如何進行JASP統計分析
如何進行JASP統計分析，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
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分析目的：試分析初始薪金水平與當前薪金水平的相關性。初始薪金和當前薪金兩個變量均為連續數據，如果滿足多元正態分布，那么可以采用Pearson相關系數，如果不滿足多元正態分布，則可采用Spearman相關系數。正態分布檢驗在【Assumption Checks】中勾選【Shapiro】，得到shapiro檢驗結果。
這是一個驚喜哦，
JASP給大家輸出的可是多元正態分布檢驗，這一點優勢很明顯，因為大家熟悉的SPSS軟件是無法給出這個結果的，在SPSS中，我們通常為簡便起見，是分別給出兩個連續變量的正態分布檢驗結果，如果兩個均滿足正態分布，也就直接認為滿足了多元正態分布條件，這并不是嚴格的做法。上表結果表明，初始薪金和當前薪金不滿足二元正態分布（P＜0.001）。因此不適合用Pearson相關系數，此時建議使用Spearman相關系數來衡量兩個變量間的相關性。Spearman相關性
Spearman's r = 0.826，相關系數有統計學意義（p＜0.001），初始薪金與當前薪金間存在正向的，較強的相關性（r=0.826）。關于相關系數的顯著性檢驗，請讀下面這篇文章。↓如何理解相關分析的顯著性檢驗？
數據可視化兩個變量間存在較強的正相關性，那應該如何用統計圖形來展示呢？答案是作散點圖。在JASP相關分析菜單中，同樣也是內置了一個散點圖的參數選項，勾選之后即可獲得相應的圖形。
從散點圖來看，點的分布呈現出斜向上的直線，初始薪金高的人當前薪金相應也較高，二者間存在較強的線性相關性（Spearman's r = 0.826，P＜0.001）。看完上述內容，你們掌握如何進行JASP統計分析的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注創新互聯行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
網頁名稱：如何進行JASP統計分析
路徑分享：http://m.newbst.com/article34/ispipe.html
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