今天起我們新增一個案例數據，犯罪數據。這是mei國50個州關于犯罪率的一組數據，包括人口、面積、收入、文盲率、高中畢業率、霜凍天數、犯罪率共7個指標，現在我們想考察一下州犯罪率和其他因素間的關系。數據視圖如下：數據取自《R語言實戰》一書，在本公號后臺回復關鍵詞【犯罪數據】，即可獲取數據下載鏈接。現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、高中畢業率、霜凍天數。因變量犯罪率連續數值變量，有多個自變量，從研究目標和數據類型來看，可考慮選用多重線性回歸分析。今天我們先利用JASP來考察一下該組數據中因變量與自變量的相關性，用相關系數矩陣來展示。JASP菜單操作讀取數據后，菜單【classical】→【correction】。【variables】框中移入因變量和自變量，因為數據不服從多元正態分布特性，我們選擇輸出斯皮爾曼相關系數，并且命令JASP標記每個相關系數的統計學顯著性。相關系數矩陣來看一下實時展示的相關系數矩陣結果：文盲率、霜凍天數、高中畢業率、人口數四個變量與犯罪率存在統計學意義的相關性，相關系數依次為0.672、-0.544、-0.437、0.346。同時我們也發現自變量之間也存在一些有統計學意義的相關性，比如霜凍與文盲率間系數-0.683，收入與高中畢業率0.510，目測沒有超過0.7的相關系數。相關系數熱力圖JASP相關分析菜單除了能幫我們提供干脆利落的相關系數矩陣外，它還基于R語言提供一枚高度可視化的統計圖形。它就是大名鼎鼎基于相關系數的熱力圖，在【plot】選項中勾選【heatmap】即可。淡藍色塊對應的是正相關系數，土黃色塊對應的是負相關系數，顏色的深淺表示相關系數的大小，色塊上還同時標注了相關系數數字，這樣我們就能快速的看到因變量與自變量的相關關系。以上關于相關系數矩陣和相關系數熱圖來看，其結果展示的效果是比SPSS優秀的。大家都來使用過JASP，一款免費開源的新的統計軟件。本文完由數據小兵編輯號內已發文章推薦一款全新的統計軟件：JASPJASP 0.12 新版本發布JASP可讀取3種外部數據文件JASP連續數據之相關分析JASP分類數據之相關分析用JASP統計軟件做單樣本t檢驗用JASP統計軟件做配對樣本t檢驗JASP計算cohen's d效應量指標JASP可視化建模：簡單一元線性回歸logistic回歸分析多重共線性檢驗JASP統計分析案例：單因素方差分析JASP做四格表卡方檢驗JASP 0.13 新版發布

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的斯皮尔曼相关系数_惊艳！JASP相关系数矩阵及热力图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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