今天就跟大家聊聊有關(guān)JASP相關(guān)系數(shù)矩陣及熱力圖的示例分析，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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今天起我們新增一個(gè)案例數(shù)據(jù)，  犯罪數(shù)據(jù)。這是mei國(guó)50個(gè)州關(guān)于犯罪率的一組數(shù)據(jù)，包括人口、面積、收入、文盲率、高中畢業(yè)率、霜凍天數(shù)、犯罪率共7個(gè)指標(biāo)，現(xiàn)在我們想考察一下州犯罪率和其他因素間的關(guān)系。

數(shù)據(jù)視圖如下：

現(xiàn)在我們的研究目標(biāo)是各州的犯罪率（因變量），可能的因素（自變量）是人口、面積、收入、文盲率、高中畢業(yè)率、霜凍天數(shù)。因變量犯罪率連續(xù)數(shù)值變量，有多個(gè)自變量，從研究目標(biāo)和數(shù)據(jù)類型來看，可考慮選用多重線性回歸分析。

今天我們先利用JASP來考察一下該組數(shù)據(jù)中因變量與自變量的相關(guān)性，用相關(guān)系數(shù)矩陣來展示。

JASP菜單操作  

讀取數(shù)據(jù)后，菜單【classical】→【correction】。

【variables】框中移入因變量和自變量，

因?yàn)閿?shù)據(jù)不服從多元正態(tài)分布特性，我們選擇輸出斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)，并且命令JASP標(biāo)記每個(gè)相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。

相關(guān)系數(shù)矩陣  

來看一下實(shí)時(shí)展示的相關(guān)系數(shù)矩陣結(jié)果：  

文盲率、霜凍天數(shù)、高中畢業(yè)率、人口數(shù)四個(gè)變量與犯罪率存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)依次為0.672、-0.544、-0.437、0.346。

同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn)自變量之間也存在一些有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的相關(guān)性，比如霜凍與文盲率間系數(shù)-0.683，收入與高中畢業(yè)率0.510，目測(cè)沒有超過0.7的相關(guān)系數(shù)。

相關(guān)系數(shù)熱力圖  

JASP相關(guān)分析菜單除了能幫我們提供干脆利落的相關(guān)系數(shù)矩陣外，它還基于R語言提供一枚高度可視化的統(tǒng)計(jì)圖形。

它就是大名鼎鼎基于相關(guān)系數(shù)的熱力圖，在【plot】選項(xiàng)中勾選【heatmap】即可。

淡藍(lán)色塊對(duì)應(yīng)的是正相關(guān)系數(shù)，土黃色塊對(duì)應(yīng)的是負(fù)相關(guān)系數(shù)，顏色的深淺表示相關(guān)系數(shù)的大小，色塊上還同時(shí)標(biāo)注了相關(guān)系數(shù)數(shù)字，這樣我們就能快速的看到因變量與自變量的相關(guān)關(guān)系。

以上關(guān)于相關(guān)系數(shù)矩陣和相關(guān)系數(shù)熱圖來看，其結(jié)果展示的效果是比SPSS優(yōu)秀的。

看完上述內(nèi)容，你們對(duì)JASP相關(guān)系數(shù)矩陣及熱力圖的示例分析有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

網(wǎng)頁題目：JASP相關(guān)系數(shù)矩陣及熱力圖的示例分析
轉(zhuǎn)載源于：http://jinyejixie.com/article48/jjpoep.html

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