r - 偏相关值大于 R 中的正态相关值

Question

我正在处理一个大型数据集(700 万行)，试图了解各个自变量与因变量之间的相关性。当我运行 pcor(dataset) 时，如果与运行 cor(dataset) 时相比，这会导致更高的相关性。

我的数据集有 6 个因变量和 84 个自变量。我找到了 每个 因变量与 84 个独立变量的偏相关。

我的自变量是文本类型(75 个类别)的字数，以及一些其他社会变量(所有数字)等性别。

我的问题是:我不确定为什么在 R 中使用 pcor() 时相关性高，而使用 cor() 时相关性非常弱。这是偏相关的正常行为吗？

Answer 1

如果您想知道偏相关系数是否可以大于“完全”相关系数，请考虑以下示例。

让我们看一下 ppcor reference manual 中的示例数据

df <- data.frame(
    hl = c(7,15,19,15,21,22,57,15,20,18),
    disp = c(0.000,0.964,0.000,0.000,0.921,0.000,0.000,1.006,0.000,1.011),
    deg = c(9,2,3,4,1,3,1,3,6,1),
    BC = c(1.78e-02,1.05e-06,1.37e-05,7.18e-03,0.00e+00,0.00e+00,0.00e+00 ,4.48e-03,2.10e-06,0.00e+00))

根据原始论文，数据涵盖了酵母蛋白中序列和功能进化之间的关系，可从 [Drummond et al., Molecular Biology and Evolution 23, 327–337 (2006)] 获得。 .

我们有兴趣探索hl 和disp 之间的相关性。

hl和disp之间的线性关系

让我们开始绘制 hl 作为 disp 的函数

library(ggplot2)
ggplot(df, aes(hl, disp)) +
    geom_point()

标准(“完整”)Pearson 乘积矩相关系数由下式给出

with(df, cor(hl, disp))
#[1] -0.2378724

从绘图和 cor 结果可以明显看出，在不控制任何其他变量的情况下，hl 与 disp 之间的线性关系不是非常强壮。

偏相关

回顾一下定义:给定混杂变量 Z 的 X 和 Y 之间的偏相关定义为 X 对 Z 和 Y 对 Z 的线性回归产生的残差的相关性。

让我们通过绘制两个相应线性模型 hl ~ deg + BC 和 disp ~ deg + BC 的残差来可视化部分相关。

ggplot(data.frame(
    res.x = lm(hl ~ deg + BC, df)$residuals, 
    res.y = lm(disp ~ deg + BC, df)$residuals)) +
    geom_point(aes(res.x, res.y))

两个残差的线性相关性非常明显，表明hl 和disp 之间存在显着的偏相关。让我们通过计算 hl 和 disp 之间的部分相关性来确认，同时控制来自 deg 和 BC

pcor.test(df$hl, df$disp, df[, c("deg","BC")])
#    estimate    p.value statistic  n gp  Method
#1 -0.6720863 0.06789202 -2.223267 10  2 pearson

结论

当我们控制混杂变量时，hl 和 disp 之间的 Pearson 乘积矩相关系数大于我们不时的相关系数控制混杂因素。