品牌型号：微软 surface pro7

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：JMP 18

相关性的分析可以帮助我们了解变量之间的关系，这是探索数据关系的首要步骤，更是统计分析中的重要指标。JMP作为一个功能强大的统计分析软件，提供了简单的相关性分析操作，同时JMP提供了直观的可视化界面和简洁的操作方法。以下就是有关JMP相关性分析怎么判定相关，JMP相关性分析结果分析的相关内容。

一、JMP相关性分析怎么判定相关 

相关性分析是一种统计方法，研究有关两个或多个变量之间的关联程度和方向，探究变量A和变量B是否存在关联，是正相关还是负相关，以及关联强度有多大，那么JMP软件中可以如何进行相关性分析，以及相关性分析怎么判定相关呢？下面来为大家详细介绍操作。

1、导入数据，打开数据表格，需要确保数据格式正确，同时也对缺失值做了适当处理（删除或是用均值填充）。

2、在打开的菜单栏中找到并且依次点击【分析】-【多元方法】-【多元】。

3、在【多元与相关性】窗口，将需要分析的变量放进【Y，列】，然后点击【确定】就好。

4、点击确定之后，结果窗口的第一个图表就是相关性矩阵供我们分析了解。

二、JMP相关性分析结果分析

许多基本统计分析方法都是需要先通过相关性检验，它帮助我们了解变量之间的关系，，从而为后续的深入分析奠定基础，所以对JMP相关性分析的结果进行解读分析也是我们所需要具备的基础能力。接下来将为大家详细讲解有关JMP相关性分析结果分析的详细内容。

有关JMP相关性分析结果中最核心需要注意的就是相关系数，JMP主要分析是对于Pearson相关系数进行求解，这是一个衡量线性相关的一个相关系数，取值范围是在-1到1：

如果取值是在0.8-1.0，则表现两者之间极强相关。

如果取值是在0.6-0.8，则表现两者之间强相关。

如果取值是在0.4-0.6，则表现两者之间中等相关。

如果取值是在0.2-0.4，则表现两者之间弱相关。

如果取值是在0.0-0.2，则表现两者之间极弱相关或是根本不相干。

一般结果中出现的第一张图表，将变量之间的Pearson相关系数用矩阵的方式展示。比如上图中，销售额与利润的相关系数为0.4723，表现两个变量中等正相关，折扣与利润的相关系数是-0.3835，表现了两个变量具有中等负相关性。

其次，下方的散点图是对于相关性关系之间可视化的直观展示，比如下图就是展现了销售额和利润之间的正相关性。

相关性分析作为重要的基础统计分析方式，掌握相关性分析的操作和结果分析是统计分析的基础，以上便是有关JMP相关性分析怎么判定相关，JMP相关性分析结果分析的全部内容，希望可以帮助到大家。