SPSS在游程检验中的剖析
游程检验
市场有效性检验游程检验在金融中主要用于检验市场有效性,比如检验证券市场,外汇市场,黄金期货市场等的有效性。
为什么会用游程检验检验市场有效性呢?下面我就从市场有效性的概念做一下解释。
所谓有效市场,就是市场价格波动服从随机游走趋势,市场价格总是能反映可获得的信息。
如果市场中的价格不能充分反映可获得的信息,投资者则可以利用技术分析的方法获得超额利润。
对市场有效性的检验,就是从统计上检验市场价格波动是否服从随机游走趋势,因此可以用游程检验来检验市场有效性。
下面我就检验股票市场有效性来介绍一下游程检验在金融中的应用。
市场有效性按其强弱程度可分为弱式有效、半强势有效、强势有效三种。
要检验市场有效性,必须先检验市场是否具有弱式有效性市场,若无弱式有效性,那就更谈不上强式有效性。
因此对我国市场有效性检验应从弱式有效性检验入手。
在弱式有效市场的假设下,当前的价格充分反映了全部历史时间序列信息都包括在当前的价格变化之中了。
因此,过去、现在和未来的价格变化之间是没有关系的,价格变化是相互独立的,也就是随机的,技术分析交易规则是无效的。
一.检验方法市场弱式有效性检验的检验方法一般包括两种:一是对随机误差项{}ε序列进行相关性检验,考察是否从在序列自相关;二是进行游t程检验(Runs test),考察股票市场是否通过该检验,并据此判断中国市场是否达到了弱式有效有效性。
游程检验可以避免时间序列相关性检验的两个缺点,一是可能受异常值干扰,但在相关系数中不能反映;二是可能收到有限方差存在与否的影响。
本文只对游程检验方法做一下探讨。
Geary(1970)采用游程检验来检验时间序列中的自相关性,以检验这些序列是否是纯随机的。
如果对时间序列进行游程检验后发现,该序列的游程数显著小于纯随机时间序列游程数的数学期望,则说明该时间序列呈现出持续地随趋势变动的特征,容易发生同方向的持续变化,时间序列具有正的自相关性;反之,如果该序列的游程数显著大于纯随机时间序列游程数的数学期望,则说明该时间序列呈现出反转和均值回复的特征,时间序列具有负的自相关性。
spss的各种分析操作过程
一、统计报告l 在线分析处理报告Analyze→Reports→OLAP Cubesl 个案摘要报告Analyze→Reports→Summarize Casesl 行形式摘要报告Analyze→Reports→Report Summaries in Rowsl 列形式摘要报告Analyze→Reports→Report Summaries in Columns二、描述性统计分析1.频数分析Analyze→Descriptive Statistic→Frequencies(1)频度分布表(2)变量描述统计量的计算(3)显示频度的图形2.基本描述统计量Analyze→Descriptive Statistic→Descriptivesl 集中趋势(Central T endency)的统计量l 离散趋势(Dispersion)的统计量l 分布形态(Distribution)的统计量3.探索性分析Analyze→Descriptive Statistic→Explorel 茎叶图l 箱图l 正态分布检验Q-Q概率图l 方差齐性检验的散点-分层图4.交叉列联表分析Analyze→Descriptive Statistic→Crosstabs三、两总体均值比较l 单样本T检验Analyze→Compare Means→One-Sample T T estl 独立样本T检验Analyze→Compare Means→Independen t-Samples T T est l 配对样本T检验Analyze→Compare Means→Paired-Samples T T est四、方差分析l 单因素方差分析Analyze→Compare Means→One-way ANOV Al 多因素方差分析Analyze→General Linear Model→Univariatel 协方差分析Analyze→General Linear Model→Univariateu 假设检验的步骤1.提出原假设和备择假设对每个假设检验问题,一般可同时提出两个相反的假设:●原假设原假设又称零假设,是正待检验的假设,记为H0●备择假设备择假设是拒绝原假设后可供选择的假设,记为H1 。
SPSS统计分析实用教程(第2版)
探索性分析
03
均值比较与t检验
总结词
单样本t检验用于检验单个样本的均值是否与已知的某个值或参考值存在显著差异。
详细描述
在单样本t检验中,我们将已知的某个值或参考值作为检验标准,然后比较单个样本的均值与此标准之间的差异。通过计算t统计量和对应的p值,我们可以判断样本均值与标准值是否存在显著差异。
单样本t检验
通过图形方式展示两个变量之间的关系,可以直观地观察到它们之间的模式和趋势。
相关分析
散点图
相关系数
预测模型
通过一个或多个自变量预测因变量的值,建立预测模型,并评估模型的拟合优度和预测能力。
回归系数
描述自变量对因变量的影响程度,通过回归系数可以了解各个自变量对因变量的贡献。
线性回归分析
非线性关系
协方差分析是在考虑一个或多个协变量的影响后,比较两个或多个分类变量对数值型变量的影响。通过控制协变量的影响,可以更准确地评估各组之间的差异,并确定分类变量对数值型变量的真实效应。
