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Mesure de la relation linéaire de deux variables quantitatives après contrôle statistique d’une troisième variable.
Mesure de la relation linéaire de deux variables quantitatives après contrôle statistique d’une troisième variable.
La corrélation partielle ''r<sub>YX<sub>1</sub>·X<sub>2</sub></sub>'' est la corrélation entre ''Y'' et ''X<sub>1</sub>'' à ''X<sub>2</sub>'' constant.
La corrélation partielle est une corrélation résiduelle&nbsp;: c’est la corrélation entre les [[résidu|résidus]] de la [[analyse de régression|régression]] de ''Y'' en ''X<sub>2</sub>'' et les résidus de la régression de ''X<sub>1</sub>'' en ''X<sub>2</sub>''. La corrélation partielle ''r<sub>YX<sub>1</sub>·X<sub>2</sub></sub>'' est donc une mesure de la relation linéaire qui reste entre ''Y'' et ''X<sub>1</sub>'' après que l’effet de ''X<sub>2</sub>'' a été retiré de ''Y'' et de ''X<sub>1</sub>''.
Le principe de la corrélation partielle peut être généralisé aux cas où on contrôle statistiquement plusieurs variables simultanément.


==Formule==
==Formule==
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r_{YX_{1} \cdot X_{2}} = \frac{r_{YX_{1}} - r_{YX_{2}} r_{X_{1}X_{2}} }{\sqrt {1-{r_{YX_{2}}^2}} \sqrt {1-{r_{X_{1}X_{2}}^2}}}
r_{YX_{1} \cdot X_{2}} = \frac{r_{YX_{1}} - r_{YX_{2}} r_{X_{1}X_{2}} }{\sqrt {1-{r_{YX_{2}}^2}} \sqrt {1-{r_{X_{1}X_{2}}^2}}}
</math></center>
</math></center>
<div style="padding:15px; background-color:#DFF0D8; color:#3C763D">
<span style="font-size: 115%">Exemple</span>
La corrélation entre le vocabulaire (nombre de mots connus) et la pointure des chaussures chez des enfants de 9 à 14 ans est de ''r''&nbsp;= 0,50. Après contrôle statistique d’une troisième variable, l’âge, dont la corrélation avec le vocabulaire est de ''r''&nbsp;= 0,60 et la corrélation avec la pointure des chaussures est de ''r''&nbsp;= 0,80, la corrélation résiduelle entre le vocabulaire et la pointure des chaussures est de ''r<sub>VP·A</sub>''&nbsp;= 0,04 :
<center><span style="color:red"><math>\color{OliveGreen}
r_{VP\cdot A} = \frac{0,50 - (0,60 \cdot 0,80)}{\sqrt {1-0,60^2} \sqrt {1-0,80^2}} = 0,04
</math></span></center>
</div>


==SAS==
==SAS==
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*[[Corrélation]]
*[[Corrélation]]
*[[Coefficient de corrélation de Bravais-Pearson]]
*[[Coefficient de corrélation de Bravais-Pearson]]
*[[Coefficient de corrélation semi-partielle]]
*[[Analyse de régression]]


{{DEFAULTSORT:Coefficient de correlation partielle}}
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[[Catégorie:Statistique]]
[[Catégorie:Statistique]]

Dernière version du 16 février 2024 à 16:54

Syn. : Corrélation partielle. Angl. : Partial correlation coefficient ; partial correlation ; first-order partial correlation.

Mesure de la relation linéaire de deux variables quantitatives après contrôle statistique d’une troisième variable.

La corrélation partielle rYX1·X2 est la corrélation entre Y et X1 à X2 constant.

La corrélation partielle est une corrélation résiduelle : c’est la corrélation entre les résidus de la régression de Y en X2 et les résidus de la régression de X1 en X2. La corrélation partielle rYX1·X2 est donc une mesure de la relation linéaire qui reste entre Y et X1 après que l’effet de X2 a été retiré de Y et de X1.

Le principe de la corrélation partielle peut être généralisé aux cas où on contrôle statistiquement plusieurs variables simultanément.

Formule

rYX1X2=rYX1rYX2rX1X21rYX221rX1X22


Exemple

La corrélation entre le vocabulaire (nombre de mots connus) et la pointure des chaussures chez des enfants de 9 à 14 ans est de r = 0,50. Après contrôle statistique d’une troisième variable, l’âge, dont la corrélation avec le vocabulaire est de r = 0,60 et la corrélation avec la pointure des chaussures est de r = 0,80, la corrélation résiduelle entre le vocabulaire et la pointure des chaussures est de rVP·A = 0,04 :

rVPA=0,50(0,600,80)10,60210,802=0,04


SAS

proc corr;
   var y x1;
   partial x2;
proc reg;
   model y = x1 x2 / pcorr2;
 

Voir aussi