統計の自学シリーズです。第9回目の今日も下記の本の第5章を読み、いろいろな統計テストについて学びました（p.131-147） 。
- Larson-Hall, Jenifer. A guide to doing statistics in second language research using SPSS and R. Routledge, 2015.
Partial correlation（偏相関分析）
ある変数を取り除いたときの2つの値の関係性を調べたいときに使う統計分析です。
上記の本では以下のような例を挙げてました(p.132)、
語彙テストをしたとき、年齢が上の学生の方が若い学生よりも苦労していました。あなたが興味を持っているのは語彙知識と読解テストの関係性ですが、その関係性を正確に把握するため、年齢という要素を取り除くことにしました。
偏相関分析は以下のような特徴があるそうです（p. 132)
- 変数は3つ以上
- それぞれの変数にはレベルの違いなどはない
- これらの変数の平均値をとると、平均値は3つ以上出てくる
- 変数はすべて連続変数である
- どちらの変数も独立変数・従属変数と常に定義できるわけではない
実際に偏相関分析を使った分析としてはLarsen-Hall (2006)があるそうです。この研究では、英語の学習開始年齢と文法・音素テストの関係を知りたかったそうです。ただ、そのときに学習開始年齢が早ければ早いほど、英語のインプット量も多くなるため、このインプット量は統計的に取り除いたようです。
このように何かの要素を取り除いた後の相関関係を調べるときの分析のことを偏相関分析というようです。
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