总结词
详细描述
协方差分析
05
非参数检验
适用范围
01
卡方检验主要用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异。
计算方法
02
通过卡方统计量,即实际观测频数与期望频数的差的平方与期望频数的比值,来评估两者之间的差异程度。
聚类分析
聚类分析基于观测数据之间的相似性或距离将它们分组,使得同一聚类中的数据尽可能相似,不同聚类中的数据尽可能不同。
聚类分析在市场细分、生物信息学和社交网络等领域有广泛应用。
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详细描述
探索性分析
总结词
探索性分析还可以用于预测和分类,例如决策树、逻辑回归等。
SPSS分析调查问卷数据的方法
SPSS分析调查问卷数据的方法当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以p为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Sp处理:第一步:定义变量我们知道在p中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段()以上为问卷中常见的单项选择题型的变量设置,下面将对一些特殊情况的变量设置也作一下说明.1.开放式题型的设置:诸如你所在的省份是_____这样的填空题即为开放题,设置这些变量的时候只需要将Value、Miing两项不设置即可.2.多选题的变量设置:这类题型的设置有两种方法即多重二分法和多重分类法,在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法的基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量,然后将每一个选项拆分为两个选项项,即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在p中的具体操作.比如如下一例:请问您通常获取新闻的方式有哪些()1报纸2杂志3电视4收音机5网络在p中设置变量时可为此题设置五个变量,假如此题为问卷第三题,那么变量名分别为3_1、3_2、3_3、3_4、3_5,然后每一个选项有两个选项选中和不选中,只需在Value一项中为每一个变量设置成1=选中此项、0=不选中此项即可.使用该窗口,我们可以把一个问卷中的所有问题作为变量在这个窗口中一次定义。
第二步:数据录入Sp数据录入有很多方式,大致有一下几种:1.读取SPSS格式的数据2.读取E某cel等格式的数据3.读取文本数据(Fi某ed和Delimiter)4.读取数据库格式数据(分如下两步)(1)配置ODBC(2)在SPSS中通过ODBC和数据库进行但是对于问卷的数据录入其实很简单,只要在p的数据录入窗口中直接输入就可以了,只是在这里有几点注意的事项需要说明一下.1.在数据录入窗口,我们可以看到有一个表格,这个表格中的每一行代表一份问卷,我们也称为一个个案.在数据录入完成后,我们要做的就是我们的关键部分,即问卷的统计分析了,因为这时我们已经把问卷中的数据录入我们的软件中了.第三步:统计分析有了数据,可以利用SPSS的各种分析方法进行分析,但选择何种统计分析方法,即调用哪个统计分析过程,是得到正确分析结果的关键。
如何用SPSS探测及检验异常值
如何用SPSS探测及检验异常值一、采用数据探索过程探测异常值SPSS菜单实现程序为: 主菜单–>“Analyze”–>“Descriptive Statistics”–>“Explore……”选项–>“Statistics”按钮–>选中“Outliers”复选框。
输出结果中将列出5个最大值和5个最小值作为异常的嫌疑值。
二、采用箱线图(boxplot)探测异常值箱线图比较直观、形象,易于理解,因此它在统计分析中占有非常重要的地位。
1. 利用上述的数据探测过程,在“Explore”对话框中单击“Plots”,出现如图2所示的对话框,通过“Boxplots”方框可以确定箱线图的生成方式。
“Factor levels together”复选框表示将要为每个因变量创建一个箱线图,“Dependent together”复选框表示将为每个分组变量水平创建箱线图,“None”复选框表示不创建箱线图。
2. 直接利用SPSS中的画图功能实现箱线图,SPSS给出了两种箱线图,一种是基本箱线图,另一种是交互式箱线图。
基本箱线图的SPSS菜单实现为:点击主菜单中的“Graphs”选项,在弹出的一级菜单中选择“Boxplot……”选项。
交互式箱形图的SPSS菜单实现为:点击主菜单中的“Graphs”选项,在弹出的一级菜单中点击“Interactive”选项,在弹出的二级菜单中选择“Boxplot……”选项。
下面仍以A公司雇员分工种的开始工资为例构造基本箱线图(如图3)。
箱线图中的“○”表示可疑的异常值,此处异常值的确定采用的是“五数概括法”,即:变量值超过第75百分位点和25百分位点上变量值之差的1.5倍(箱体上方)或变量值小于第75百分位点和25百分位点上变量值之差的1.5倍(箱体下方)的点对应的值。
三、SPSS 14 后的新功能Data –> Validation:???如何设置。
SPSS数据分析报告
.
