JASP相关系数矩阵及热力图的示例分析

今天就跟大家聊聊有关JASP相关系数矩阵及热力图的示例分析,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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今天起我们新增一个案例数据,  犯罪数据。这是mei国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和其他因素间的关系。

数据视图如下:

JASP相关系数矩阵及热力图的示例分析


现在我们的研究目标是各州的犯罪率(因变量),可能的因素(自变量)是人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数。因变量犯罪率连续数值变量,有多个自变量,从研究目标和数据类型来看,可考虑选用多重线性回归分析。

今天我们先利用JASP来考察一下该组数据中因变量与自变量的相关性,用相关系数矩阵来展示。

JASP菜单操作  

读取数据后,菜单【classical】→【correction】。

JASP相关系数矩阵及热力图的示例分析

【variables】框中移入因变量和自变量,

JASP相关系数矩阵及热力图的示例分析

因为数据不服从多元正态分布特性,我们选择输出斯皮尔曼相关系数,并且命令JASP标记每个相关系数的统计学显著性。

相关系数矩阵  

来看一下实时展示的相关系数矩阵结果:  

JASP相关系数矩阵及热力图的示例分析

文盲率、霜冻天数、高中毕业率、人口数四个变量与犯罪率存在统计学意义的相关性,相关系数依次为0.672、-0.544、-0.437、0.346。

同时我们也发现自变量之间也存在一些有统计学意义的相关性,比如霜冻与文盲率间系数-0.683,收入与高中毕业率0.510,目测没有超过0.7的相关系数。

相关系数热力图  

JASP相关分析菜单除了能帮我们提供干脆利落的相关系数矩阵外,它还基于R语言提供一枚高度可视化的统计图形。

JASP相关系数矩阵及热力图的示例分析

它就是大名鼎鼎基于相关系数的热力图,在【plot】选项中勾选【heatmap】即可。

JASP相关系数矩阵及热力图的示例分析

淡蓝色块对应的是正相关系数,土黄色块对应的是负相关系数,颜色的深浅表示相关系数的大小,色块上还同时标注了相关系数数字,这样我们就能快速的看到因变量与自变量的相关关系。
以上关于相关系数矩阵和相关系数热图来看,其结果展示的效果是比SPSS优秀的。

看完上述内容,你们对JASP相关系数矩阵及热力图的示例分析有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。

网页题目:JASP相关系数矩阵及热力图的示例分析
转载源于:https://www.cdcxhl.com/article48/jjpoep.html

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