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Ziel Partialkorr.: Bestimmen wie hoch eingenständiger Varianzanteil von Variablen (Wieviel Varianz sie allein in AV erklären).
(Semi-)Partialkorrelationen geben den linearen Zusammenhang zweier Variablen X und Y an, au dem EInfluss 3. Variable Z eliminiert wurde
Sinvoll wenn:
1. Redundate Usammenhänge Identifizieren: das Vorhandensein von eigentlich überflüssigen, für die Information nicht notwendigen Elementen; Überladung mit Merkmalen
Beispiel Redundanz: Berufserfolg (Y) korreliert mit Intelligenz (X) und Schulnoten (Z), aber auch Intelligenz und Schulnoten korrelieren mit einander. Erklären die beiden Variablen unabhängige Varianzanteile von Berufserfolg, d.h. kann man im Rahmen der Personalauswahl auf eine Variable verzichten?
2. Kontrolle von Störvariablen
Man zeigen will, dass der Zusammenhang auch bestehen bleibt, wenn man den Einfluss einer dritten Variable kontrolliert hat
3. Scheinzusammenhang über dritte Variable Z vermutet.
Beispiel: Ist die beobachtet Korrelation zwischen dem Einkommen (Y) und der Schuhgröße (X) von Arbeitnehmern möglicherweise ein Artefakt des Geschlechts(Z)?
4. Surpressoreffekt: maskierte Zusammenhänge aufdecken
Beispiel: Paradoxerweise berichten Personen eine höhere Lebenszufriedenheit (Y), wenn sie mehr Schulden haben (X). Der erwartete negative Zusammenhang zwischen beiden Variablen findet sich, wenn man für das Einkommen (Z) kontrolliert, das sowohl mit Y als auch X positive korreliertàStörvariable= Vermögen