本篇著重在於教你如何運用JASP的優勢,快速製作階層迴歸分析以及調節分析,節省數據整理的時間,效率完成統計分析作業。

【分析步驟】

開啟數據檔案後,點選「Regression」的「Linear Regression」

將依變數放入在「Dependent Variable」,將自變數放入在「Independent Variable」。

如果想跑階層迴歸分析的話,可以在「Components」 的區塊,於「Add to null model」將模型一的變數勾選即可,在分析結果就會出現模型一和模型二的分析結果。

另外,補充說明如果想要跑調節分析,可以直接在「Components」的區塊的自變數和調節變數點選(會反藍底),接著按下中間的箭頭,JASP就會自動將自變數和調節變數的交乘項新增到「Model Terms」

【分析結果】

  1. 模型解釋力(R2)
  • 模型一的解釋力(R2)= 3.9%
  • 模型二的解釋力(R2)= 7.4%
  1. 模型檢定值(F)
  • 模型一的檢定(F)=3.288,p = 0.012
  • 模型二的檢定(F)=2.809,p = 0.003
  1. 分析結果
  • 模型一:未有任何自變數顯著預測依變數
  • 模型二:E1、E5、E6等三個自變數顯著預測依變數JASP的迴歸分析,你學會了嗎?