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2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心1多元統(tǒng)計(jì)分析何曉群中國(guó)人民大學(xué)出版社2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心2第二章均值向量和協(xié)方差陣的檢驗(yàn)
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§2.1均值向量的檢驗(yàn)§2.2協(xié)方差陣的檢驗(yàn)§2.3形象分析§2.4有關(guān)檢驗(yàn)的上機(jī)實(shí)現(xiàn)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心3第二章均值向量和協(xié)方差陣的檢驗(yàn)
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以做檢驗(yàn)。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心4第二章均值向量和協(xié)方差陣的檢驗(yàn)
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2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心5
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§2.1均值向量的檢驗(yàn)§2.1.1一個(gè)指標(biāo)檢驗(yàn)的回顧§2.1.2多元均值檢驗(yàn)§2.1.3兩總體均值的比較§2.1.4多總體均值的檢驗(yàn)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心6
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§2.1.1一個(gè)指標(biāo)檢驗(yàn)的回顧2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心7
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§2.1.1一個(gè)指標(biāo)檢驗(yàn)的回顧2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心8
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§2.1.1一個(gè)指標(biāo)檢驗(yàn)的回顧2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心9
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§2.1.2多元均值檢驗(yàn)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心10
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§2.1.2多元均值檢驗(yàn)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心11
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§2.1.2多元均值檢驗(yàn)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心12
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§2.1.2多元均值檢驗(yàn)(?。﹨f(xié)方差陣Σ已知類似于(2.3)的統(tǒng)計(jì)量(注意(2.3)的形式)是可以證明,在假設(shè)為真時(shí),統(tǒng)計(jì)量遵從自由度為p的分布;事實(shí)上由§1.52023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心13
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§2.1.2多元均值檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量
實(shí)質(zhì)上是樣本均值與已知平均水平
之間的馬氏距離的
倍,這個(gè)值越大,μ與
相等的可能性就越小,因而,在備擇假設(shè)
成立時(shí),
有變大的趨勢(shì),所以拒絕域應(yīng)取為
值較大的右側(cè)部分。式中是樣本均值,
是樣本容量。當(dāng)給定顯著性水平后,由樣本值可以算出
的值,當(dāng)時(shí),便拒絕零假設(shè)
,說明均值μ不等于
,其中是自由度為P的分布的分為點(diǎn)。即2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心14
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§2.1.2多元均值檢驗(yàn)(ⅱ)協(xié)方差陣Σ未知此時(shí)Σ的無偏估計(jì)是,類似于式(2.3)的統(tǒng)計(jì)量是:可以證明,統(tǒng)計(jì)量遵從參數(shù)為p,n-1,,的分布,即。統(tǒng)計(jì)量實(shí)際上也是樣本均值與已知均值向量
之間的馬氏距離再乘以n(n-1),這個(gè)值越大,μ與
相等的可能性就越小。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心15
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§2.1.2多元均值檢驗(yàn)因而,在備擇假設(shè)成立時(shí),的值有變大的趨勢(shì),所以拒絕域可取為值較大的右側(cè)部分。因此,當(dāng)給定顯著性水平后,由樣本的數(shù)值可立即算出值,當(dāng)時(shí),便拒絕零假設(shè)
。分布的5%及1%的分位點(diǎn)已列成專表,由網(wǎng)上下載,為的上分位點(diǎn)。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心16
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§2.1.2多元均值檢驗(yàn)由§1.5,將統(tǒng)計(jì)量乘上一個(gè)適當(dāng)?shù)某?shù)后,便成為F統(tǒng)計(jì)量,也可用F分布表獲得零假設(shè)的拒絕域。即關(guān)于、的合理性及推證見參考文獻(xiàn)[3]在實(shí)際工作中,一元檢驗(yàn)與多元檢驗(yàn)可以聯(lián)合使用,多元的檢驗(yàn)具有概括和全面考察的特點(diǎn),而一元的檢驗(yàn)容易發(fā)現(xiàn)各指標(biāo)之間的關(guān)系和差異,能幫助我們找出存在差異的側(cè)重面,提供了更多的統(tǒng)計(jì)分析信息。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心17
