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偏相关系数是在消除其他变量影响的条件下 ，所计算的某两变量之间的相关系数 。偏相关是地理系统的一个多要素系统 ，一个要素的变化要影响到其它要素的变化，因此它们之间存在着不同的相关关系。两个要素同时消除了其余要素影响后的相关 ，称为偏相关 。偏相关系数是度量偏相关程度和方向的指标 ，它可以通过相关系数法来计算 。
偏相关系数的作用
偏相关分析的主要作用在于，在所有的自变量中，判断哪些自变量对因变量的影响较大 ，从而选择作为必需的自变量 ，至于那些对因变量影响较小的自变量就可以舍去而不予考虑。这样，在计算多元回归方程时 ，只要保留起主要作用的自变量 ，用较少的自变量描述因变量的平均变动量 。
样本相关系数标准化处理的原理是将原始的样本相关系数转化为标准化形式 。
相关系数是一种用于衡量两个变量之间关系强度的统计指标。样本相关系数也称为皮尔逊相关系数，它的取值范围在-1到1之间 ，表示两个变量之间的线性关系强度。当相关系数为负值时 ，表示两个变量呈负相关，反之则呈正相关 。
样本相关系数标准化处理的具体原理为：将每个变量减去其平均值 ，然后除以其标准差 ，得到一个新的值，这个新的值代表该变量相对于原始数据的偏差情况 。对两个变量都进行这样的处理后 ，再计算它们的相关系数 ，就得到了进行了标准化处理的样本相关系数。
简单来说，就是将原始的样本相关系数转化为标准化形式 。标准化处理可以使得不同的变量处于统一的可比较状态 。对样本相关系数进行标准化处理可以消除不同数据规模和单位带来的影响，使得相关系数的解释更直观和实际意义更具有代表性。
该处理的缺点：
1 、仅考虑线性关系：标准化处理只能反映变量之间的线性关系 ，不能刻画非线性关系 ，如果变量之间的关系呈现非线性趋势，则标准化处理的效果会大打折扣 ，甚至失去了参考价值 。
2 、需要对整个数据集进行操作：标准化处理需要对所有的变量都进行同样的操作 ，这相当于重新构造了一个新的数据集，给数据分析带来了不必要的计算负担 。
3、受选择变量影响：标准化处理只适用于选定的指标 ，对于未选定的指标 ，其相关系数并不能通过这种方法加以比较或者预测。
4 、特殊情况下不准确：当两个变量的分布形状和方向差异较大时，标准化处理的结果可能不准确 ，也不能完全解决变量之间缺乏相关性的问题 。
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