df
471
0
线性回归模型
建立用受教育程度预测现工资的回归方程。
图 受教育程度与现工资水平散点图
表 回归方程模型汇总
模型摘要
模型
R
R 平方
调整後 R 平方
标准偏斜度错误
1
.661a
.436
.435
$12,
a. 预测值:(常数),Educational Level (years)
2=,说明在对现工资水平的影响因素中,受教育程度起到一定的作用,但是并非决定性作用。
SPSS期 末 报 告
关于员工受教育程度对其工资水平的影响统计分析报告
课程名称:SPSS统计分析方法
姓 名:汤重阳
学 号:
所在专业:人力资源管理
所在班级:三班
一、数据样本描述
分析数据来自于“微盘——SPSS数据包data02-01”。
本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含11个变量,分别是:id(职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度),jobcat(职务等级),salbegin(起始工资),salary(现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。通过运用SPSS统计软件,对变量进行统计分析,以了解该公司职工总体状况,并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。
群组之间
9
.000
在群组内
464
总计
473
P=
P<α
接受H1,认为职工受教育水平对现工资有显着影响。
SPSS实验报告
《统计分析与SPSS的应用》实验报告班级:090911学号:09091141姓名:律江山评分:南昌航空大学经济管理学院南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称:统计分析与SPSS的应用专业经济学班级学号09091141 姓名律江山成绩实验地点G804 实验性质:演示性 验证性综合性设计性实验项目名称基本统计分析(交叉分组下的频数分析)指导教师周小刚一、实验目的掌握利用SPSS 软件进行基本统计量均值与均值标准误、中位数、众数、全距、方差和标准差、四分位数、十分位数和百分位数、频数、峰度、偏度的计算,进行标准化Z分数及其线形转换,统计表、统计图的显示。
二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)(1)实验案例:居民储蓄存款。
(2)基本步骤:1、单击菜单选项analyze→descriptive statistics→crosstabs2、选择行变量到row(s)框中,选择列变量到column(s)框中3、选择dispiay clustered bar charts选项,指定绘制各变量交叉分组下的频数分布棒图。
三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释)实验结论:较大部分储户认为在未来收入会基本不变,收入会增加的比例高于会减少的比例;城镇储户中认为收入会增加的比例高于会减少的比例,但农村储户恰恰相反;可见城镇和农村储户在对该问题的看法上存在分歧。
城镇户口较内存户口收入有明显的增加,但未来收入减少的比例差距不大。
其中二者未来收入大部分基本保持不变。
实验课程名称:统计分析与SPSS的应用专业经济学班级学号09091141 姓名律江山成绩实验地点G804 实验性质:演示性 验证性综合性设计性实验项目名称参数检验(两独立样本T检验)指导教师周小刚一、实验目的掌握利用 SPSS 进行单样本 T 检验、两独立样本 T 检验和两配对样本 T 检验的基本方法,并能够解释软件运行结果。
利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在显着差异。
SPSS在游程检验中的
Step02:选择检验变量 在候选变量列表框中选择“ x” 变量作为检验变量,将其添加至 【Test Variable List(检验变量列表)】列表框中。 Step03:确定断点 在【Cut point(割点)】选项组中取消勾选【Median(中位数)】复选 框,勾选【Mean(均值)】复选框。
•
Step02:选择检验变量 在【Runs Test(游程检验 )】对话框左侧的候选变量列表框中 选择一个或几个变量,将其添加至【Test Variable List(检验变 量列表)】列表框中,表示需要进行游程检验的变量。
•
Step03:确定断点
在【Cut point(割点)】选项组中指定计算游程数的分界值。 小于分界值的观察值归为一组,其余的归为另一组,然后计算 游程数。
SPSS在游程检验中的应用
6.4 SPSS
在游程检验中的应用
6.4.1 游程检验的基本原理 1.方法概述
游程检验是一种利用游程数所作的单样本随机性的检验方法, 它可以用来判断观察值的顺序是否为随机。许多统计模型的假 设中都要求观察值都是独立的,也就是说,收集到的数据样本 的顺序是不相关的。如果样本顺序影响到统计结果,那么样本 就可能不是随机的,这将使研究者不能得出关于抽样总体的准 确结论。因此,研究者可以使用游程检验来检验数据的随机性。
•
Step04:选择计算精确概率 【Exact】按钮用于选择计算概率 P 值的方法,它的功能和卡方 检验中的相应按钮相同的。
• •
Step05:其他选项选择 【Options】按钮用于指定输出内容和关于缺失值的处理方法。 Step06:单击【OK】按钮,结束操作,SPSS软件自动输出结果。
6.4.3 实例图文分析:企业盈亏预测
SPSS分析调查问卷数据方法
SPSS分析调查问卷数据的方法(2012-05-29 21:45:13)分类:学习标签:杂谈当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。
