统
计
分
析
综
合
实
验
报
告
专业：班级：
姓名：学号：
规定题目
一．问题提出及分析目的
（一）问题提出
夏春同学打算毕业后去上海创办一家属于自己的投资咨询服务公司，以便利用在学校里学到的经济学知识，去为广大的货币市场从业人员提供必要的投资指导。
为了能顺利地实现自己的创业计划，他着手编辑了一份投资信息简报、分发给一些投资商，希望这些人能提供各方面的建议，进而了解投资商们感兴趣的东西。
（二）分析目的
（1）、对货币市场的交易规模和收益情况进行描述分析。
（2）在95%的置信水平下，对整个货币市场的投资规模、每周收益率和每月收益率进行区间估计，并作出解释。
（3）对周收益率和月收益率进行比较。
（4）资产规模大小对收益率影响是否显著？
二．数据收集及录入
1.打开SPSS 应用程序，在“变量视图”编辑框中录入以下数据：
2.在“数据视图”编辑框中依据收集的数据录入以下数据：（因版面需要在此呈现前5行数据，后面27行按前5行方式录入）
三．数据分析
（一）描述性分析
1.在SPSS 中依次选取“分析”—“描述统计”—“描述”，将资产规模和过去一周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框：
2.在描述性对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，选中“均值”、“标准差”、“最大值”、“最小值”、“峰度”、“偏度”、“变量列表”选项：
（二）区间估计
1.在SPSS中依次选取“分析”—“描述统计”—“探索过程”，将资产规模和过去一周、一月的平均收益率全部选取转至右侧方框：
2. .在“探索”对话框中点击右侧“统计量”，进入统计量设置对话框，设置均值置信区间为95%：
（三）周月收益率分析
1.在SPSS中依次选取“分析”——“比较均值”——“配对样本T检验”，将过去一周、一月的平均收益率选取转至右侧方框：
2. .在“配对样本T检验”对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，设置置信区间为95%：
（四）资产规模对收益率的影响
1.在SPSS中依次选取“分析”—“比较均值”—“独立样本T检验”，选取过去一周、过去一月收益率两个变量值作为检验变量，资产投资作为分组变量：
2.点击“定义组”，选择割点，输入数据8000：
2. .在“独立样本T检验”对话框中点击右侧“选项”，进入选项属性设置对话框，设置置信区间为95%：
4.为进行对比，重复以上操作后，将割点值修改为1000得出数据进行对比：
四．结论及决策性的建议
（一）描述性分析结论
如SPSS输出结果所示，根据所有32 个样本，
资产规模在81.60至17707.20百万元之间，均值为2960.8438百万元，标准差为4971.37；过去一周的平均收益率在2.14%—5.34%之间，均值为4.07%，标准差为0.54%；
过去一月的平均收益率在3.10%—5.10%之间，均值为4.23%，标准差为0.54%。
（二）区间估计结论
资产规模的均值在95%的置信度下置信区间为[1168.4744 , 4753.2131],
过去一周的平均收益率均值的95%的置信区间为[3.8751%，4.2656%]
过去一月的平均收益率均值的95%的置信区间为[4.0326%，4.4236%]
（三）周月收益率分析结论
有配对检验的结果可知，过去一周的平均收益率和过去一个月的平均收益率两者之差的t
检验结果p值为0.04<0.05，即和0有显著差异，说明过去一周的平均收益率和过去一个月的平均收益存在显著差异。
（四）资产规模对收益率的影响结论
1.割点为8000时：
2.割点为1000时：
由以上分析结果可知，无论将资产规模按8000百万元还是按1000百万元进行分割，分割后的过去一周平均收益率及过去一个月的平均收益率均不存在显著差异。
这说明资产规模对收益率并不存在显著影响。
综上所述，经过统计分析，我们可以得知，“过去一周的平均收益率”和“过去一个月的平均收益率”的均值存在显著差异的，但是其差异并不是由于资产规模的影响。
小组题目
一．问题提出及分析目的
（一）问题提出
四川大学作为一所综合性大学，每年都为社会提供了各个专业各个学历的人才，作为川大学子，同时作为明年的川大毕业生，我们需要对川大的毕业生情况进行相应的了解，为求职做好准备。
（二）分析目的
了解川大的各个学院、学历对毕业生人数的影响。
对毕业生人数进行学院、学历的双因素分析。
二．数据收集及录入
（一）数据收集
我们在川大毕业生就业网上收集到2014年毕业生人数的数据，并对其进行整理，整理后结果如下：
1.打开SPSS应用程序，在“变量视图”编辑框中录入以下数据：
2.在“数据视图”编辑框中依据收集的数据录入以下数据：（因版面需要在此呈现前5行数据，后面27行按前5行方式录入）
三．数据分析
无重复的双因素分析
1.在SPSS中依次选取“分析”—“一般线性模型”—“单变量”，将“毕业生
人数”设置为因变量，将学院、学历设置为固定因子：
2.点击模型，选择指定模型中的“设定”，构建项类型改为“主效应”，将“学
院”、“学历”设置为模型：
3.在“比较”中，将对比更改为“简单”：
4.在“两两比较”中，将两因素设置为需要多重比较的因素，选择LSD；
5.在“选项”中将两个因素设置为显示均值，输出选择描述统计；点击继续、
确定：
四．结论及决策性的建议
分析：学院sig的值大于0.05，由此可知学院对毕业生人数不存在显著性影响；学历sig的值小于0.05，由此可知学历对毕业生有显著性影响。
在之后的边际均值相关的输出，对照比较结果和多重比较结果均可证明以上结论。
所以学院的不同对我们毕业生人数无显著性影响，也就是不同的学院在接受学生人数时充分给予了每人完成学业的权利。
而学历对毕业生人数有显著性影响则在一定程度上反映了升学难度大大影响了完成本科学业的同学想继续深造的需求。
从理性角度来看，本科生毕业后应慎重考虑是否深造，如果只是想获得研究生或者博士生文凭，我们不建议读研或者读博，因为成本太高。