1、多元统计分析东北大学秦皇岛分校 多元统计分析实验指导书 李喆编写 东北大学秦皇岛分校 二一六年五月 1 前言 本课程为金融学专业大二学生的专业平台课。通过本课程的学习，使学生掌握多元统计分析的根本概念、根本原理和根本结果及各种多元统计分析方法的背景、功能、作用、计算方法及实际应用，能够利用spss软件运行数据处理方法，从而为学会如何通过建立模型对现实的经济生活进行分析模拟，为实证分析打下一定的理论根底 2 目录 实验一熟悉spss软件.4实验二实验三实验四 假设检验、相关分析和回归分析.22聚类分析.36主成分分析和因子分析，对应分析.40 3 实验一熟悉spss软件 实验目的 1、利用sps
2、s软件建立数据文件； 2、利用spss软件进行根本的统计分析； 3、学会使用spss软件统计绘图；实验内容 一、熟悉spss界面 （一）启动方法 启动方法。开始程序spssincspss16.0。 （二）spss的主窗口 启动spss16.0后，弹出一个选择对话框，可以选择翻开已经存在的数据文件，也可以做出其他选择。 各选项分别对应。运行指南；数据录入；运行已存在的查询；使用数据库向导建立一个新的文件；翻开已存在的数据文件x.sav/x.sys；翻开其它类型的数据文件x.xls/x.txt/x.dat；运行spss时不显示该对话框。 （三）数据编辑窗口 4 菜单栏包括： file。文件操作。完
3、成文件的翻开、新建、保存、打印和关闭等操作 edit：文件编辑。完成文本或数据内容的选择、复制、剪贴、查找和替换等操作view：浏览编辑。完成文本或数据内容的状态栏、工具栏、字体、网格线和数值标签等功能的操作 data。数据管理。完成数据变量名称和格式的定义，数据资料的选择、排序、加权，数据文件的转换、连接和汇总等操作 transform。数据转换。完成数据的计算、重新编码和缺失值替代等操作 analyze。数据分析。完成根本统计分析、均值比较、相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析、对应分析等一系列统计分析方法的选择与应用 graphs。制作统计图形。完成条形图、饼形图、直方图、散点图等统计
4、图形的制作与编辑。 utilities。实用程序。有关命令解释、字体选择、文件信息、定义输出标题和窗口设计等。 add-ons：附加 windows：窗口控制。可进行窗口的排列、选择和显示等help：帮助 二、利用spss软件建立数据文件 （一）变量的定义 窗口视图中有“variableview标签和“dataview标签。 单击“variableview标签，定义变量。每一个变量须定义如下属性：name；type；width；decimals；label；values；missing；columns；align；measure。 1、name： 变量名称，其总长度不能超过64个字符（32个汉
5、字）。定义变量名应注意： 5 以字母为首，后面跟az，09字符；不允许以数字、横线或下划线开头；“。、“。、“/等不能作为变量名。可以用汉字做变量名。 2、type 变量类型，单击变量类型，弹出variabletype对话框，有8种类型可供选择numeric；comma；dot；scientificnotation；date；dollar；customcurrency；string； 3、width 数据或字符串的宽度，默认的变量长度是8位。当变量为某些特定类型时，该设置无效，如日期型变量。 4、decimals 小数位数。默认的小数位数是2位5、label 变量标签。用来说明变量代表的实际意
6、义。建议使用中文。 6、values变量值标签。对变量可能取值附加的进一步说明。对分类变量往往要定义其取值的标签。 7、missing 缺失值，单击“missing按钮：nomissingvalues：没有缺失值。discretemissingvalues：离散缺失值。 rangeplusoneoptionaldiscretemiss：定义缺失值范围8、columns 显示数据的宽度。定义数据在屏幕上该变量对应列的显示列宽。默认值为8个字符，范围是1255。显示宽度不影响机内值和分析运算结果，只影响显示。 9、align 字符排列方向。 2023、measure 数据测量类型。是指变量是如何测
7、量的，可有3种选择 scale。尺度变量（连续变量）。是默认的类型，即使用距离或比率量尺测量的数据。scale可以是数值型、日期型和货币型变量，但不能是字符串型变量。例如，身高和体重。 ordinal。顺序变量。是指变量之间的顺序有实际意义，但没有距离关系。顺序变量可以用有序的数字作为代码，设置了值标签的变量被认为是有序的分类变量，可以作为分组变量，也可以参与某些分析过程的运算。ordinal可以是数值型和字符串型变量。 nominal。分类变量。分类变量值之间没有顺序关系，只能作为分组变量使用。nominal与ordinal一样，只是不要求变量有次序关系。 （二）数据的输入 单击“datav