在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、label(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类). 我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1,type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的,即选择Numeric, width 宽度为4,decimals即小数位数位为0(因为答案没有小数点),label即变量标签为“年龄段查询”。
SPSS简易分析流程详解
第一部分:差异检验1. 独立样本t检验如:为研究分散注意是否对人的识记成绩有影响,将20名被试随机分成两组。
一组是集中注意条件,在呈现单词的时候不给予干扰作业。
另一组是分散注意条件,即在向被试听觉呈现单词的时候同时要求完成某项较高难度的空间追踪任务。
20名被试的记忆成绩结果如下:集中注意条件:8.5 9.0 10.0 7.3 9.2 10.5 8.9 6.7 11.0 9.3分散注意条件:4.5 5.1 6.0 3.6 7.0 6.8 5.5 6.4 7.1 5.6问在识记时分散注意对记忆成绩有无影响(数据文件attention.sav)。
类似问题一般都用平均数的差异检验进行分析,本组中,实验处理(自变量)只有2个水平,故其差异检验用独立样本t检验,操作程序为:Analyze(分析)——Compare Means(平均数比较)——Independent-Sample T Test①将记忆成绩即因变量选入Test Variable,将注意类型即自变量(2个水平)选入Grouping Variable;②点击Define Groups,在弹出的对话框中,Group 1设置自变量的第一个水平(本实验中集中注意为1,故此处输入1),Group 2 设置自变量的第二个水平(即2),再点击Continue 后,点击OK,显示统计结果。
③输出的结果中,首先看下图第二个表格,只需要t、df和Sig(显著性水平)三个值,由下表可知,分别为6.271、18和.000,故差异显著,即两种注意条件下,个体对单词的记忆成绩存在显著差异,再结合第一个表格的Mean(即平均数),发现集中注意的成绩9.0400大于分散注意的成绩5.4600,故集中注意的记忆效果显著高于分散注意。
2. 相关样本t检验基本过程与独立样本t检验类似,操作程序为:Analyze(分析)——Compare Means(平均数比较)——Paired-Sample T Test例题:从某小学三年级随机抽取20名儿童做样本,分别在学期初和学期末进行了推理测验,结果如下(数据文件:Test.sav):学生编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10学期初 12 13 12 11 10 13 14 15 15 11学期末 14 14 11 15 11 14 14 17 15 14学生编号 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20学期初 13 12 11 10 13 14 15 15 11 12学期末 14 14 11 15 14 14 16 18 15 14①分两次分别点击“学期初成绩”和“学期末成绩”两个变量,如下图所示,Current Selections 显示两个变量后,点击中间的小三角选入Paired Variables后点击OK,显示结果;②输出结果的理解和分析与独立样本t检验相同。
游程检验
分区 SPSS 的第 1 页
○ 检验结果如下: 为了比较,我们对原序列进行排序,排序后检验结果如下:
步骤 ○ 零假设:检验变量的取值是随机出现的;
○ 计算统计量:
,其中,
○ 在游程检验中,将样本的各个观测归属于两种类别之中,于是给观测出现的分布服从二项分布,随 着样本容量的增大,游程个数r近似服从于正态分布。
典型问题 ○ 检验两个总体的分布是否相同。将从两个总体中独立抽取的两个样本的观察值混合后,记录游程个 数,进行关于随机性的假设检验。 ○ 检验样本的随机性。将取自某一总体的样本观察值按照从小到大的顺序排列,找出中位数(或平均 数),把样本分为大于和小于中位数的两部分,用这两部份上下交错形成的游程个数来检验样本是 否随机的。
游程检验
2014年11月5日 15:52
用途 ○ 检验取值为二分类并且按某种顺序(例如时间顺序)排列的数据资料,是否确实是随机出现的。 ○ 游程:指二分类变量有相同取值的几个连续记录。如111100111000,前4个1为一个游程,中间2个0 为一个游程,中间3个1为一个游程,后3个0为一个游程,共4个游程。
分区 SPSS Biblioteka 第 2 页为了比较,我们对原序列进行排序,排序后检验结果如下:
○ 结论: 从原数据游程检验渐进显著性水平及Monte Carlo显著性水平知,无法拒绝原假设,即该样本数据是 随机产生的(与数据产生方式吻合); 排序后,从原数据游程检验渐进显著性水平及Monte Carlo显著性水平知,拒绝原假设,即该样本数 据不是随机产生的。
SPSS分析调查问卷数据的方法
SPSS分析调查问卷数据的方法当我们的调查问卷在把调查数据拿回来后,我们该做的工作就是用相关的统计软件进行处理,在此,我们以spss为处理软件,来简要说明一下问卷的处理过程,它的过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷的处理做详细的介绍.Spss处理:第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量,在打开SPSS后,我们可以看到和excel相似的界面,在界面的左下方可以看到Data View, Variable View两个标签,只需单击左下方的Variable View标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。