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§2.1.3兩總體均值的比較在許多實(shí)際問題中,往往要比較兩個(gè)總體之間的平均水平有無差異。例如,兩所大學(xué)新生錄取成績(jī)是否有明顯差異;研究職工工資總額的構(gòu)成情況,若按國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分組,就是例如要研究工業(yè)與建筑業(yè)這兩個(gè)行業(yè)之間,是否有明顯的不同之處;同理,可按工業(yè)領(lǐng)導(dǎo)關(guān)系(中央、省、市、縣屬工業(yè))分組;也可按工業(yè)行業(yè)分組。組與組之間的工資總額構(gòu)成有無顯著差異,本質(zhì)上就是兩個(gè)總體的均值向量是否相等,這類問題,通常也稱為兩樣本問題。兩總體均值比較的問題,又可分為兩總體協(xié)方差陣相等與兩總體協(xié)方差陣不等兩種情形。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心18
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§2.1.3兩總體均值的比較1.協(xié)方差陣相等的情形進(jìn)行檢驗(yàn)。與前面類似的統(tǒng)計(jì)量的形式是:設(shè)為來自p元正態(tài)總體
的容量為
的樣本,是來自p元正態(tài)總體
容量為
的樣本,且兩樣本之間相互獨(dú)立,
假定兩總體協(xié)方差陣相等,但未知,現(xiàn)對(duì)假設(shè)
2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心19
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§2.1.3兩總體均值的比較2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心20
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§2.1.3兩總體均值的比較因?yàn)榈闹蹬c總體均值的馬氏距離成正比例,此值愈大,說明兩總體的均值很接近的可能性就愈小,因而拒絕域可以取為值較大的右側(cè)區(qū)域,即當(dāng)給定顯著性水平的值時(shí),若
時(shí),拒絕
,否則沒有足夠理由拒絕
。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心21
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§2.1.3兩總體均值的比較2.協(xié)方差陣不相等情形設(shè)從兩個(gè)總體
和,分別抽取容量為
和
的兩個(gè)樣本,,假定兩總體協(xié)方差陣不相等,我們考慮對(duì)假設(shè)(2.9)作檢驗(yàn)。這是著名Behrens—Fisher問題。長(zhǎng)期以來,統(tǒng)計(jì)學(xué)家用許多方法試圖解決這個(gè)問題。當(dāng)與相差較大時(shí),統(tǒng)計(jì)量的形式是:
2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心22
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§2.1.3兩總體均值的比較式中,
的統(tǒng)計(jì)含義與前相同,再令2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心23
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§2.1.3兩總體均值的比較當(dāng)假設(shè)(2.9)的
成立時(shí),可以證明(見文獻(xiàn)[3])近似遵從第一自由度為
、第二自由度為
的F分布,即2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心24
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§2.1.4多總體均值的檢驗(yàn)在許多實(shí)際問題中,我們要研究的總體往往不止兩個(gè)。例如,要對(duì)全國(guó)的工業(yè)行業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況做一比較時(shí),一個(gè)行業(yè)可以看成一個(gè)總體,此時(shí)要研究的總體就達(dá)幾十甚至幾百個(gè)之多。這類問題的研究就需要多元方差分析的知識(shí)。多元方差分析是一元方差分析的直接推廣,為了易于理解多元方差分析的方法,我們先回顧一元的方差分析。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心25
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§2.1.4多總體均值的檢驗(yàn)假設(shè)r個(gè)總體的方差相等,要檢驗(yàn)的假設(shè)就是2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心26
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§2.1.4多總體均值的檢驗(yàn)這個(gè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量與下列平方和密切相關(guān)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心27
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§2.1.4多總體均值的檢驗(yàn)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心28
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§2.1.4多總體均值的檢驗(yàn)用類似于一元方差分析的辦法,前面所述的三個(gè)平方和變成了矩陣,形式如下:很顯然W=B+E關(guān)于的檢驗(yàn)可用WilksΛ分布,再化為F分布,詳細(xì)參考1.5節(jié)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心29
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§2.2協(xié)方差陣的檢驗(yàn)§2.2.1檢驗(yàn)§2.2.2檢驗(yàn)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心30