8、iew标签，从数据编辑器中输入数据。 （三）数据的编辑1.修改数据： 找到想要修改的数据，双击，修改2.插入或删除一行数据 6 3.插入或删除一个变量（列） （四）数据文件的合并1.横向合并数据文件 （1）翻开第一个数据文件。 （2）单击datamergefileaddvariables（3）单击“ok按钮 7 本卷须知。两个文件中有重复的关键变量，要保证关键变量中间不要缺少数字，如果有缺乏的必修缺乏之后才能进行合并，否那么会出现错误结果。 8 2.纵向合并数据文件 纵向合并数据文件就是将一份数据按观测量分成几局部，然后分别输入数据并存储为几个较小的spss观测量数据文件，最后将这几个观测量数
9、据文件中的数据上下对接，进行纵向合并。 spss纵向合并数据文件的操作过程如下：（1）翻开第一个数据文件 （2）单击菜单datamergefileaddcases （3）假设要求合并后的数据能看出来自哪个数据文件，可以选indicatecasesourceas variable项，操作同横向合并数据文件。 （4）单击“ok按钮 9 三、用spss进行根本统计分析 （一）数据整理1.数据排序 （1）选择菜单datasortcases，弹出一个sortcases对话框。 （2）将主排序变量从左面的列表框中选到右侧的sortby框中，并在sortorder选项中 选择按该变量的升序（ascendin
10、g）还是降序（descending）排序。（3）单击“ok按钮 2023 2.分类汇总 选择菜单dataaggregate项，弹出一个aggregatedata对话框 3.数据变换 11 数据变换是在原有变量数据的根底上，计算产生一些含有更丰富信息的新数据。选择菜单transformcompute，弹出computevariable对话框。 （二）数据分组 数据分组就是根据统计研究的需要，将数据按某种标准重新划分为不同的组别。 1.单项式分组 （1）选择菜单transformautomaticrecode，弹出automaticrecode对话框。 12 （2）将对话框左侧列表框的分组变量选择
11、到右侧的variablenewname框中。 （3）在“newname按钮右侧的框内输入存放分组结果的新变量名，并单击“newname 按钮。 （4）在“recodestartingfrom选项中选择单项式分组按升序还是按降序）进行。（5）单击“ok按钮 2.组距式分组 组距式分组是将全部变量值依次划分为假设干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。（1）确定分组： 首先将原始资料按升序进行排列并计算极差r；其次由斯特吉斯经验公式确定组数和组距，即组数k=1+3.322lgn，组距d=r/k； 13 最后确定组限。取第一组下限略高于最小变量值，那么该组上限=该组下限+组距。（2）选择菜单tran
12、sformvisualbinning 14 （三）计算根本描述统计量1、标准化： spss提供了计算描述统计量的功能，它可以将原始数据资料转换成标准化值并以变量 。x的形式存入数据编辑窗口中，公式：z_x。 s运行：analyzedescriptivestatisticsdescriptives 15 16 （四）频数分析 spss提供：频数分布表，根本描述统计量，统计图（条形图、饼形图和直方图） 17 四、统计绘图 （一）统计图的绘制1.条形图（bar）graphsbar 18 2.饼形图（pie）graphspies 19 3.线形图（line）：graphsline 4.散点图（scat
13、ter）：graphsscatter （二）统计图的编辑1.图形编辑窗口、设置图形中的数值标签 20 分别是未旋转和旋转之后的因子载荷矩阵，可以看出每个变量在某个公因子上有较高的载荷。gdp、工业总产值、固定资产投资和货物周转量在第一因子上有较高载荷，因此，第一因子命名为总量因子；职工平均工资、居民消费水平在第二因子上有较高载荷，因此，第二因子命名为收支因子；居民消费价格指数、商品零售价格指数在第三因子上有较高载荷，因此第三因子命名为价格因子 因子得分的系数矩阵，计算得到的因子得分作为新变量存放在数据文件中，可以进行后续的评价和分类 给出了因子得分的协方差矩阵，各因子之间是正交的，即彼此相互独立。 （三）根据因子得分进行综合评估 以提取的3个公因子的方差奉献率作为权重，结合各因子得分，建立综合评价模型： w。0.4020231fac1_1。0.27713fac2_1。0.21784fac3_1 46 47 三、学会使用spss进行对应分析； 同一直角坐
