Kısmi Korelasyon: Üçüncü Değişkenlerin Etkisini Kontrol Eden İlişki Analizi

Kısmi Korelasyon Nedir?

Kısmi korelasyon, X ve Y nicel değişkenleri arasındaki doğrusal ilişkiyi incelerken, bu ilişkiyi çarpıtabilecek A, B, C… gibi ek değişkenlerin etkisini istatistiksel olarak “arındırarak” yeni bir korelasyon katsayısı üretir. Böylece üçüncü değişken sorunu azaltılır ve bulunan r katsayısı, iki değişken arasındaki daha objektif bağın gücünü ve yönünü gösterir.

Ne Zaman Tercih Edilir?

• Basit korelasyon yapıldığında üçüncü değişkenlerin ilişkiyi çarpıtacağından şüpheleniliyorsa

• Çoklu regresyon öncesi değişkenler arası temiz ilişkileri görmek için

• Klinik ve sosyal bilimlerde kontrollü nedensellik yorumu gerektiren araştırmalarda

Varsayımlar

1. Örneklem rastgele seçilmiştir.

2. Değişkenler en az aralık ölçeğindedir ve normal dağılır.

3. Ölçümler aynı gruba aittir (bağımlı).

4. X, Y ve kontrol değişkenleri birbirlerinin doğrudan türevi değildir.

Hesaplama ve SPSS’te Uygulama

1. Analyze → Correlate → Partial yolunu izleyin.

2. Variables bölümüne X ve Y’yi, Controlling for bölümüne A, B, C… değişkenlerini ekleyin.

3. Options menüsünden Pearson, two‑tailed, zero‑order correlations kutucuklarını işaretleyin.

4. Çıktıda:

   • Zero‑order r = basit korelasyon,

   • Partial r = kontrol etkisi arındırılmış korelasyon,

   • Sig. (2‑tailed) = p değeri.

Sonuçların Yorumlanması

| |r| aralığı | Etki büyüklüğü (Cohen) |

|---|-----------|-----------------------|

| 0,10 – 0,29 | Küçük |

| 0,30 – 0,49 | Orta |

| 0,50 – 1,00 | Büyük |

• p < 0,05 → Kontrol değişken(ler)i arındırıldıktan sonra X‑Y arasında anlamlı ilişki vardır.

• p > 0,05 → Anlamlı ilişki yoktur.

Determinasyon Katsayısı (r²): X varyansının yüzde kaçı Y tarafından (kontrollü) açıklanıyor?

Avantajlar & Sınırlılıklar

Avantaj	Sınırlılık
Üçüncü değişken etkisini giderir, yorumu keskinleştirir	Normal dağılım ve ölçek varsayımları hassastır
Nedensellik tartışmalarına daha sağlam zemin sağlar	Yalnızca doğrusal ilişkileri yakalar
Regresyon modelleri için ön analiz niteliğindedir	Çok sayıda kontrol değişkeni örneklem gücünü düşürür

Sık Sorulan Sorular

Kontrol değişkeni kaç tane olabilir?

Teorik gerekçeniz olduğu sürece birden fazla değişken eklenebilir; ancak her bir ek kontrol için örneklem büyüklüğünüzün yeterli kalmasına dikkat edin.

r değeri küçüldü, bu kötü mü?

Hayır. Kontrol değişkenleri çıkarıldığında azalan r, önceki ilişkinin o değişkenlerce açıklandığını gösterir; bu bilimsel açıdan değerli bir bulgudur.

Non‑parametrik alternatifi var mı?

Doğrudan bir “kısmi Spearman” SPSS menüsünde yoktur; ancak değişkenleri sıra puanına dönüştürüp regresyon artıklarını korele ederek benzer mantıkla uygulanabilir.

Hızlı Kontrol Listesi

•  Kontrol değişken(ler)i teorik gerekçeyle belirlendi mi?

•  Varsayımlar (ölçek, normallik) test edildi mi?

•  Zero‑order ve partial r birlikte raporlandı mı?

•  r² ile açıklanan varyans belirtildi mi?

•  p değeri ve etki büyüklüğü açıklandı mı?