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§2.2協(xié)方差陣的檢驗(yàn)上面討論了多元正態(tài)分布均值的檢驗(yàn)。但這僅僅研究了問題的一個(gè)方面,倘若要進(jìn)一步深究不同總體的平均水平(均值)波動(dòng)的幅度,前面介紹的方法就無能為力了。本節(jié)所介紹的協(xié)方差陣的檢驗(yàn)可以解決該類問題2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心31
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§2.2.1檢驗(yàn)是樣本協(xié)方差陣,關(guān)于統(tǒng)計(jì)量M的推證過程見參考文獻(xiàn)[1]。其中2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心32
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§2.2.1檢驗(yàn)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心33
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§2.2.2檢驗(yàn)上面討論的檢驗(yàn),是幫助我們分析當(dāng)前的波動(dòng)幅度與過去的波動(dòng)情形有無顯著差異。但在實(shí)際問題中,我們往往面臨多個(gè)總體,需要了解這多個(gè)總體之間的波動(dòng)幅度有無明顯的差異。例如在研究職工工資構(gòu)成時(shí),若按工業(yè)行業(yè)分組,就有采掘業(yè)、制造業(yè)、文化教育、金融保險(xiǎn)等,不同行業(yè)間工資總額的構(gòu)成存在波動(dòng),研究波動(dòng)是否存在顯著的差異,就是做行業(yè)間協(xié)方差陣相等性的檢驗(yàn)。用統(tǒng)計(jì)理論來描述就是:設(shè)有r個(gè)總體,從各個(gè)總體中抽取樣品如下:2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心34
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§2.2.2檢驗(yàn)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心35
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§2.2.2檢驗(yàn)當(dāng)
不大且時(shí),本書附表4中列出了M的上分位點(diǎn);若
較大且互不相當(dāng)時(shí),附表4中未列出它們對(duì)應(yīng)的臨界值,此時(shí)可用F分布去近似,M近似遵從
,記作M≈(2.22)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心36
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§2.2.2檢驗(yàn)其中2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心37
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§2.3形象分析§2.3.1形象分析的基本思想§2.3.2形象分析的基本理論§2.3.3多個(gè)總體的形象分析§2.3.4需要注意的問題上面我們論述了多個(gè)遵從多元正態(tài)分布的總體的均值比較問題,在實(shí)際研究中,人們常常需要對(duì)來自兩正態(tài)總體的樣本做更細(xì)致的分析。比如,比較兩總體各個(gè)指標(biāo)之間變動(dòng)的幅度是否相等,進(jìn)一步,如果兩總體各指標(biāo)之間的變量幅度相等,比較兩總體的均值是否相等,更進(jìn)一步,當(dāng)通過了兩總體均值相等的假設(shè)之后,檢驗(yàn)兩總體各個(gè)指標(biāo)的取值是否相等。統(tǒng)計(jì)學(xué)家將對(duì)這類問題的解決方法歸結(jié)為本節(jié)所講的形象分析(ProfileAnalysis)。形象分析廣泛地用于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn),同時(shí),也可應(yīng)用于其他領(lǐng)域?qū)Χ鄠€(gè)指標(biāo)的比較研究。本節(jié)主要講述形象分析的基本思想,分析過程及用SPSS軟件進(jìn)行形象分析的方法。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心38
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§2.3形象分析2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心39
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§2.3.1形象分析的基本思想形象(profile)又稱輪廓圖,是將總體樣本的均值繪制到同一坐標(biāo)軸里所得的折線圖,每一個(gè)指標(biāo)都表示為折線圖上的一點(diǎn),若總體有個(gè)指標(biāo),則其形象即由坐標(biāo)軸里個(gè)點(diǎn)連接而成。注意這里的個(gè)指標(biāo)必須是同類可比指標(biāo),否則不能畫到一個(gè)坐標(biāo)里面。形象分析即是將兩(多)總體的形象繪制到同一坐標(biāo)下,根據(jù)形象(輪廓圖)的形狀對(duì)總體的均值進(jìn)行比較分析。設(shè)我們要對(duì)A、B兩個(gè)多元正態(tài)總體(方差相等)的個(gè)同類指標(biāo)作比較,分別從兩總體隨機(jī)抽取、個(gè)樣本,將樣本均值作圖得到如圖2-1所示的形象:2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心40
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§2.3.1形象分析的基本思想由上面的輪廓圖可以清楚地看到,兩總體的形象大體平行,也就是說,個(gè)指標(biāo)的變動(dòng)幅度大致相等,是否如此還須得到統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)才能下結(jié)論。圖2-1兩總體的形象圖2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心41
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§2.3.1形象分析的基本思想進(jìn)一步,若兩總體形象平行的假設(shè)被接受,我們還想知道兩總體的形象是否重合,即兩總體均值是否相等。更進(jìn)一步,若兩總體均值相等,那么兩總體的形象是否水平,即這個(gè)指標(biāo)之間是否有顯著差異呢?形象分析就是針對(duì)這些問題,借助于方差分析的思想,依次提出兩總體形象平行、重合、水平的假設(shè),然后選擇合適的統(tǒng)計(jì)量對(duì)這三個(gè)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)的分析。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心42
