如何进行JASP统计分析
发表于:2025-01-24 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年01月24日,如何进行JASP统计分析,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。分析目的:试分析初始薪金水平与当前薪金水平的相关性。初始薪金和当前
千家信息网最后更新 2025年01月24日如何进行JASP统计分析分析目的:试分析初始薪金水平与当前薪金水平的相关性。 初始薪金和当前薪金两个变量均为连续数据,如果满足多元正态分布,那么可以采用Pearson相关系数,如果不满足多元正态分布,则可采用Spearman相关系数。
正态分布检验
在【Assumption Checks】中勾选【Shapiro】,得到shapiro检验结果。
这是一个惊喜哦, JASP给大家输出的可是多元正态分布检验,这一点优势很明显,因为大家熟悉的SPSS软件是无法给出这个结果的,在SPSS中,我们通常为简便起见,是分别给出两个连续变量的正态分布检验结果,如果两个均满足正态分布,也就直接认为满足了多元正态分布条件,这并不是严格的做法。
上表结果表明,初始薪金和当前薪金不满足二元正态分布(P<0.001)。
因此不适合用Pearson相关系数,此时建议使用Spearman相关系数来衡量两个变量间的相关性。
Spearman相关性
Spearman's r = 0.826,相关系数有统计学意义(p<0.001),初始薪金与当前薪金间存在正向的,较强的相关性(r=0.826)。
关于相关系数的显著性检验,请读下面这篇文章。↓
如何理解相关分析的显著性检验?
数据可视化
两个变量间存在较强的正相关性,那应该如何用统计图形来展示呢?答案是作散点图。
在JASP相关分析菜单中,同样也是内置了一个散点图的参数选项,勾选之后即可获得相应的图形。
从散点图来看,点的分布呈现出斜向上的直线,初始薪金高的人当前薪金相应也较高,二者间存在较强的线性相关性(Spearman's r = 0.826,P<0.001)。
如何进行JASP统计分析,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
看完上述内容,你们掌握如何进行JASP统计分析的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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