularnewline
Partial Correlation r(yz.x) & 0.0353271954683773 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23052&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]0.565259717157914[/C][/ROW]
[ROW][C]Partial Correlation r(xy.z)[/C][C]0.564921901604488[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation r(xz)[/C][C]0.0236839656594335[/C][/ROW]
[ROW][C]Partial Correlation r(xz.y)[/C][C]-0.000426613873305128[/C][/ROW]
[ROW][C]Correlation r(yz)[/C][C]0.0425212799870432[/C][/ROW]
[ROW][C]Partial Correlation r(yz.x)[/C][C]0.0353271954683773[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=23052&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=23052&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


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

Pearson Product Moment Partial Correlation - Ungrouped Data
StatisticValue
Correlation r(xy)0.565259717157914
Partial Correlation r(xy.z)0.564921901604488
Correlation r(xz)0.0236839656594335
Partial Correlation r(xz.y)-0.000426613873305128
Correlation r(yz)0.0425212799870432
Partial Correlation r(yz.x)0.0353271954683773


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

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')