本指南阐述了如何可视化两个连续变量之间的关系，并通过皮尔逊相关系数量化线性关联。有关非参数相关性的信息，请参阅“非参数相关性”指南。
两个变量之间的相关性
- 从打开的 JMP ®数据表中，选择“分析”>“用 X 拟合 Y”。
- 从“选择列”中单击连续变量，然后单击“Y，响应” （连续变量带有蓝色三角形）。
- 单击第二个连续变量，然后单击X，因子。
- 单击“确定”生成散点图。
- 要显示包括均值、标准差、相关性和相关性置信区间在内的汇总统计信息，请在红色三角形下选择“汇总统计信息” 。
- 要在图上显示密度椭圆，请单击红色三角形并选择密度椭圆 > 0.95 。
Body Measurements.jmp (Help > Sample Data Folder)Body Measurements.jmp（帮助 > 示例数据文件夹）
多对变量之间的相关性
- 从打开的 JMP 数据表中，选择“分析”>“多元方法”>“多元” 。
- 从选择列中单击两个或多个连续变量，然后单击Y，列。
- 点击“确定”生成相关表和散点图矩阵。
尖端：
- 在“多元”旁边的红色三角形下，还有许多其他相关性选项，包括：
- 相关性置信区间。
- 负相关。
- 偏相关分析。
- 成对相关性（皮尔逊积矩相关系数）。
- 非参数相关性（包括 Spearman's rho）。
- 散点图选项位于“散点图矩阵”旁边的红色三角形下方。这里我们选择显示相关值和线性回归拟合曲线。
注意：也可以通过“图形”>“散点图矩阵”和“图形”>“图形生成器”生成密度椭圆。
访问JMP 帮助中的“基本分析 > 双变量分析和多变量方法 > 相关性和多变量技术”了解更多信息。
