JASP

JASP是一款自由开源的统计学軟件。JASP可以產生APA格式的表格。几所大学和研究基金曾資助開發者開發JASP。

 分析 
JASP在相同的统计模型上提供了頻率學派推斷和贝叶斯推断。 頻率學派推斷使用p值和信賴区间来控制在无限完美复制中的错误率。贝叶斯推断使用可信区间和贝叶斯因子 ，基於已知資料與先前知識，估计可信参数值。 

JASP提供下列分析：
 分析  頻率 贝叶斯  T检验 ：独立，配对，一次抽样      曼·惠特尼·U和威尔科克森      相关性 ： Pearson ， Spearman和Kendall      可靠性分析：α，γδ和ω    ANOVA ， ANCOVA ， 重复测量ANOVA和MANOVA      线性回归      对数线性回归      逻辑斯谛回归    列联表 （包括卡方检验）      二项式检验      多项式检验      A / B测试    探索性因素分析 （EFA）    主成分分析 （PCA）    验证性因素分析（CFA）    结构方程建模 （SEM）    网路分析    後設分析    摘要统计   

 其他特色 

 描述性统计数据和图表繪製。 
 对所有分析进行假设检查，包括Levene检验 ， Shapiro-Wilk检验和Q-Q图 。 
 可匯入SPSS文件和逗号分隔的文件（CSV檔）。 
 整合开放式科学框架。 
 数据过滤：使用R程式碼，或使用圖形介面以拖放方式选择資料。 
 创建列：使用R程式碼，或使用圖形介面以拖放方式，從現有变量创建新变量。 
 以LaTeX格式复制表格。 

 模组 

 摘要统计量 ：从t检验，回归和二项式检验的频率摘要统计量，得出贝叶斯推断。 
 BAIN ：對t检验，ANOVA，ANCOVA和线性回归進行贝叶斯信息假设评估。 
 网路 ：网路分析允许使用者分析变量的网路结构。 
 後設分析 ：包括用于固定和随机效应分析，固定和混合效应元回归，森林和漏斗图，漏斗图不对称性测试， trim-and-fill 與 fail-safe N 分析。 
 机器学习 ：机器学习模块包含13种分析： 
 回归 
 提升回归（Boosting Regression） 
 K近邻回归 
 随机森林回归（Random Forest Regression） 
 正则线性回归（Regularized Linear Regression） 
 分类 
 提升方法分类（Boosting Classification) 
 K最近邻分类（K-Nearest Neighbors Classification） 
 线性判别分类 
 随机森林分类 
 聚类 
 基于密度的聚类 
 模糊C均值聚类 
 层次聚类 
 K均值聚类 
 SEM ：结构方程建模 。

 参考文献 

 外部链接 



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