你好社區，
我有一個關於找出有序響應變量和連續預測變量之間是否存在任何重要相關性的案例的問題。
這是我的數據（為了以防萬一，我還附上了 JMP 文件）：
一開始想到用“Fit model platform”然後顯示Spearman係數，後來在一本JMP的書上找到了這個資料：
根據此表，在處理有序響應變量和連續預測變量時，我應該使用有序邏輯。 我在“Fit model”平台上進行了這個，它給了我這些結果（附件文件中的腳本）：
我不得不瀏覽 JMP 文檔和視頻的多個來源以嘗試理解這些結果。 我找到了很多資料來源，但大多數時候他們都專注於名義上的邏輯案例，並且過於專注於描述報告的每個部分，而不是實際意義和從中獲得的最有用的信息。 我的目標不是深入了解數學/統計數據，而是非常實際地了解這些結果告訴我的內容。
我能理解的（如果我錯了請指正）是上圖中綠色圓圈的值告訴我我的模型不是很好。對於我的情況，使用單個輸入變量，我可以使用這個結果來最終說我的輸入和輸出變量之間沒有任何相關或關聯嗎？ > 這是我要回答的主要問題。
我也有興趣了解預測分析器的結果：
Y 軸上的比例是否告訴我值為 1、2、3、4 或 5 的概率百分比？
最後，與這個話題有些相關的太短問題：
a) 如果我的輸出變量有李克特量表（強度量表），我知道它主要是一個序數變量，因此也用序數邏輯處理。 但是，如果我對每個單獨的試驗（行）進行多次測量並對這些值進行平均，那麼現在結果開始看起來像一個連續的數字。 在這種情況下，可以將這些均值視為連續變量（而不是序數）嗎？
b) 如果我的輸出變量是頻率值。 將其視為序數變量更好還是我可以將其視為連續變量。
謝謝閱讀，
朱利安
