如何進(jìn)行JASP統(tǒng)計分析，相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)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(dāng)前薪金水平的相關(guān)性。初始薪金和當(dāng)前薪金兩個變量均為連續(xù)數(shù)據(jù)，如果滿足多元正態(tài)分布，那么可以采用Pearson相關(guān)系數(shù)，如果不滿足多元正態(tài)分布，則可采用Spearman相關(guān)系數(shù)。正態(tài)分布檢驗在【Assumption Checks】中勾選【Shapiro】，得到shapiro檢驗結(jié)果。 這是一個驚喜哦，  JASP給大家輸出的可是多元正態(tài)分布檢驗，這一點優(yōu)勢很明顯，因為大家熟悉的SPSS軟件是無法給出這個結(jié)果的，在SPSS中，我們通常為簡便起見，是分別給出兩個連續(xù)變量的正態(tài)分布檢驗結(jié)果，如果兩個均滿足正態(tài)分布，也就直接認(rèn)為滿足了多元正態(tài)分布條件，這并不是嚴(yán)格的做法。上表結(jié)果表明，初始薪金和當(dāng)前薪金不滿足二元正態(tài)分布（P＜0.001）。因此不適合用Pearson相關(guān)系數(shù)，此時建議使用Spearman相關(guān)系數(shù)來衡量兩個變量間的相關(guān)性。Spearman相關(guān)性 Spearman's r = 0.826，相關(guān)系數(shù)有統(tǒng)計學(xué)意義（p＜0.001），初始薪金與當(dāng)前薪金間存在正向的，較強(qiáng)的相關(guān)性（r=0.826）。關(guān)于相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗，請讀下面這篇文章?！绾卫斫庀嚓P(guān)分析的顯著性檢驗？  
數(shù)據(jù)可視化兩個變量間存在較強(qiáng)的正相關(guān)性，那應(yīng)該如何用統(tǒng)計圖形來展示呢？答案是作散點圖。在JASP相關(guān)分析菜單中，同樣也是內(nèi)置了一個散點圖的參數(shù)選項，勾選之后即可獲得相應(yīng)的圖形。 從散點圖來看，點的分布呈現(xiàn)出斜向上的直線，初始薪金高的人當(dāng)前薪金相應(yīng)也較高，二者間存在較強(qiáng)的線性相關(guān)性（Spearman's r = 0.826，P＜0.001）。

看完上述內(nèi)容，你們掌握如何進(jìn)行JASP統(tǒng)計分析的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

網(wǎng)頁名稱：如何進(jìn)行JASP統(tǒng)計分析
路徑分享：http://www.aaarwkj.com/article34/ispipe.html

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