在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项:name(变量名)、type(变量类型)、width(变量值的宽度)、decimals(小数位) 、l abel(变量标签) 、Values(定义具体变量值的标签)、Missing(定义变量缺失值)、Colomns(定义显示列宽)、Align(定义显示对齐方式)、Measure(定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类).我们知道在spss中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量,这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置.为了便于说明,可假设此题为:1.请问你的年龄属于下面哪一个年龄段( )?A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59那么我们的变量设置可如下: name即变量名为1,type即类型可根据答案的类型设置,答案我们可以用1、2、3、4来代替A、B、C、D,所以我们选择数字型的,即选择Numeric, wi dth宽度为4,decimals即小数位数位为0(因为答案没有小数点),label即变量标签为“年龄段查询”。
Values用于定义具体变量值的标签,单击Value框右半部的省略号,会弹出变量值标签对话框,在第一个文本框里输入1,第二个输入20—29,然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置,即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59;Missing,用于定义变量缺失值, 单击missing框右侧的省略号,会弹出缺失值对话框, 界面上有一列三个单选钮,默认值为最上方的“无缺失值”;第二项为“不连续缺失值”,最多可以定义3个值;最后一项为“缺失值范围加可选的一个缺失值”,在此我们不设置缺省值,所以选中第一项如图;Colo mns,定义显示列宽,可自己根据实际情况设置;Align,定义显示对齐方式,有居左、居右、居中三种方式;Measure,定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类。
SPSS统计分析与应用课程报告旅游酒店
SPSS统计分析与应用课程报告城市旅游业与星级酒店相关分析姓名:学号:2013 年 6 月30 日城市旅游业与星级酒店相关分析摘要酒店是城市旅游产业客源的主要承载部门,酒店的客源市场取决于城市的旅游客源市场。
随着城市面貌的巨大变化,旅游业也飞速发展,一个城市拥有高档次星级酒店的多少,反映了一个地方旅游接待能力水平的高低,长期以来,中国城市旅游业以入境观光为龙头而超常发展。
然而进入二十世纪九十年代中期以后,我国旅游市场环境发生了根本性的变化,酒店业进入了买房市场需求约束性状态1。
各城市酒店业在入境客人、国内客人等主要客源市场上表现出不同的特点。
豪华酒店的热潮可以说席卷了全国,从一线到二三线城市,从CBD到风景区,大量的五星级酒店或者是含五星级酒店的高端城市综合项目在进行,高星级酒店的热度超乎想象。
关键词星级酒店城市级别单因素方差分析 f检验聚类分析回归分析一、利用单因素方差分析1.建立数据文件。
定义变量名:市别、宾馆总数、五星级酒店、四星级酒店、三星级酒店、二星级酒店、一星级酒店、客房、床位、客房出租。
并将城市按照中国城市等级榜1将其分等。
图12. 选择菜单“分析(Analyze)→比较均值→单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中选择变量“宾馆酒店”、“五星级酒店”、“四星级酒店”、“三星级酒店”“二星级酒店”、“一星级酒店”进入“因变量列表”框,选择“城市级别”进入“因子”框。
图23.设置均值多重比较类型。
单击“两两比较(Post Hoc)”按钮,弹出“单因素:两两比较”对话框。
在“假定方差齐性(Equal Variances Assumed)”复选框组中,选择LSD法进行方差齐时两两均值的比较。
图34.方差齐性检验,单击“选项”按钮,弹出“单因素:选项”对话框。
在“统计量”复选框组中,选择“描述性”输出观测变量的基本描述统计量,选择“方差同质性检验”表示进行方差齐性检验。
SPSS项目分析操作与结果呈现
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备注
删除 保留 保留 保留 保留 保留 保留 保留 保留 保留
注:制成三线表,将数据补充完整即可
参考书目:《SPSS与统计应用分析》吴明隆 涂金堂著 东北财经大学出版
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方法:
1. 极端组检验法(高低分组,独立样本t检验) 2. 项目与总分之间的相关性 3. 克伦巴赫a值检验:判别量表内部一致性系数a值,通过题目删
除后量表a值得改变情形,来判断量表题目的质量。对于删除该 题目后a值反而增加的题项应该予以剔除。
方法一:极端组检验法
• 步骤: 1. 量表题目的反向计分 2. 计算总分 3. 高低分组(从最高分处向下取总人数的27%为高分组;从最低分
方法三:克伦巴赫a值检验
结果分析
删除此题,a值 增加,故剔除
删除此题,a值 减少,保留
题号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
T值
?*** ?*** ?*** ?*** ?*** ?*** ?*** ?*** ?*** ?***
表1-1
题目与总分的相关系数 删除题项后的a值
?***
?
