JASP一元線性回歸實例分析

發布時間：2022-03-18 15:47:10 來源：億速云閱讀：270 作者：iii 欄目：大數據

本篇內容介紹了“JASP一元線性回歸實例分析”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

案例數據：膽固醇數據

先來看案例，這是【醫咖會】平臺關于線性回歸的一個典型案例數據。

研究者擬在45-65歲健康男性人群中分析膽固醇濃度與看電視時間的關系。他們猜測可能存在正向相關，即看電視時間越長，膽固醇濃度越高。同時，他們也希望預測膽固醇濃度，并計算看電視時間對膽固醇濃度的解釋能力。

在本例中，因變量是膽固醇濃度數據，自變量是看電視時間，僅有一個因素變量的線性回歸可以稱之為簡單一元線性回歸。

JASP統計操作

看電視時間與膽固醇濃度間是否存在線性關系，前面小兵已經寫過文章了。大家看這一篇自行完成。

→ 用散點圖法判斷變量之間是否存在線性關系

依次點擊菜單【Regression】→【linear regression】。

因變量：膽固醇濃度

自變量：看電視時間

此時JASP已經馬上再右側結果區域給出擬合結果。

結果解讀

（1）R方=0.757，是回歸方程的決定系數，表示Y變異的75.7%可以由X的變異來解釋，或方程可解釋Y變異的75.7%。

（2）對回歸方程進行方差分析：F=131.401，P＜0.001。擬合的回歸模型有統計學意義，可以認為看電視時長和膽固醇濃度有直線關系。

如果大家問為什么JASP沒有給出具體的P值，建議讀一讀下面這篇文章。對于SPSS或JASP來說，這些知識點都是相通的。

→ SPSS統計結果P=0.000，我該如何解讀呢？

（3）對回歸系數進行顯著性t檢驗：Constant（回歸方程的截距）與0之間的差別有統計學意義（t=22.311, P＜0.001），斜率與0之間的差別有統計學意義（t=11.463, P＜0.001）。

基于以上三個結果的解讀，認為可建立回歸方程。具體為：

Y=3.663+0.006*X，X為看電視時長，Y為膽固醇濃度。

“JASP一元線性回歸實例分析”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！

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