多元统计分析实验报告 (1)Word下载.doc
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。
113
35
200*
.978
677
总资产报酬率
.121
200*
.964
298
资产负债率
.086
.200*
962
.265
总资产周转率
.180
006
.864
.000
流动资产周转率
.164
.018
.885
.002
已获利息倍数
281
551
销售增长率
103
.949
104
资本积累率
.251
000
655
*。
这是真实显著水平的下限.
a.Lilliefors显著水平修正
此表给出了对每一个变量进行正态性检验的结果,因为该例中样本中n=35〈2000,所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。
由Sig。
值可以看到,总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布,因此,在下面的分析中,我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较,并认为这四个变量组成的向量遵从正态分布(尽管事实上并非如此)。
这四个指标涉及公司的获利能力、资本结构及成长能力,我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似的度量。
2。
主体间因子
N
行业
电力、煤气及水的生产和供应业
11
房地行业
15
信息技术业
9
多变量检验a
效应
值
F
假设df
误差df
截距
Pillai的跟踪
.967
209.405b
4.000
29。
Wilks的Lambda
033
4。
29.000
Hotelling的跟踪
28.883
209。
405b
Roy的最大根
28。
883
.481
2.373
8。
60.000
027
563
411b
58.000
025
.698
2.443
56.000
.024
559
4.193c
30.000
008
a。
设计:
截距+行业
b。
精确统计量
c.该统计量是F的上限,它产生了一个关于显著性级别的下限。
上面第一张表是样本数据分别来自三个行业的个数。
第二张表是多变量检验表,该表给出了几个统计量,由Sig.值可以看到,无论从哪个统计量来看,三个行业的运营能力(从净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标的整体来看)都是有显著差别的。
3.
主体间效应的检验
源
因变量
III型平方和
均方
校正模型
306.300a
2
153。
150
028
69。
464b
34.732
3.320
.049
302。
366c
151。
183
.680
.514
2904.588d
1452.294
154
.133
615.338
1
16.073
218.016
20。
841
105315。
459
105315.459
473。
833
1。
497
963
306。
300
153.150
.028
69.464
3。
320
049
366
2904.588
1452。
294
2.154
误差
1225.054
32
38。
283
334。
753
10。
461
7112。
406
222.263
21579.511
674。
360
总计
2238。
216
641.598
117585。
075
24585。
045
校正的总计
1531.354
34
404.217
7414。
772
24484。
099
R方=。
200(调整R方=。
150)
b.R方=。
172(调整R方=.120)
c。
041(调整R方=—.019)
d.R方=。
119(调整R方=。
064)
此表给出了每个财务指标的分析结果,同时给出了每个财务指标的方差来源,包括校正模型、截距、主效应(行业)、误差及总的方差来源,还给出了自由度、均方、F统计量及Sig。
对比结果(K矩阵)
行业简单对比a
级别1和级别3
对比估算值
-5。
649
-3.070
7.259
-13.223
假设值
差分(估计-假设)
-5.649
—3.070
7。
259
—13.223
标准误差
2.781
454
6。
701
11.672
.051
043
.287
.266
差分的95%置信区间
下限
—11.313
—6。
031
—6.390
—36.998
上限
.016
-。
109
20.908
10.552
级别2和级别3
054
-.057
1.791
-22.696
1.054
—。
057
791
—22。
696
609
1.364
286
949
.689
967
.778
.046
差分的95%置信区间
-4。
260
-2。
834
—11.013
—44.999
6.368
2.721
14.595
-.394
a.参考类别=3
此表表示,在0。
05的显著水平下,第一行业(电力、煤气及水的生产和供应业)与第三行业(信息技术业)的总资产报酬率指标存在显著差别,净资产收益率、资产负债率和销售增长率等财务指标无明显差别,但由第一栏可以看到,电力、煤气及水的生产和供应业的净资产收益率、总资产报酬率和销售增长率均低于信息技术业,资产负债率高于信息技术业,似乎说明信息技术业作为新兴行业,其成长能力要更高一些.第二行业(房地产业)与第三行业的销售增长率指标有明显的差别,第三行业大于第二行业,说明信息技术业的获利能力高于房地产业.净资产收益率、总资产报酬率和资产负债率等财务指标没有显著差别。
5.
多变量检验结果
Wilks的lambda
.563
2.411a
8.000
56。
024
193b
.008
该统计量是F的上限,它产生了一个关于显著性级别的下限。
此表是上面多重比较可信性的度量,由Sig.值可以看到,比较检验是可信的。
单变量检验结果
平方和
对比
302.366
151.183
514
1225。
334.753
222。
263
674.360
此表是对每一个指标在三个行业比较的结果。
7.
协方差矩阵等同性的Box检验a
Box的M
29.207
1.172
df1
20
df2
2585.573
269
检验零假设,即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等.
a.设计:
误差方差等同性的Levene检验a
.500
.611
1.759
188
4.537
018
739
192
检验零假设,即在所有组中因变量的误差方差均相等。
a.设计:
上面第一张表是协方差阵相等的检验,检验统计量是Box'
sM,由Sig.值可以认为三个行业(总体)的协方差阵是相等的.第二张表给出了各行业误差平方相等的检验,在0.05的显著性水平下,净资产收益率、总资产报酬率以及销售增长率的误差平方在三个行业间没有显著差别。
这似乎说明,除了行业因素,对资产负债率有显著影响的还有其他因素。
这与此处均值比较没有太大的关系。
估计
均值
95%置信区间
电力、煤气及水的生产和供应