Quelle est la différence entre les coefficients de régression et les coefficients de régression partielle?

J'ai lu dans Abdi (2003) que

Lorsque les variables indépendantes sont orthogonales par paire, l'effet de chacune d'elles dans la régression est évalué en calculant la pente de la régression entre cette variable indépendante et la variable dépendante. Dans ce cas (c'est-à-dire l'orthogonalité des IV), les coefficients de régression partielle sont égaux aux coefficients de régression. Dans tous les autres cas, le coefficient de régression sera différent des coefficients de régression partielle.

Cependant, le document n'expliquait pas auparavant quelle était la différence entre ces deux types de coefficients de régression.

Abdi, H. (2003). Coefficients de régression partielle. Dans Lewis-Beck M., Bryman, A., Futing T. (Eds.) (2003) Encyclopedia of Social Sciences: Research Methods. Thousand Oaks, Californie: Publications SAGE.

— user1205901 - Réintégrer Monica
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$\beta_j$ $X_j$ $X_j$ $\hat\beta_{j\ {\rm simple}} = \hat\beta_{j\ {\rm multiple}}$

— gung - Réintégrer Monica
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C'est une grande explication du texte cité, j'ajouterais cependant que je n'ai jamais, dans la communication des résultats de modèles à prédicteurs multiples, vu ou écrit sur les coefficients comme des coefficients "partiels". Nous discuterons parfois des différences entre les coefficients estimés bivariés et multivariés (l'ajustement pour les variables de confusion, par exemple, peut changer la direction ou l'ampleur des résultats).

— AdamO