偏相関係数について。順位相関係数にすべきかどうか。順位相関係数は偏相関係数が計算できるか。
質問
１．偏相関係数
新規の検査値Aと既存の検査値Bの関連性を検討したい。
nは40例程度。
解析するに当たり、患者背景が問題になると思っている。
既存の検査値 Bと身長が関連することが知られており（相関係数0.7）、AとBの関連性を検討するためには、身長で補正する必要があると思う。新規の検査値 Aと身長は有意な相関がある（相関係数0.4）。
データはすべて連続変数のため、二変量の相関をPearsonの相関係数で検討したい。
偏相関で制御変数に身長を入れればよいのか？
２．変数の正規性と相関係数の種類
既存の検査値 B が正規分布していないと思われるのだが、このような場合、PearsonではなくSpearmanの順位相関係数で検討すべきだろうか？また、Spearmanの順位相関係数は、偏相関係数を計算できるか？
回答
１．偏相関係数について
偏相関で制御変数に身長を入れる方法は、解析方法の一つとして適切と思う。
２．変数の正規性と相関係数の種類について
変数の正規性にはとらわれないほうが良い。
まず散布図を眺めるのがよいだろう。散布図を眺めて、直線的な関係が想定できれば、Pearsonの積率相関係数が適切だろう。直線的な関係ではなさそうであれば、Spearmanの順位相関係数のほうがよいだろう。
Spearmanの順位相関係数でも、偏相関係数を計算できる。
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