Выполнение. Вычисление парных коэффициентов корреляции было рассмотрено ранее (смВычисление парных коэффициентов корреляции было рассмотрено ранее (см. раб. 2.4). Для нашей задачи имеем rxy = 0,595, rxv = 0,827, ryv = 0,728. Таким образом, можно рассчитать коэффициенты множественной корреляции. Что касается частных (парциальных) коэффициентов корреляции, то для их вычисления в SPSS имеются специальные средства. Создав файл с данными задачи, приступим к исследованию, выбрав в меню Analyze (Анализ) Correlate (Корреляция) Partial (Частный). Откроется диалоговое окно (см. рис. 2.10.1). Перенесите переменные произв_труда и возраст в поле «Переменные», а переменную стаж в поле «Регулирование для», оставим предварительную установку для двухстороннего теста значимости. Нажав OK, получим результаты (рис. 2.10.2).
Рис. 2.10.1. Диалоговое окно «Частные корреляции»
Рис. 2.10.2. Результаты вычисления частного коэффициента корреляции rxy|v Меняя переменные еще 2 раза, получаем результаты других двух частных коэффициентов корреляции.
Рис. 2.10.3. Результаты вычисления частного коэффициента корреляции rxv|y
Рис. 2.10.4. Результаты вычисления частного коэффициента корреляции ryv|x В данном случае всё ещё выводится старый вариант таблицы результатов, соответствующий прежним версиям SPSS. Результаты включают: частный корреляционный коэффициент, число степеней свободы (число наблюдений минус 3) и уровень значимости.
|
