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在实际生活中，一个事物的变化往往会受到多个事物的影响，而非完全的二元相关关系，因此这就使得二元变量相关系数不能真真反映两个变量间的线性相关程度。那么当两个变量的取值受到其它变量影响时，可以利用偏相关分析对其它变量进行控制，以输出控制其它变量影响后的相关系数，这就是偏相关分析过程。

偏相关分析就是在分析两个变量之间的线性相关关系时控制可能对其产生影响的变量，以便于使分析结果更准确可靠。偏相关分析也称为净相关分析，分析依据是偏相关系数。当有1个控制变量时，偏相关系数称为一阶偏相关；当有两个控制变量时，偏相关系数称为二阶偏相关；当控制变量为0个时，偏相关系数称为零阶偏相关，也就是Pearson简单相关系数。

偏相关分析的零假设为：两事物的偏相关系数与零无显著差异。假设分析中有3个变量x，y，z，在分析x与y的相关性时需要控制变量z，那么x，y之间的一阶偏相关系数计算公式为：

其中，r是相应的偏相关系数，n是样本数，k是控制变量的数目，n-k-2是自由度。