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§2.3.2形象分析的基本理論設(shè)均值向量,,均值向量,則針對(duì)上面的問題,相應(yīng)的假設(shè)的形式與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量如下所述:1.兩總體形象平行的假設(shè)與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:(2.23)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心43
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§2.3.2形象分析的基本理論令C為如下階對(duì)照陣則上面的假設(shè)可寫為:(2.24)
或者寫為,這里為各分量全為1的維列向量??梢钥醋魇莾煽傮w之間的平均差異。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心44
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§2.3.2形象分析的基本理論設(shè)從總體中取得個(gè)樣本,從總體中取得個(gè)樣本,令、、及分別代表兩總體的樣本均值向量及協(xié)方差陣,總體方差的估計(jì)形式為:(2.25)則若:拒絕,否則沒有足夠理由拒絕,認(rèn)為兩總體的形象平行,若假設(shè)被接受,則我們可以繼續(xù)對(duì)下面兩個(gè)假設(shè)給予檢驗(yàn).2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心45
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§2.3.2形象分析的基本理論
2.兩總體的形象重合的假設(shè)與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量
(2.26)由前所述,反映了兩總體之間的平均差異程度,因此可以求出的置信區(qū)間,若所求置信區(qū)間顯著不包括0,則說明兩總體均值有明顯差異,即拒絕兩總體形象重合的假設(shè),反之,沒有足夠理由拒絕,認(rèn)為兩總體形象是重合的。的極大似然估計(jì)為:(2.27)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心46
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§2.3.2形象分析的基本理論
的置信區(qū)間:(2.28)
其中:
若0在上述置信區(qū)間內(nèi),則可以考慮接受,否則,拒絕。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心47
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§2.3.2形象分析的基本理論
實(shí)際上,在通過了兩總體形象平行的前提下,對(duì)兩總體形象重合的假設(shè)檢驗(yàn)有更簡(jiǎn)單的形式。設(shè)假設(shè)已經(jīng)通過,則對(duì)于任意的(),與必居其一,于是,兩總體形象重合,當(dāng)且僅當(dāng)=。因此,檢驗(yàn)兩總體形象重合,等價(jià)于檢驗(yàn)如下假設(shè):
(2.29)于是,將從總體中取得每一個(gè)樣品各指標(biāo)值相加,得到各指標(biāo)和的個(gè)數(shù)據(jù)(),對(duì)從總體中取得的個(gè)樣品作同樣的加工,得到個(gè)數(shù)據(jù)()。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心48
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§2.3.2形象分析的基本理論
利用兩個(gè)一元正態(tài)總體均值檢驗(yàn)中方差相等但未知的情況的檢驗(yàn)方法,構(gòu)造如下統(tǒng)計(jì)量:
(2.30)式中,的定義如上,若,或者則拒絕,否則沒有足夠理由拒絕,認(rèn)為兩總體形象重合。兩總體形象重合的檢驗(yàn)通過之后,可以進(jìn)行如下兩總體形象水平的檢驗(yàn)。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心49
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§2.3.2形象分析的基本理論
3.兩總體形象水平的假設(shè)及檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在兩總體形象重合的假設(shè)通過檢驗(yàn)時(shí),這兩個(gè)正態(tài)總體實(shí)際上是來自同一總體。將所得到的個(gè)數(shù)據(jù)合并,令,則為所有觀測(cè)的總平均向量,總體形象水平的假設(shè)如下:(2.31)若:(2.32)則拒絕;否則,可以考慮接受,認(rèn)為總體的形象是水平的,即個(gè)指標(biāo)的取值是相等的。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心50
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§2.3.3多個(gè)總體的形象分析
設(shè)有個(gè)總體,從每個(gè)總體中取得個(gè)樣品,對(duì)每個(gè)樣品觀測(cè)個(gè)指標(biāo),所得觀測(cè)數(shù)據(jù)如下表示:其中,假定令:
則關(guān)于這個(gè)總體形象平行、重合、水平的假設(shè)提法及檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量如下。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心51
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§2.3.3多個(gè)總體的形象分析
1.各總體形象平行(2.33)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:(2.34)其中,矩陣的定義同前。當(dāng)成立時(shí),遵從Wilks分布,在顯著性水平下,若,則拒絕;否則可以考慮接受,認(rèn)為個(gè)總體的形象是平行的。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心52