?***
本例子样本44,以22名为界,前部分为低分组,后部分为高分组
独立样本T检验
查看检验结果(只看需要报告的) F值得显著(sig<0.05)看第二行T值;
F值得不显著 (sig>0显著 剔除
方法二:项目与总分之间的相关性
《非参数统计》SPSS实验指导书
《非参数统计》SPSS实验指导书非参数统计分析―Nonparametric Tests菜单详解平时我们使用的统计推断方法大多为参数统计方法,它们都是在已知总体分布的条件下,对相应分布的总体参数进行估计和检验。
比如单样本u检验就是假定该样本所在总体服从正态分布,然后推断总体的均数是否和已知的总体均数相同。
本节要讨论的统计方法着眼点不是总体参数,而是总体分布情况,即研究目标总体的分布是否与已知理论分布相同,或者各样本所在的分布位置/形状是否相同。
由于这一类方法不涉及总体参数,因而称为非参数统计方法。
SPSS的的Nonparametric Tests菜单中一共提供了8种非参数分析方法,它们可以被分为两大类:1、分布类型检验方法:亦称拟合优度检验方法。
即检验样本所在总体是否服从已知的理论分布。
具体包括:Chi-square test:用卡方检验来检验二项/多项分类变量的几个取值所占百分比是否和我们期望的比例有没有统计学差异。
Binomial Test:用于检测所给的变量是否符合二项分布,变量可以是两分类的,也可以使连续性变量,然后按你给出的分界点一分为二。
Runs Test:用于检验样本序列随机性。
观察某变量的取值是否是围绕着某个数值随机地上下波动,该数值可以是均数、中位数、众数或人为制定。
一般来说,如果该检验P值有统计学意义,则提示有其他变量对该变量的取值有影响,或该变量存在自相关。
One-Sample Kolmogorov-Smirnov T est:采用柯尔莫哥诺夫-斯米尔诺夫检验来分析变量是否符合某种分布,可以检验的分布有正态分布、均匀分布、Poission分布和指数分布。
2、分布位置检验方法:用于检验样本所在总体的分布位置/形状是否相同。
具体包括:Two-Independent-Samples Tests:即成组设计的两独立样本的秩和检验。
Tests for Several Independent Samples:成组设计的多个独立样本的秩和检验,此处不提供两两比较方法。
关于度假的SPSS分析报告
关于度假的分析报告目录○1.频数分析 (3)○2.描述性析 (3)○3.探索性析 (12)○4.交叉表析 (15)数据介绍这张数据表包含九个变量,分别是:选择休闲度假地点的原因、娱乐项目、最近两年到北京郊区休闲度假的次数、性别、年龄、教育程度、单位性质、职业、收入水平。
通过对这些变量进行频率分析、描述性分析、探索性分析、交叉表分析,从而得出了以下结论。
○1频数分析基本的统计分析往往从频数分析开始。
通过频数分析能够了解变量取值的状况,对把握数据的分布特征是非常有用的。
此次分析利用的是度假数据表,在性别、年龄和教育程度等不同的情况下的频数分析,从而了解变量的取值状况。
统计量性别年龄教育程度N 有效52 52 52缺失0 0 0百分位数25 1.00 2.00 1.0050 1.00 3.00 1.0075 2.00 3.00 2.00表一表二其中男性比例为63.5%比女性36.5%高27%,在饼状图中所占面积如下所示:接下来,对原有数据中的年龄进行频数分析,结果如下:年龄频率百分比有效百分比累积百分比有效20岁以下2 3.8 3.8 3.820_29岁15 28.8 28.8 32.7 30_39岁25 48.1 48.1 80.8 40_49岁10 19.2 19.2 100.0 合计52 100.0 100.0表三其中30-39年龄断的人数比例最大,其次为20-29年龄段,所占比例最小的是20岁以下,他们分别在饼状图中的比例如下:图二以上两张表是对年龄变量的分析说明:被调查者中有年龄为30-39的人数占48.1%,是个组中频数最高的的;其次是年龄为20-29的占28.8%;而最低的为年龄为20岁以下的,占全体的3.8%。
从条形图来看,年龄分布存在一定的右偏。
其均值为2.83,标准偏差为0.785。
图三表四由图可得,被调查的人中学历在大学或本科以上的占主要成分,比例为55.8%,其他学历比例为44.2%如下图所示:○2描述统计分析在通过频数分析把握了数据的总体分布状况后,我们通常还需要对数据的分布特征有更为精确的认识,这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。
SPSS数据分析的主要步骤
【下载本文档,可以自由复制内容或自由编辑修改内容,更多精彩文章,期待你的好评和关注,我将一如既往为您服务】SPSS数据分析的主要步骤利用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤,但涉及的方面会相对较少。
主要集中在以下几个阶段。
1.SPSS数据的准备阶段在该阶段应按照SPSS的要求,利用SPSS提供的功能准备SPSS数据文件。
其中包括在数据编辑窗口中定义SPSS数据的结构、录入和修改SPSS 数据等。
2.SPSS数据的加工整理阶段该阶段主要对数据编辑窗口中的数据进行必要的预处理。
3.SPSS数据的分析阶段选择正确的统计分析方法对数据编辑窗口中的数据进行分析建模是该阶段的核心任务。
由于SPSS能够自动完成建模过程中的数学计算并能自动给出计算结果,因而有效屏蔽了许多对一般应用者来说非常晦涩的数学公式,分析人员无需记忆数学公式,这无疑给统计分析方法和SPSS 的广泛应用铺平了道路。
4.SPSS分析结果的阅读和解释该阶段的主要任务是读懂SPSS输出编辑窗口中的分析结果,明确其统计含义,并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释。
数据分析必须掌握的分析术语1、增长:增长就是指连续发生的经济事实的变动,其意义就是考查对象数量的增多或减少。
2、百分点:百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。
3、倍数与番数:倍数:两个数字做商,得到两个数间的倍数。
番数:翻几番,就是变成2的几次方倍。
4、指数:指数是指将被比较数视为100,比较数相当于被比较数的多少得到的数。
5、比重:比重是指总体中某部分占总体的百分比6、拉动。
增长。
:即总体中某部分的增加值造成的总体增长的百分比。
例子:某业务增量除以上年度的整体基数=某业务增量贡献度乘以整体业务的增长率。
