多元统计分析实验报告 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】1.正态性检验Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk统计量df Sig.统计量df Sig.净资产收益.11335.200*.97835.677率总资产报酬.12135.200*.96435.298率资产负债率.08635.200*.96235.265总资产周转.18035.006.86435.000率流动资产周.16435.018.88535.002转率已获利息倍.28135.000.55135.000数销售增长率.10335.200*.94935.104资本积累率.25135.000.65535.000*. 这是真实显着水平的下限。
a. Lilliefors 显着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dfSig.截距Pillai 的跟踪.967.000 Wilks 的Lambda.033.000 Hotelling的跟踪.000 Roy 的最大根.000行业Pillai 的跟踪.481.027 Wilks 的Lambda.563.025 Hotelling的跟踪.698.024 Roy 的最大根.559.008a. 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着性级别的下限。
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）都是有显着差别的。
3.主体间效应的检验源因变量III 型平方和df均方F Sig.校正模型净资产收益率2.028总资产报酬率2.049资产负债率2.680.514销售增长率2.133截距净资产收益率1.000总资产报酬率1.000资产负债率1.000销售增长率1.002.963行业净资产收益率2.028总资产报酬率2.049资产负债率2.680.514销售增长率2.133误差净资产收益率32总资产报酬率32资产负债率32销售增长率32总计净资产收益率35总资产报酬率35资产负债率35销售增长率35校正的总计净资产收益率34总资产报酬率34资产负债率34销售增长率34a. R 方 = .200（调整 R 方 = .150）b. R 方 = .172（调整 R 方 = .120）c. R 方 = .041（调整 R 方 = ）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.值4.对比结果（K 矩阵）行业简单对比a因变量净资产收益率总资产报酬率资产负债率销售增长率级别 1 和级别 3对比估算值假设值0000差分（估计 - 假设）标准误差Sig..051.043.287.266差分的 95% 置信区间下限上限.016级别 2 和级别 3对比估算值假设值0000差分（估计 - 假设）标准误差Sig..689.967.778.046差分的 95% 置下限此表表示，在的显着水平下，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着差别，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着差别。
5.多变量检验结果值F假设df 误差dfSig.Pillai 的跟踪.481.027Wilks 的lambda.563.025Hotelling的跟踪.698.024Roy 的最大根.559.008a. 精确统计量b. 该统计量是 F 的上限，它产生了一个关于显着性级别的下限。
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。
6.单变量检验结果源因变量平方和df均方F Sig.对比净资产收益率2.028总资产报酬率2.049资产负债率2.680.514销售增长率2.133误差净资产收益率32总资产报酬率32资产负债率32销售增长率32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aBox 的MFdf120df2Sig..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 : 截距+ 行业误差方差等同性的 Levene 检验a上面第一张表是协方差阵相等的检验，检验统计量是Box’s M，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，在的显着性水平下，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着差别。
这似乎说明，除了行业因素，对资产负债率有显着影响的还有其他因素。
这与此处均值比较没有太大的关系。
8.销售增长率电力、煤气及水的生产和供应业房地行业信息技术业此表给出了每一行业各财务指标描述统计量的估计。
9.成对比较因变量(I) 行业(J) 行业均值差值 (I-J)标准误差差分的 95% 置信区间b下限上限净资产收益率电力、煤气及水的生产和供应业房地行业*.010信息技术业.051.016房地行业电力、煤气及水的生产和供应业*.010信息技术业.689信息技术业电力、煤气及水的生产和供应业.051房地行业.689总资产报酬率电力、煤气及水的生产和供应业房地行业*.025信息技术业*.043房地行业电力、煤气及水的生产和供应业*.025.398信息技术业.967信息技术业电力、煤气及水的生产和供应业*.043.109房地行业.057.967资产负债率电力、煤气及水的生产和供应业房地行业.362信息技术业.287房地行业电力、煤气及水的生产和供应业.362信息技术业.778信息技术业电力、煤气及水的生产和供应业.287房地行业.778销售增长率电力、煤气及水的生产和供应业房地行业.365信息技术业.266房地行业电力、煤气及水的生产和供应业.365信息技术业*.046信息技术业电力、煤气及水的生产和供应业.266房地行业*.046.394基于估算边际均值*. 均值差值在 .05 级别上较显着。
b. 对多个比较的调整：最不显着差别（相当于未作调整）。
多变量检验值F假设df 误差dfSig.Pillai 的跟踪.481.027Wilks 的lambda.563.025Hotelling的跟踪.698.024Roy 的最大根.559.008每个 F 检验行业的多变量效应。
这些检验基于估算边际均值间的线性独立成对比较。
a. 精确统计量b. 该统计量是 F 的上限，它产生了一个关于显着性级别的下限。
此两张表给出了不同行业各财务指标的比较与检验及检验的可信性统计量。
10．单变量检验因变量平方和df均方F Sig.净资产收益率对比2.028误差32总资产报酬率对比2.049误差32资产负债率对比2.680.514误差32销售增长率对比2.133误差32F 检验行业的效应。
该检验基于估算边际均值间的线性独立成对比较。
此表也是对三个行业中各财务指标相等的假设的检验，可以看到在的显着性水平下，净资产收益率和总资产报酬率在三个行业中有明显的差别。
综上所述，我们对三个行业的运营能力进行了具体的比较分析，所得数据表明，从总体来看，信息技术业要稍好于电力、煤气及水的生产和供应业以及房地产业。