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§2.3.3多個(gè)總體的形象分析
2.各總體的形象重合:
(2.35)則在顯著性水平下,若則拒絕;否則可以考慮接受,認(rèn)為個(gè)總體的形象是重合的。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心53
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§2.3.4需要注意的問題進(jìn)行形象分析的首要條件就是各指標(biāo)的均值能在一張圖上畫出來,也就是說,各指標(biāo)必須是同類的,否則總體“形象”的概念就沒有意義,更談不上“水平”了,這同時(shí)也要求各指標(biāo)的取值應(yīng)該在同一量級(jí),形象分析的結(jié)果受到變量量綱的影響。另外,要求不同總體的協(xié)方差矩陣至少是相等的,這一點(diǎn)在上面檢驗(yàn)的過程中可以看出來。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心54
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§2.4有關(guān)檢驗(yàn)的上機(jī)實(shí)現(xiàn)§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)§2.4.2形象分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心55
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)【例2.1】1999年財(cái)政部、國(guó)家經(jīng)貿(mào)委、人事部和國(guó)家計(jì)委聯(lián)合發(fā)布了《國(guó)有資本金效績(jī)?cè)u(píng)價(jià)規(guī)則》。其中,對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性工商企業(yè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括下面八大基本指標(biāo):凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、已獲利息倍數(shù)、銷售增長(zhǎng)率和資本積累率。下面我們借助于這一指標(biāo)體系對(duì)我國(guó)上市公司的運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行分析,表2-1所列的是35家上市公司2000年年報(bào)數(shù)據(jù),這35家上市公司分別來自于電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè),房地行業(yè),信息技術(shù)業(yè),在后面各章中也經(jīng)常以該數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心56
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)行業(yè)公司簡(jiǎn)稱凈資產(chǎn)收益率%總資產(chǎn)報(bào)酬率%資產(chǎn)負(fù)債率%總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率已獲利息倍數(shù)銷售增長(zhǎng)率%資本積累率%電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)深能源A16.8512.3542.320.371.787.1845.7354.54深南電A2215.3046.510.761.7715.6748.1119.41富龍熱力8.977.9830.560.170.5810.4317.809.44穗恒運(yùn)A10.258.9940.440.462.465.0611.061.09粵電力A20.8120.0035.870.431.2534.8924.7712.67韶能股份8.867.5227.590.240.8420.59-3.5054.02惠天熱電10.987.9449.300.360.6912.4316.883.52原水股份8.858.8836.200.130.418.53-11.492.44大連熱電9.037.4146.890.280.796.8616.23-1.52龍電股份12.078.7016.810.280.6829.754.1163.06華銀電力6.856.1241.930.240.654.3811.203.80表2-12023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心57
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)續(xù)前表房地產(chǎn)行業(yè)長(zhǎng)春經(jīng)開9.8510.5031.230.340.4017.1318.057.18興業(yè)房產(chǎn)1.071.5266.910.210.241.53-31.931.08金豐投資19.447.0173.340.260.307.0271.2212.73新黃浦7.615.9239.640.160.174.2014.777.91浦東金橋4.243.9937.300.200.253.98-9.244.69外高橋1.6731.9249.050.030.051.06-21.740.24中華企業(yè)8.786.2857.420.170.193.5875.292.93渝開發(fā)A0.22.2463.400.090.151.07-12.560.29遼房天8.123.9869.100.100.722.65-35.833.16粵宏遠(yuǎn)A0.421.1637.420.090.151.5919.180.43ST中福5.176.6265.480.160.211.33-19.9123.74倍特高新0.722.7665.390.300.421.248.400.70三木集團(tuán)5.994.5365.170.740.884.1475.360.87寰島實(shí)業(yè)0.420.2024.030.020.03-8.18-71.330.42中關(guān)村9.324.4867.760.320.3716.42-29.424.092023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心58
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)續(xù)前表信息技術(shù)業(yè)中興通訊18.7811.0969.150.931.084.7980.8023.27長(zhǎng)城電腦14.949.4845.531.141.859.5134.4735.93青鳥華光9.7888.7036.670.280.3913.1128.367.87清華同方15.919.0834.190.851.1915.6198.9295.66永鼎光纜9.48.6732.750.791.2513.4941.756.33宏圖高科14.577.9665.860.760.943.9554.4515.71海星科技4.063.3536.490.480.604.64-16.281.69方正科技27.4816.6957.132.512.877.4063.2732.02復(fù)華實(shí)業(yè)5.584.1044.240.280.413.7712.922.302023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心59