例如:去年收入为23(其中增值业务3),今年收入为34(其中增值业务5),则增值业务拉动收入增长计算公式就为:(5-2)/23=(5-2)/(34-23)×(34-23)/23,解释3/(34-23)为数据业务增量的贡献,后面的(34-23)/23为增长率。
spss的数据解析总结计划报告总结计划
专业资料关于某地区361 个人旅游情况统计解析报告一、数据介绍:本次解析的数据为某地区 361 个人旅游情况情况统计表,其中共包含七变量,分别是:年龄,为三类变量;性别,为二类变量〔 0 代表女, 1 代表男〕;收入,为一类变量;旅游开销,为一类变量;通道,为二类变量〔 0 代表没走通道, 1 代表走通道〕;旅游的积极性,为三类变量〔 0 代表积极性差, 1 代表积极性一般, 2 代表积极性比较好, 3 代表积极性好 4 代表积极性特别好〕;额外收入 , 一类变量。
经过运用 spss 统计软件,对变量进行频数解析、描述性统计、方差解析、相关解析、。
以认识该地区上述方面的综合情况,并解析个变量的分布特点及相互间的关系。
二、数据解析1、频数解析。
根本的统计解析经常从频数解析开始。
经过频数分地区359 个人旅游根本情况的统计数据表,在性别、旅游的积极性不同样的情况下的频数解析,进而认识该地区的男女职工数量、不同样积极性况的根本分布。
统计量积极性性别N有效359359缺失00第一,对该地区的男女性别分布进行频数解析,结果以下性别频率百分比有效百分比累积百分比有效女198男161合计359表说明,在该地区被检查的 359个人中,有 198名女性, 161名男性,男女比率分别为 44.8% 和55.2%,该公司职工男女数量差距不大,女性略多于男性。
其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数解析,结果以下表:积极性频率百分比有效百分比累积百分比有效差171一般79比较好79好24特别好6合计359其次对原有数据中的积极性进行频数解析,结果以下表:其次对原有数据中的可否进通道进行频数解析,结果以下表:Statistics通道N Valid359Missing0通道CumulativeFrequency Percent Valid Percent Percent Valid没走通道293通道66Total359表说明,在该地区被检查的359个人中,有没走通道的占 81.6%,占绝大多数。
SPSS项目分析操作与结果呈现
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Spss操作:计算总分
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高低分组(先计算临界值-排序-操作) 注意:样本少于100,取50%;大于100,取27%。
SPSS项目分析
报告人:鲲
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意义:
• 项目分析就是对项目的区分度进行分析。项目的区分度是指测验 项目对被试心里特性的区分能力,具有良好区分度的项目,能将 不同水平的被试区分开来,也就是说,在该项目上水平高的被试 得分高,水平低的被试得分低。
• 若是自行编制的问卷,对其进行项目分析是必不可少的,必须保 证自己设计的题目有较好的鉴别力。
本例子样本44,以22名为界,前部源自为低分组,后部分为高分组精品课件
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独立样本T检验
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查看检验结果(只看需要报告的) F值得显著(sig<0.05)看第二行T值;
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F值得不显著 (sig>0.05) 看第一行T值;
注:显 著保留, 不显著 剔除
方法二:项目与总分之间的相关性
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方法:
1. 极端组检验法(高低分组,独立样本t检验) 2. 项目与总分之间的相关性 3. 克伦巴赫a值检验:判别量表内部一致性系数a值,通过题目删
除后量表a值得改变情形,来判断量表题目的质量。对于删除该 题目后a值反而增加的题项应该予以剔除。
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方法一:极端组检验法
• 步骤: 1. 量表题目的反向计分 2. 计算总分 3. 高低分组(从最高分处向下取总人数的27%为高分组;从最低分
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•
Step02:选择检验变量 在【Runs Test(游程检验 )】对话框左侧的候选变量列表框中 选择一个或几个变量,将其添加至【Test Variable List(检验变 量列表)】列表框中,表示需要进行游程检验的变量。
•
Step03:确定断点
在【Cut point(割点)】选项组中指定计算游程数的分界值。 小于分界值的观察值归为一组,其余的归为另一组,然后计算 游程数。
Step02:选择检验变量 在候选变量列表框中选择“ x” 变量作为检验变量,将其添加至 【Test Variable List(检验变量列表)】列表框中。 Step03:确定断点 在【Cut point(割点)】选项组中取消勾选【Median(中位数)】复选 框,勾选【Mean(均值)】复选框。
2.基本原理
游程检验可用来检验任何序列的随机性,而不管这个序列是 怎样产生的;此外还可用来判断两个总体的分布是否相同,从 而检验出它们的位置中心有无显著差异。
3.软件使用方法
SPSS中利用游程数构造 Z统计量,利用Z统计量的分布来检 验序列是否具有随机性。软件将自动计算出 Z统计量的取值及 对应的概率P值。如果概率P值小于或等于用户设定的显著性水 平,则拒绝零假设,认为变量不具有随机性;相反的,如果概 率P值大于显著性水平,则认为变量出现是随机的。
•
1. 实例内容 已知某企业在过去20年的盈亏情况为“0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1”。其中“0”表示亏损,“1”表示盈利。现根据财 务统计预测今年该企业盈利,请问这个结果对企业明年的经营 状况有无影响?
