Kısmi Korelasyon Analizi (Partial Correlations): Değişkenler Arasındaki Gerçek İlişkileri Ortaya Çıkarmanın En Etkili Yolu

Kısmi korelasyon (Partial Correlation) analizi, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi bir veya birden fazla kontrol değişkeninin etkisini ortadan kaldırarak ölçmeye yarar. Bu yöntem, özellikle tıp, psikoloji, sosyoloji ve ekonomi gibi alanlarda, görünürde var olan ilişkilerin gerçekte üçüncü bir değişkenden kaynaklanıp kaynaklanmadığını anlamak için kullanılır.

🎯 Kısmi Korelasyonun Amacı

İki değişken arasında bir korelasyon gözlemlediğinde bu ilişkinin gerçekten doğrudan mı, yoksa başka bir değişkenin dolaylı etkisiyle mi ortaya çıktığını bilmek gerekir. Kısmi korelasyon, işte tam bu noktada devreye girer:

• Doğrudan ilişkiyi ortaya çıkarır.

• Yanıltıcı ilişkileri kontrol eder.

• Gözlemlenen korelasyonu temizler ve gerçekte var olan ilişkiyi gösterir.

🩺 Örneğin; “Sağlık harcamaları arttıkça hastalık oranı artıyor” gibi bir bulgu, ilk bakışta yanlış yorumlanabilir. Çünkü sağlık harcamaları arttığında, daha fazla kişi sağlık hizmetine ulaşır ve bu da raporlanan hastalık sayısını artırır. Bu durumda, “sağlık hizmetine erişim oranı” kontrol değişkeni olarak alındığında, pozitif korelasyonun ortadan kalktığı görülür — yani aslında doğrudan bir ilişki yoktur.

🧮 SPSS’te Kısmi Korelasyon Analizi Nasıl Yapılır?

SPSS menü dizisi: Analyze > Correlate > Partial...

Bu adım üzerinden aşağıdaki işlemler yapılır:

• Bağımlı değişkenler seçilir (örneğin: “hastalık_orani” ve “saglik_harcamalari”).

• Kontrol değişkeni belirlenir (örneğin: “saglik_hizmeti_erisimi”).

• Two-tailed (çift kuyruklu) ya da One-tailed (tek kuyruklu) anlamlılık testlerinden biri seçilir:

  • İlişkinin yönü önceden biliniyorsa → One-tailed

  • Yön bilinmiyorsa → Two-tailed

📐 İstatistiksel Çıktılar ve Anlamı

SPSS çıktısında aşağıdaki bilgiler yer alır:

• N (örneklem büyüklüğü)

• Ortalama ve standart sapma

• Kısmi korelasyon katsayısı (Partial correlation coefficient)

• Sıfır-dereceli korelasyon (Zero-order correlation)

• Serbestlik derecesi (df)

• Anlamlılık düzeyi (Sig.)

📊 Eğer kısmi korelasyon anlamlı çıkmazsa, iki değişken arasındaki ilişkinin kontrol değişkeninden kaynaklandığı yorumu yapılır. Tersine, anlamlı çıkarsa, ilişki doğrudan ve bağımsız bir etkidir.

🔍 Yoruma Dair Kısa Not

Kısmi korelasyon, araştırmacıya neden-sonuç ilişkisini doğrudan kanıtlamaz, ancak ilişkinin bağımsızlığını test eder. Bu nedenle regresyon veya yapısal eşitlik modelleri gibi ileri analizler öncesinde ön test olarak kullanılması oldukça yaygındır.

🧭 Özetle: Kısmi korelasyon, çok değişkenli veri setlerinde gizli ilişkileri ortaya çıkarmanın, yanlış yönlü yorumları önlemenin ve modelin gerçek nedenlerini görmenin en net yoludur.