偏相关性分析用于计算两个变量之间在控制其他变量的影响下的相关性。它可以识别和量化两个变量之间的直接关系，消除其他变量对他们之间关系的干扰。

    在相关分析中,通常利用相关系数来分析或测定这些变量之间的线性相关程度 ,然而 ,简单相关系数受其他因素的影响 ,反映的往往是非本质的联系。要准确地反映两个经济变量之间的内在联系 ,需要计算偏相关系数。通过偏相关系数与相关系数的比较 ,来确定这两个变量之间的内在线性联系会更真实 ,更可靠。

    数据说明：

    结果显示，首先展示在没有加入控制变量下的相关性分析结果：

    加入控制变量后的结果显示：

    由偏相关分析可知，在控制变量['性别', '年级']的控制下，对变量['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5']进行偏相关性分析。A1与A2之间的相关系数为-0.014，p值为0.899，说明没有存在相关性关系。A1与A3之间的相关系数为0.562，p值为0.0，成中等程度相关关系。A1与A4之间的相关系数为0.45，p值为0.0，说明没有存在相关性关系。A1与A5之间的相关系数为0.318，p值为0.004，说明没有存在相关性关系。A2与A3之间的相关系数为0.167，p值为0.14，说明没有存在相关性关系。A2与A4之间的相关系数为0.157，p值为0.164，说明没有存在相关性关系。A2与A5之间的相关系数为-0.01，p值为0.933，说明没有存在相关性关系。A3与A4之间的相关系数为0.569，p值为0.0，成中等程度相关关系。A3与A5之间的相关系数为0.402，p值为0.0，说明没有存在相关性关系。A4与A5之间的相关系数为0.245，p值为0.028，说明没有存在相关性关系。

    参考文献：

    [1]严丽坤.相关系数与偏相关系数在相关分析中的应用[J].云南财贸学院学报,2003,19(3):78-80

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