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spss
一、问题叙述
根据题目中给出的ASSETS、SALES、MARKET_VALUE、PROFITS、CASH_FLOW、EMPLOYEES六个变量及其相关数据分析六个变量相互之间是否存在显著的线性相关,若存在,写出线性回归表达式。
二、数据说明
这张数据表包含九个变量,分别是COMPANY,SALES,MARKET_VALUE,PROFITS,CASH_FLOW,EMPLOYEES,SECTOR,行业。
Company
ASSETS
SALES
MARKET_VALUE
PROFITS
CAHS_FLOW
EMPLOYEES
SECTOR
行业
BellAtlantic
19788
9084
10636
1092.9
2576.8
79.4
Communication
1.00
ContinentalTelecom
5074
2557
1892
239.9
578.3
21.9
Communication
1.00
AmericanElectricPower
13621
4848
4572
485.0
898.9
23.4
Energy
2.00
BrooklynUnionGas
1117
1038
478
59.7
91.7
3.8
Energy
2.00
CentralIllinoisPublicService
1633
701
679
74.3
135.9
2.8
Energy
2.00
ClevelandElectricIlluminating
5651
1254
2002
310.7
407.9
6.2
Energy
2.00
ColumbiaGasSystem
5835
4053
1601
-93.8
173.8
10.8
Energy
2.00
FloridaProgress
3494
1653
1442
160.9
320.3
6.4
Energy
2.00
IdahoPower
1654
451
779
84.8
130.4
1.6
Energy
2.00
KansasPower&Light
1679
1354
687
93.8
154.6
4.6
Energy
2.00
MesaPetroleum
1257
355
181
167.5
304.0
0.6
Energy
2.00
MontanaPower
1743
597
717
121.6
172.4
3.5
Energy
2.00
PeoplesEnergy
1440
1617
639
81.7
126.4
3.5
Energy
2.00
PhillipsPetroleum
14045
15636
2754
418.0
1462.0
27.3
Energy
2.00
PublicServiceCoofNewMexico
3010
749
1120
146.3
209.2
3.4
Energy
2.00
SanDiegoGas&Electric
3086
1739
1507
202.7
335.2
4.9
Energy
2.00
ValeroEnergy
1995
2662
341
34.7
100.7
2.3
Energy
2.00
AmericanSavingsBankFSB
3614
367
90
14.1
24.6
1.1
Finance
3.00
BankSouth
2788
271
304
23.5
28.9
2.1
Finance
3.00
H&RBlock
327
542
959
54.1
72.5
2.8
Finance
3.00
CaliforniaFirstBank
5401
550
376
25.6
37.5
4.1
Finance
3.00
Cigna
44736
16197
4653
-732.5
-651.9
48.5
Finance
3.00
Dreyfus
401
176
1084
55.6
57.0
0.7
Finance
3.00
FirstAmerican
4789
453
367
40.2
51.4
3.0
Finance
3.00
FirstEmpireState
2548
264
181
22.2
26.2
2.1
Finance
3.00
FirstTennesseeNational
5249
527
346
37.8
56.2
4.1
Finance
3.00
MarineCorp
3720
356
211
26.6
34.8
2.4
Finance
3.00
MellonBank
33406
3222
1413
201.7
246.7
15.8
Finance
3.00
NationalCity
12505
1302
702
108.4
131.4
9.0
Finance
3.00
NorstarBancorp
8998
882
988
93.0
119.0
7.4
Finance
3.00
Norwest
21419
2516
930
107.6
164.7
15.6
Finance
3.00
SoutheastBanking
11052
1097
606
64.9
97.6
7.0
Finance
3.00
SovranFinancial
9672
1037
829
92.6
118.2
8.2
Finance
3.00
UnitedFinancialGroup
4989
518
53
-3.1
-0.3
0.8
Finance
3.00
AppleComputer
1022
1754
1370
72.0
119.5
4.8
HiTech
4.00
DigitalEquipment
6914
7029
7957
400.6
754.7
87.3
HiTech
4.00
Eg&G
430
1155
1045
55.7
70.8
22.5
HiTech
4.00
GeneralElectric
26432
28285
33172
2336.0
3562.0
304.0
HiTech
4.00
Hewlett-Packard
5769
6571
9462
482.0
792.0
83.0
HiTech
4.00
IBM
52634
50056
95697
6555.0
9874.0
400.2
HiTech
4.00
NCR
3940
4317
3940
315.2
566.3
62.0
HiTech
4.00
Telex
478
672
866
67.1
101.6
5.4
HiTech
4.00
ArmstrongWorldIndustries
1093
1679
1070
100.9
164.5
20.8
Manufacturing
5.00
CBIIndustries
1128
1516
430
-47.0
26.7
13.2
Manufacturing
5.00
Fruehauf
1804
2564
483
70.5
164.9