•
2. 实例操作 根据过去20年的经营情况看到该企业的盈亏情况经常逐年发 生变化。已知今年企业盈利,要判断明年企业的盈亏状态,其 实就是要分析今年企业的盈利是否会对明年它的盈亏带来一定 的影响。也就是说,要判断不同年份之间的盈亏情况有无影响 性,即盈亏情况是否是随机的。这样就可以通过游程检验来分 析历史数据。如果历史数据是随机的,说明今年的盈利不会对 明年企业的生产产生影响;反之,表明今年的盈利会对明年生 产有影响。所以采用SPSS具体操作步骤如下。
盈亏 Test Valuea Cases < Test Value .65 7
CasesБайду номын сангаас>= Test Value
Total Cases Number of Runs Z
13
20 4 -2.843
Asymp. Sig. (2-tailed)
.004
6.4.4 实例进阶分析:工业和商业企业 的负债水平
6.4.2 游程检验的SPSS操作详解
•
Step01:打开对话框 选 择 菜 单 栏 中 的 【Analyze( 分 析 )】 →【Nonparametric Tests( 非 参 数 检 验 )】→【Legacy Dialogs( 旧 对 话 框 )】→ 【Runs(游程)】命令,弹出【Runs Test(游程检验)】对话框。
SPSS在游程检验中的应用
6.4 SPSS
在游程检验中的应用
6.4.1 游程检验的基本原理 1.方法概述
游程检验是一种利用游程数所作的单样本随机性的检验方法, 它可以用来判断观察值的顺序是否为随机。许多统计模型的假 设中都要求观察值都是独立的,也就是说,收集到的数据样本 的顺序是不相关的。如果样本顺序影响到统计结果,那么样本 就可能不是随机的,这将使研究者不能得出关于抽样总体的准 确结论。因此,研究者可以使用游程检验来检验数据的随机性。
Step01:打开对话框
打 开 数 据 文 件 6-3.sav , 选 择 菜 单 栏 中 的 【Analyze( 分 析 )】 → 【Nonparametric Tests(非参数检验)】→【Legacy Dialogs(旧对话框)】 →【Runs Test(游程检验)】命令,弹出【Runs Test(游程检验)】对话 框。其中“x”变量表示企业盈亏状态,“0”表示亏损,“1”表示盈 利。
1.实例内容 在我国的工业和商业企业中随机抽取22家企业进行资产负债率 行业差异分析,其1999年底的资产负债率(%)如下,请问两个 行业的负债水平是否有显著性差异?
工业企业
64
76
55
82
59
82
70
75
61
64
73
83
商业企业
77
80
80
65
93
91
84
91
84
86
2. 实例操作
要检验工业和商业企业的负债水平是否有差异,可以将两组 数据混合起来,同时用“1”表示数据来自工业企业,“2”表示 数据来自商业企业。接着将这些序列按照升序或降序重新排列。 这样可以得到由1和2构成的数列,如1221122。 如果两个行业的负债水平没有差异,它们的资产负债率按大 小应该是随机混合排列的,则构成的这组数列应该是随机的; 否则说明工业和商业企业的负债水平有一定的规律性,即两个 行业有一定的差异性。
•
Step04:选择计算精确概率 【Exact】按钮用于选择计算概率 P 值的方法,它的功能和卡方 检验中的相应按钮相同的。
• •
Step05:其他选项选择 【Options】按钮用于指定输出内容和关于缺失值的处理方法。 Step06:单击【OK】按钮,结束操作,SPSS软件自动输出结果。
6.4.3 实例图文分析:企业盈亏预测
Step04:完成操作
最后,单击【OK(确定)】按钮,操作完成。
3 .实例结果及分析
首先“Test Value=0.65”表示游程检验以0.65作为断点将原始数据分为 两组。在过去20 年中,企业亏损的年份数共有 7 年,而在剩下的 13 年里 该企业都是盈利的。整个历史数据的游程数等于 4 。接着计算游程检验 的Z统计量等于-2.843,相伴概率P值0.004 显然小于显著性水平 0.05。所 以,认为企业盈亏历史数据并不是随机的,其中有一定的规律性。因此, 今年企业的盈利会对明年企业的经营状况产生显著影响。
SPSS具体操作步骤
Step01:打开数据文件6-4.sav,其中“fzl”变量表示企业的资产负债 率;“indicate”变量表示企业类型,“1”表示工业企业,“2”表示商 业企业。 Step02:选择菜单栏中的【Data(数据)】→【Sort Cases(排序个案)】 命令,弹出【Sort Cases(排序个案)】对话框。在候选变量列表框中 选择变量“fzl”,添加至【Sort by(排序依据)】列表框中。这步的目 的就是要按照企业负债率的高低对“indicate”变量重新排序。