CH02 資料設定與變數計算簡介
1. JASP 資料管理簡介
　　由於JASP沒有資料輸入功能，故研究者須先以其他應用程式（如：Excel 或Google Sheets）輸入資料後，再匯入JASP應用程式進行分析。JASP可直接讀取以下資料格式：純文字檔(.csv) 與SPSS資料檔(.sav)。若匯入的檔案為SPSS資料檔，則資料標籤(label) 與資料類型（類別、次序、連續）也會一同匯入，在資料標籤處呈現這些訊息。
　　JASP無法直接編輯或輸入資料，但可對資料檔的變數(variable) 進行邏輯運算，且可對連續變數（變數須設定為「連續」）進行算數運算。OB/HR的研究常以多個題目(items)，來測量研究構念(construct)。如以「我喜歡在這裡工作」和「我不喜歡在這裡工作」來測量工作滿意度此潛在(latent) 的心理構念，並且以題目的平均數代表構念的變數。在前述的例子中，「我不喜歡在這裡工作」是反向敘述的題目(reverseworded item)，得分越高表示工作滿意度越低，故要先將這些反向計分的題目重新計分後，才能計算所有測量題目的平均數。
　　以Fehr等人(2019) 研究為例，該研究以3個題目測量員工工作表現，並以這3題的平均數作為工作表現此潛在構念的研究變數。在其資料檔案中，這3個題目的原始資料變數為perf1、perf2、perf3，也就是研究參與者的答題反應，接著可以撰寫公式或拉曳選單的方式，在JASP製作新的研究變數。在計算這3個變數的平均數之前，需要先確定變數類型為「連續（圖例為尺規）」變數，若為其他變數，如次序變數（圖例為長條圖），雖然資料顯示為數字，但將無法進行四則運算。又如調節效果(moderation) 是OB/HR研究的重要議題，當調節變數為連續變數且研究者要以路徑分析檢驗調節效果時，須先將調節變數(moderator) 與自變數都進行平減(centering) 後，才能計算調節效果的乘積項，此類運算JASP也可以很簡便的進行處理。然而，JASP的邏輯運算功能有限，因此建議讀者除了算術運算之外，其他邏輯運算使用Excel或Google Sheets處理完成之後，再以JASP進行分析。
　　JASP可透過「篩選規則」功能選取部分樣本，進行分群分析。由於JASP報表視窗會依分析資料同步更新，一旦選取部分樣本，結果視窗中原有的整體分析結果報表會被部分樣本分析結果報表所取代，也就是單一jasp檔案無法呈現不同樣本的分析結果。研究者若要進行分群比較，建議完成整體樣本分析。之後將該.jasp檔另存新檔，使用「篩選規則」功能（本章第6點）進行分群分析。此外，當一個jasp檔案有很多分析時，容易因檔案過大而使JASP應用程式出錯(bug)，甚至閃退。這樣區分個別檔案進行分析的做法，也能避免出現前述問題。
　　以下JASP操作介紹，示範如何將資料匯入JASP，進行資料管理與計算新變數，並分別以Fehr等人(2019) 研究一的資料(Study_1_Data.sav) 與Open-Source Psychometrics Project的Rosenberg自尊量表(Rosenberg Self-Esteem Scale) 資料（data.csv 檔）為例。一般資料輸入的方式為每一橫列(row) 表示一筆資料，以問卷調查來說，每一橫列代表一個填答者的反應。而每一直行(column) 表示1個變數，例如：ID（研究參與者編號）、Age（年齡）等（參見圖2-1）。這2個資料檔的下載網址，請見本章節之參考文獻。