26.6
Manufacturing
5.00
Halliburton
4662
4781
2988
28.7
371.5
66.2
Manufacturing
5.00
LTV
6307
8199
598
-771.5
-524.3
57.5
Manufacturing
5.00
Owens-CorningFiberglas
2366
3305
1117
131.2
256.5
25.2
Manufacturing
5.00
PPGIndustries
4084
4346
3023
302.7
521.7
37.5
Manufacturing
5.00
Textron
10348
5721
1915
223.6
322.5
49.5
Manufacturing
5.00
Turner
752
2149
101
11.1
15.2
2.6
Manufacturing
5.00
UnitedTechnologies
10528
14992
5377
312.7
710.7
184.8
Manufacturing
5.00
CommunityPsychiatricCenters
278
205
853
44.8
50.5
3.8
Medical
6.00
HospitalCorpofAmerica
6259
4152
3090
283.7
524.5
62.0
Medical
6.00
AHRobins
707
706
275
61.4
77.8
6.1
Medical
6.00
SharedMedicalSystems
252
312
883
41.7
60.6
3.3
Medical
6.00
AirProducts
2687
1870
1890
145.7
352.2
18.2
Other
7.00
AlliedSignal
13271
9115
8190
-279.0
83.0
143.8
Other
7.00
BallyManufactoring
1529
1295
444
25.6
137.0
19.4
Other
7.00
CrownCork&Seal
866
1487
944
71.7
115.4
12.6
Other
7.00
Ex-Cell-0
799
1140
683
57.6
89.2
15.4
Other
7.00
LizClaiborne
223
557
1040
60.6
63.7
1.9
Other
7.00
WarnerCommunications
2286
2235
2306
195.3
219.0
8.0
Other
7.00
Dayton-Hudson
4418
8793
4459
283.6
456.5
128.0
Retail
8.00
DillardDepartmentStores
862
1601
1093
66.9
106.8
16.0
Retail
8.00
GiantFood
623
2247
797
57.0
93.8
18.6
Retail
8.00
GreatA&PTea
1608
6615
829
56.1
134.0
65.0
Retail
8.00
Kroger
4178
17124
2091
180.8
390.4
164.6
Retail
8.00
MayDepartmentStores
3442
5080
2673
235.4
361.5
77.3
Retail
8.00
Stop&ShopCos
1112
3689
542
30.3
96.9
43.5
Retail
8.00
SupermarketsGeneral
1104
5123
910
63.7
133.3
48.5
Retail
8.00
WickesCos
2957
2806
457
40.6
93.5
50.0
Retail
8.00
FWWoolworth
2535
5958
1921
177.0
288.0
118.1
Retail
8.00
AMR
6425
6131
2448
345.8
682.5
49.5
Transportation
9.00
IUInternational
999
1878
393
-173.5
-108.1
23.3
Transportation
9.00
PanAm
2448
3484
1036
48.8
257.1
25.4
Transportation
9.00
RepublicAirlines
1286
1734
361
69.2
145.7
14.3
Transportation
9.00
TWA
2769
3725
663
-208.4
12.4
29.1
Transportation
9.00
WesternAirLines
952
1307
309
35.4
92.8
10.3
Transportation
9.00
三、数据处理
通过对这些变量进行频数分析,描述性统计分析,交叉分析,方差分析,参数检验以及相关性分析,从而得出以下结论。
统计量
ASSETS
SALES
MARKET_VALUE
PROFITS
CASH_FLOW
EMPLOYEES
N
有效
79
79
79
79
79
79
缺失
0
0
0
0
0
0
均值
5940.53
4178.29
3269.75
209.839
400.934
37.597
中值
2788.00
1754.00
944.00
70.500
133.300
15.400
众数
223a
176a
181a
25.6
-651.9a
2.1a
标准差
9156.784
7011.633
11303.545
796.9770
1205.5292
64.5042
方差
83846694.662
49162999.747
1.278E8
635172.399
1453300.540
4160.792
偏度
3.316
4.433
7.434
6.849
6.681
3.589
偏度的标准误
.271
.271
.271
.271
.271
.271
峰度
12.428
24.693
59.462
53.297
50.500
15.561
峰度的标准误
.535
.535
.535
.535
.535
.535
全距
52411
49880
95644
7326.5
10525.9
399.6
极小值
223
176
53
-771.5
-651.9
.6
极大值
52634
50056
95697
6555.0
9874.0
400.2
和
469302
330085
258310
16577.3
31673.8
2970.2
百分位数
25
1117.00
749.00
483.00
37.800
72.500
3.800
50
2788.00
1754.00
944.00
70.500
133.300
15.400
75
5835.00
4781.00
2002.00
195.300
335.200
48.500
a.存在多个众数。
显示最小值
四、分析过程
