JASP使用说明介绍

最新推荐文章于 2025-11-07 20:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-07 20:00:00 发布 · 1.2k 阅读

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1.JASP简介

JASP 是一款免费、开源且易于使用的统计软件，它结合了简洁直观的用户界面和强大的统计分析功能，旨在让统计分析更加普及，无论是统计学专业人士还是初学者都能轻松上手。与传统的统计软件相比，JASP 不需要用户编写复杂的代码，通过简单的点击和设置就能完成各种统计分析任务，同时还能生成高质量的可视化图表。

2.数据集导入

2.1.准备工作

在开始使用 JASP 分析之前，确保你已经下载并安装好了 JASP 软件。同时，准备好我们要使用的示例数据集“College.csv”。该数据集包含了美国各大学的相关信息，例如学校类型（公立或私立）、录取率、学费、毕业率等，这些信息有助于我们对美国大学的情况进行多方面的分析，具体介绍可点击查看。

2.2.导入步骤

1. 打开 JASP 软件，在主界面中点击“文件”菜单，选择“导入数据”，然后在弹出的文件选择窗口中找到并选中 `College.csv` 文件，点击“打开”。

2. JASP 会自动识别数据集的格式和内容，并将其加载到软件中。你可以在数据表格区域看到数据集的基本信息，包括列名、数据类型以及前几行内容。在这个数据集中，我们可以看到像 `Private`（是否私立学校，取值为 Yes 或 No）、`Apps`（申请人数）、`Accept`（录取人数）等列。

3.描述性统计分析

3.1.基本操作

1. 我们先对数据集中的一些数值型变量进行描述性统计分析。在 JASP 界面左侧的变量列表中，选中想要分析的变量，例如 `Apps`（申请人数）和 `Enroll`（实际入学人数）。

2. 点击“分析”菜单，选择“描述性统计”，再选择“描述”。JASP 会自动生成这些变量的描述性统计表格。

3.2.结果解读

描述性统计表格中包含了诸如均值、中位数、标准差、最小值、最大值等统计量。例如，对于 `Apps` 变量，均值反映了所有学校申请人数的平均水平，标准差则体现了申请人数在各学校之间的离散程度。通过这些统计量，我们可以快速了解美国大学申请人数和实际入学人数的整体分布特征。

4.t 检验分析

4.1.独立样本 t 检验

假设我们想探究私立学校和公立学校在学生毕业率（`Grad.Rate`）上是否存在显著差异。

1. 点击“分析”菜单，选择“t 检验”，再选择“独立样本 t 检验”。

2. 在变量选择区域，将 `Grad.Rate` 变量拖入“检验变量”框，将 `Private` 变量拖入“分组变量”框。JASP 会自动识别 `Private` 变量中的不同类别（Yes 和 No），并进行独立样本 t 检验。

3. JASP 会输出 t 检验的结果，包括 t 值、自由度、p 值等。如果 p 值小于设定的显著性水平（通常为 0.05），我们就可以认为私立学校和公立学校在毕业率上存在显著差异。从结果中，我们可以进一步分析是私立学校的毕业率更高还是公立学校的毕业率更高。

4.2.配对样本 t 检验（假设情境）

虽然在这个数据集中可能不太适用配对样本 t 检验的典型场景，但我们假设一种情况。比如我们有同一批学校在实施某项教育改革前后的学生满意度得分数据。要进行配对样本 t 检验：

1. 点击“分析”菜单，选择“t 检验”，再选择“配对样本 t 检验”。

2. 将改革前的满意度得分变量和改革后的满意度得分变量分别拖入相应的框中。JASP 会计算出配对样本的 t 值、自由度和 p 值，帮助我们判断教育改革是否对学生满意度产生了显著影响。

5.方差分析

5.1.单因素方差分析

假设我们想研究不同区域（可根据学校所在地区进行分类，假设数据集中有相关信息）的学校在教育支出（`Expend`）上是否存在显著差异。

1. 点击“分析”菜单，选择“方差分析”，再选择“单因素方差分析”。

2. 将 `Expend` 变量拖入“因变量”框，将表示区域的变量拖入“因子”框。

3. JASP 会输出方差分析表，包括组间平方和、组内平方和、F 值、p 值等。如果 p 值小于 0.05，说明不同区域的学校在教育支出上存在显著差异。我们还可以通过事后检验（如 Tukey 检验）来进一步确定哪些区域之间存在差异。

5.2.双因素方差分析（假设情境）

假设我们想同时考虑学校类型（公立或私立）和学校规模（小型、中型、大型，假设数据集中有相关信息）对学生毕业率（`Grad.Rate`）的影响。

1. 点击“分析”菜单，选择“方差分析”，再选择“双因素方差分析”。

2. 将 `Grad.Rate` 变量拖入“因变量”框，将 `Private` 变量和表示学校规模的变量分别拖入“因子”框。

3. JASP 会输出双因素方差分析的结果，包括每个因子的主效应以及因子之间的交互效应。通过分析这些效应，我们可以了解学校类型和学校规模各自对毕业率的影响，以及它们之间是否存在交互作用。

6.相关性分析

6.1.操作步骤

我们想探究申请人数（`Apps`）和录取人数（`Accept`）之间的相关性。

1. 点击“分析”菜单，选择“相关性”，再选择“相关性”。

2. 将 `Apps` 和 `Accept` 变量拖入“变量”框。JASP 默认会计算皮尔逊相关系数，当然你也可以根据数据类型和研究目的选择其他相关系数，如斯皮尔曼相关系数。

3. JASP 会输出相关系数矩阵和 p 值。相关系数的取值范围在 -1 到 1 之间，绝对值越接近 1 表示相关性越强，正负号表示正相关或负相关。从结果中我们可以直观地看到申请人数和录取人数之间的相关性强弱。

6.2.结果应用

通过相关性分析，我们可以预测如果申请人数发生变化，录取人数可能会如何变化，这对于学校的招生规划等方面具有重要的参考价值。

7.回归分析

7.1.岭回归

在数据集`College.csv`中，增加一列，操作如下：

选择“Private”列，点击“Insert”，选择“Insert column after”。

双击新增的列。

按下图步骤操作即可。

选择如下图所示菜单项。

按下图所示配置参数。左侧是参数配置，右侧是操作结果。

7.2.套索回归

步骤和7.1一样。最后一步修改的参数不一致。按下图所示，选择‘Lasso’即可。

8.结语

JASP 提供了丰富的统计分析功能，从简单的描述性统计到复杂的回归分析等，都能通过直观的操作完成。通过对 `College.csv` 数据集的分析示例，我们展示了如何使用 JASP 进行各种常见的统计分析。希望这份使用说明能够帮助大家更好地利用 JASP 进行数据分析工作，无论是学术研究、商业分析还是其他领域的数据分析需求，JASP 都能成为你得力的工具。在实际应用中，可以根据具体的研究问题和数据特点，灵活选择合适的分析方法，并深入解读分析结果，从而得出有价值的结论。