JASP

当前版本| 0.11.1（2019年10月7日 (2019-10-07)）
源代码库| JASP Github page
编程语言| C++, R語言, JavaScript
操作系统| Microsoft Windows, Mac OS X and Linux
类型| 統計學
许可协议| GNU Affero General Public License
网站| jasp-stats.org

JASP是一款自由开源的统计学軟件。[1][2]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

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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 [3]，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  | Y | Y
曼·惠特尼·U和威尔科克森  | Y | Y
相关性[4] ： Pearson ， Spearman和Kendall  | Y | Y
可靠性分析：α，γδ和ω  | Y |
ANOVA ， ANCOVA ， 重复测量ANOVA和MANOVA  | Y | Y
线性回归 | Y | Y
对数线性回归  | Y | Y
逻辑斯谛回归 | Y |
列联表 （包括卡方检验）  | Y | Y
二项式检验  | Y | Y
多项式检验  | Y | Y
A / B测试 |  | Y
探索性因素分析 （EFA）  | Y |
主成分分析 （PCA）  | Y |
验证性因素分析（CFA）  | Y |
结构方程建模 （SEM）  | Y |
网路分析  | Y |
後設分析 | Y |
摘要统计[5] |  | Y

## 其他特色

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* 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

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1. 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。
2. BAIN ：對t检验，ANOVA，ANCOVA和线性回归進行贝叶斯信息假设评估[6]。
3. 网路 ：网路分析允许使用者分析变量的网路结构。
4. 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。
5. 机器学习 ：机器学习模块包含13种分析：
* 回归
1. 提升回归（Boosting Regression）
2. K近邻回归
3. 随机森林回归（Random Forest Regression）
4. 正则线性回归（Regularized Linear Regression）
* 分类
1. 提升方法分类（Boosting Classification)
2. K最近邻分类（K-Nearest Neighbors Classification）
3. 线性判别分类
4. 随机森林分类
* 聚类
1. 基于密度的聚类
2. 模糊C均值聚类
3. 层次聚类
4. K均值聚类
6. SEM ：结构方程建模[7] 。

## 参考文献

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1. ^ Bayesian inference for psychology. Part II: Example applications with JASP. Psychonomic Bulletin & Review. February 2018, 25 (1): 58–76. PMC 5862926 . PMID 28685272. doi:10.3758/s13423-017-1323-7.
2. ^ Software to Sharpen Your Stats (vanc). APS Observer. 2015, 28 (3)  [2020-01-09]. （原始内容存档于2016-08-17）.
3. ^ Bayesian alternatives for common null-hypothesis significance tests in psychiatry: a non-technical guide using JASP. BMC Psychiatry. June 2018, 18 (1): 178. PMC 5991426 . PMID 29879931. doi:10.1186/s12888-018-1761-4 （英语）.
4. ^ Nuzzo, Regina L. An Introduction to Bayesian Data Analysis for Correlations. PM&R (vanc)使用`|format=`需要含有`|url=` (帮助). December 2017, 9 (12): 1278–1282. PMID 29274678. doi:10.1016/j.pmrj.2017.11.003.
5. ^ Ly, Alexander; Raj, Akash; Etz, Alexander; Marsman, Maarten; Gronau, Quentin Frederik; Wagenmakers, Eric-Jan. Bayesian Reanalyses from Summary Statistics: A Guide for Academic Consumers (vanc). Open Science Framework. 2017-05-30  [2020-01-09]. （原始内容存档于2020-11-25） （英语）.
6. ^ Gu, Xin; Mulder, Joris; Hoijtink, Herbert. Approximated adjusted fractional Bayes factors: A general method for testing informative hypotheses. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. 2018, 71 (2): 229–261. ISSN 2044-8317. PMID 28857129. doi:10.1111/bmsp.12110 （英语）.
7. ^ Kline, Rex B. Principles and Practice of Structural Equation Modeling, Fourth Edition. Guilford Publications. 2015-11-03. ISBN 9781462523351 （英语）.

## 外部链接

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* 官方网站
* GitHub上的jasp-desktop頁面