(一)相关性分析
相关性
Zscore
(ASSETS)
Zscore
(SALES)
Zscore
(MARKET_VALUE)
Zscore
(PROFITS)
Zscore
(CASH_FLOW)
Zscore
(EMPLOYEES)
Zscore
(ASSETS)
Pearson相关性
1
.746**
.682**
.602**
.641**
.594**
显著性(双侧)
.000
.000
.000
.000
.000
N
79
79
79
79
79
79
Zscore
(SALES)
Pearson相关性
.746**
1
.879**
.814**
.855**
.924**
显著性(双侧)
.000
.000
.000
.000
.000
N
79
79
79
79
79
79
Zscore
(MARKET_VALUE)
Pearson相关性
.682**
.879**
1
.968**
.970**
.818**
显著性(双侧)
.000
.000
.000
.000
.000
N
79
79
79
79
79
79
Zscore
(PROFITS)
Pearson相关性
.602**
.814**
.968**
1
.989**
.762**
显著性(双侧)
.000
.000
.000
.000
.000
N
79
79
79
79
79
79
Zscore
(CASH_FLOW)
Pearson相关性
.641**
.855**
.970**
.989**
1
.787**
显著性(双侧)
.000
.000
.000
.000
.000
N
79
79
79
79
79
79
Zscore
(EMPLOYEES)
Pearson相关性
.594**
.924**
.818**
.762**
.787**
1
显著性(双侧)
.000
.000
.000
.000
.000
N
79
79
79
79
79
79
**.在.01水平(双侧)上显著相关。
根据SPSS中相关性分析方法的结果显示,六个变量之间两两相关系数是用方阵的形式给出的。
每一行和每一列的两个变量对应的格子中就是两个变量相关分析结果。
共分为三部分,分别是:
相关系数、P值和样本数。
由于这里给出的是6个变量,因此给出的是6*6的方阵。
由上表可见:
6变量自身的相关系数理所应当均为1,而他们之间的相关系数分别为:
1.ASSETS和SALES的相关系数为0.746;ASSETS和MARKET_VALUE相关系数为0.682;ASSETS和PROFITS相关系数为0.602;ASSETS和CASH_FLOW相关系数为0.641;ASSETS和EMPLOYEES相关系数为0.594。
2.SALES和MARKET_VALUE相关系数为0.879;SALES和PROFITS相关系数为0.814;ALES和CASH_FLOW相关系数为0.855;ALES和EMPLOYEES相关系数为0.924。
3.MARKET_VALUE和PROFITS相关系数为0.968;MARKET_VALUE和CASH_FLOW相关系数为0.97;MARKET_VALUE和EMPLOYEES相关系数为0.818。
4.PROFITS和CASH_FLOW相关系数为0.989;PROFITS和EMPLOYEES相关系数为0.762。
5.CASH_FLOW和EMPLOYEES相关系数为0.787。
以上各变量两两之间相关性分析的P值均为0.000(小于显著性水平0.05),有非常显著的统计学意义。
Spearman相关系数
ASSETS
SALES
MARKET_VALUE
PROFITS
CASH_FLOW
EMPLOYEES
Spearman的rho
ASSETS
相关系数
1.000
.500**
.457**
.375**
.444**
.434**
Sig.(双侧)
.
.000
.000
.001
.000
.000
N
79
79
79
79
79
79
SALES
相关系数
.500**
1.000
.676**
.397**
.581**
.899**
Sig.(双侧)
.000
.
.000
.000
.000
.000
N
79
79
79
79
79
79
MARKET_VALUE
相关系数
.457**
.676**
1.000
.675**
.736**
.664**
Sig.(双侧)
.000
.000
.
.000
.000
.000
N
79
79
79
79
79
79
PROFITS
相关系数
.375**
.397**
.675**
1.000
.890**
.383**
Sig.(双侧)
.001
.000
.000
.
.000
.000
N
79
79
79
79
79
79
CASH_FLOW
相关系数
.444**
.581**
.736**
.890**
1.000
.547**
Sig.(双侧)
.000
.000
.000
.000
.
.000
N
79
79
79
79
79
79
EMPLOYEES
相关系数
.434**
.899**
.664**
.383**
.547**
1.000
Sig.(双侧)
.000
.000
.000
.000
.000
.
N
79
79
79
79
79
79
**.在置信度(双测)为0.01时,相关性是显著的。
此处的表格内容和上面pearson相关系数结果非常相似,只是表格左侧注明为spearman等级相关分析。
分析结果如下:
1.ASSETS和SALES的相关系数为0.5;ASSETS和MARKET_VALUE相关系数为0.457;ASSETS和PROFITS相关系数为0.375;ASSETS和CASH_FLOW相关系数为0.444;ASSETS和EMPLOYEES相关系数为0.434。
2.SALES和MARKET_VALUE相关系数为0.676;SALES和PROFITS相关系数为0.397;ALES和CASH_FLOW相关系数为0.581;ALES和EMPLOYEES相关系数为0.899。
3.MARKET_VALUE和PROFITS相关系数为0.675;MARKET_VALUE和CASH_FLOW相关系数为0.736;MARKET_VALUE和EMPLOYEES相关系数为0.664。
4.PROFITS和CASH_FLOW相关系数为0.89;PROFITS和EMPLOYEES相关系数为0.383。
5.CASH_FLOW和EMPLOYEES相关系数为0.547。
以上各变量两两之间相关性分析的P值均为0.000(小于显著性水平0.05),有非常显著的统计学意义。
(二)线性回归
1.ASSETS和MARKET_VALUE对SALES的回归分析
模型汇总b
模型
R
R方
调整R方
标准估
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