JASP相關系數(shù)矩陣及熱力圖的示例分析

今天就跟大家聊聊有關JASP相關系數(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，小編給大家總結了以下內容，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案例數(shù)據(jù)，犯罪數(shù)據(jù)。這是mei國50個州關于犯罪率的一組數(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個指標，現(xiàn)在我們想考察一下州犯罪率和其他因素間的關系。

數(shù)據(jù)視圖如下：

現(xiàn)在我們的研究目標是各州的犯罪率（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，有多個自變量，從研究目標和數(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性，用相關系數(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，

因為數(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系數(shù)，并且命令JASP標記每個相關系數(shù)的統(tǒng)計學顯著性。

相關系數(shù)矩陣

來看一下實時展示的相關系數(shù)矩陣結果：

文盲率、霜凍天數(shù)、高中畢業(yè)率、人口數(shù)四個變量與犯罪率存在統(tǒng)計學意義的相關性，相關系數(shù)依次為0.672、-0.544、-0.437、0.346。

同時我們也發(fā)現(xiàn)自變量之間也存在一些有統(tǒng)計學意義的相關性，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，目測沒有超過0.7的相關系數(shù)。

相關系數(shù)熱力圖

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

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

淡藍色塊對應的是正相關系數(shù)，土黃色塊對應的是負相關系數(shù)，顏色的深淺表示相關系數(shù)的大小，色塊上還同時標注了相關系數(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關系。

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

看完上述內容，你們對JASP相關系數(shù)矩陣及熱力圖的示例分析有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

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