惊艳!JASP统计软件相关系数矩阵及热力图

原创 数据小兵  2020-09-14 09:25  阅读 66 次
视频课程《SPSS统计分析:从入门到实践提高》

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:

数据取自《R语言实战》一书,在本公号后台回复关键词【犯罪数据】,即可获取数据下载链接。

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】。

【variables】框中移入因变量和自变量,

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:

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。

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。

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。

大家都来使用过JASP,一款免费开源的新的统计软件。

本文完
由数据小兵编辑

号内已发文章推荐
一款全新的统计软件:JASP
JASP 0.12 新版本发布
JASP可读取3种外部数据文件
JASP连续数据之相关分析
JASP分类数据之相关分析
用JASP统计软件做单样本t检验
用JASP统计软件做配对样本t检验
JASP计算cohen's d效应量指标
JASP可视化建模:简单一元线性回归
logistic回归分析多重共线性检验
JASP统计分析案例:单因素方差分析
JASP做四格表卡方检验
JASP 0.13 新版发布
本文地址:http://www.datasoldier.net/archives/2391
版权声明:本文为原创文章,版权归 数据小兵 所有,欢迎分享本文,转载请保留出处!
SPSS在线视频学习
欢迎订阅SPSS训练营微信公众号

评论已关闭!