如何進(jìn)行JASP統(tǒng)計(jì)分析

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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(gè)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(yàn)在【Assumption Checks】中勾選【Shapiro】，得到shapiro檢驗(yàn)結(jié)果。 這是一個(gè)驚喜哦，  JASP給大家輸出的可是多元正態(tài)分布檢驗(yàn)，這一點(diǎn)優(yōu)勢(shì)很明顯，因?yàn)榇蠹沂煜さ腟PSS軟件是無(wú)法給出這個(gè)結(jié)果的，在SPSS中，我們通常為簡(jiǎn)便起見，是分別給出兩個(gè)連續(xù)變量的正態(tài)分布檢驗(yàn)結(jié)果，如果兩個(gè)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(shí)建議使用Spearman相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)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(jì)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(yàn)，請(qǐng)讀下面這篇文章。↓如何理解相關(guān)分析的顯著性檢驗(yàn)？  
數(shù)據(jù)可視化兩個(gè)變量間存在較強(qiáng)的正相關(guān)性，那應(yīng)該如何用統(tǒng)計(jì)圖形來(lái)展示呢？答案是作散點(diǎn)圖。在JASP相關(guān)分析菜單中，同樣也是內(nèi)置了一個(gè)散點(diǎn)圖的參數(shù)選項(xiàng)，勾選之后即可獲得相應(yīng)的圖形。 從散點(diǎn)圖來(lái)看，點(diǎn)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）。

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