淨相關（Partial correlation）的例子

Partial correlation，中文翻譯成淨相關、偏相關或部分相關。做此分析是在找尋兩個因子之間有關係，是否是剛好兩者皆與另外一個因子相關，因而導致兩者有關係。以下舉個簡單的例子：

“身高與體重是否有關係？”

一般而言身高與體重應該會有關聯，高的應該會比較重、矮的應該會比較輕。這個時候，可以做關聯性分析，畫圖或是用相關係數來說明相關性有多強。

不過對於20歲以下的年輕人因為成長的關係，因此身高與體重皆另外與年齡有關。年紀小的比較矮、年紀大的比較高；年紀小的比較輕、年紀大的比較重。所以現在的例子變成：

“當排除掉年齡大小的因素以後，身高與體重是否有關係？”

淨相關分析是幫忙回答這個問題的一個方法。此分析會排除（或是說控制了）另外一個變數（在此例子中是年齡）之後，計算原本兩個因子（在此例中是身高與體重）的關聯性，因此才會稱之為“淨”相關。

上面的例子，可以分成兩群人來做：一群尚在發育（20歲以下）的人、另外一群則是發育完成（20歲以上）的人。猜測對於尚在發育的這群人，一般的相關性correlation與淨相關partial correlation的結果會有比較明顯的差異。因為年齡影響身高與體重很多，所以控制身高與體重的可能只是因為年齡大小不同。對於發育完成的這群人，一般的相關性correlation與淨相關partial correlation的結果不會差太多，因為都已經發育完成了，年齡之後只會稍微地影響到身高與體重。
上述結果只是猜測，還需要找實際的資料來分析才會知道真正的結果

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