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)注:1.該表中,除大連熱電的數(shù)據(jù)為母公司數(shù)據(jù)外,其他數(shù)據(jù)均來自于合并會(huì)計(jì)報(bào)表;
2.除遼房天及中興通訊外,其他公司的凈資產(chǎn)收益率均為加權(quán)后的數(shù)值;
3.除凈資產(chǎn)收益率指標(biāo)為直接取自會(huì)計(jì)年報(bào)外,其他各指標(biāo)均是經(jīng)過各企業(yè)年報(bào)提供數(shù)字計(jì)算而得,各指標(biāo)的計(jì)算公司如下:2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心60
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)d.e.f.g.2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心61
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)本書上機(jī)實(shí)現(xiàn)主要以SPSS10.07版本為例,在SPSS軟件的數(shù)據(jù)窗口依次定義變量,并輸入以上數(shù)據(jù)。在上面的數(shù)據(jù)中,不同的行業(yè)可以看作是不同的總體,因此,35個(gè)數(shù)據(jù)分別來自于3個(gè)總體,下面嘗試對(duì)3個(gè)不同行業(yè)的上市公司的經(jīng)營(yíng)能力水平進(jìn)行比較。在進(jìn)行比較分析之前,首先要對(duì)各數(shù)據(jù)是否遵從多元正態(tài)分布進(jìn)行檢驗(yàn)。然而遺憾的是,多元正態(tài)性檢驗(yàn)在常見的統(tǒng)計(jì)軟件中并不容易實(shí)現(xiàn)。在實(shí)際工作中,人們往往借助于考察每一個(gè)變量的結(jié)果來對(duì)向量的分布做出判斷;并且,當(dāng)數(shù)據(jù)量較大,且沒有明顯的證據(jù)表明所得數(shù)據(jù)不遵從多元正態(tài)時(shí),通常認(rèn)為數(shù)據(jù)來自于多元正態(tài)總體。SPSS軟件提供了對(duì)單變量進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)的功能。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心62
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)對(duì)上面的數(shù)據(jù),依次點(diǎn)選Analyze→DescriptiveStatistics→Explore…進(jìn)入Explore對(duì)話框,可以看到上市公司數(shù)據(jù)的所有變量名及變量標(biāo)簽均出現(xiàn)在左邊的列表框中,選中凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、已獲利息倍數(shù)、銷售增長(zhǎng)率及資本積累率八個(gè)變量選入DependentList框中,點(diǎn)擊下方的Plots…按鈕進(jìn)入Plots對(duì)話框,選中Normalityplotswithtests復(fù)選項(xiàng)以輸出有關(guān)正態(tài)性檢驗(yàn)的圖表,Continue繼續(xù),OK運(yùn)行,則可以得到如下結(jié)果(其他輸出結(jié)果略),見輸出結(jié)果2-1:2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心63
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)輸出結(jié)果2-1:2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心64
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)此表給出了對(duì)每一個(gè)變量進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)的結(jié)果,因?yàn)樵摾袠颖緮?shù),所以此處選用Shapiro—Wilk統(tǒng)計(jì)量。由Sig.值可以看到,總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、已獲利息倍數(shù)及資本積累率均明顯不遵從正態(tài)分布,因此,在下面的分析中,我們只對(duì)凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率及銷售增長(zhǎng)率這四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行比較并認(rèn)為這四個(gè)變量組成的向量遵從正態(tài)分布(盡管事實(shí)上也許并非如此)。這四個(gè)指標(biāo)涉及到了公司的獲利能力,資本結(jié)構(gòu)及成長(zhǎng)能力,我們認(rèn)為這四個(gè)指標(biāo)近似可以對(duì)公司運(yùn)營(yíng)能力做出近似的度量。
SPSS的GLM模塊可以完成多元正態(tài)分布有關(guān)均值與方差的檢驗(yàn)。依次點(diǎn)選Analyze→GeneralLinearModel→Multivariate…進(jìn)入Multivariate對(duì)話框,將凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率及銷售增長(zhǎng)率這四個(gè)指標(biāo)選入DependentVariables列表框,將行業(yè)選入FixedFactor(s),點(diǎn)擊OK運(yùn)行則可以得到如下結(jié)果,見輸出結(jié)果2-2。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心65
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)輸出結(jié)果2.2:(1)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心66
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)輸出結(jié)果2.2:(2)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心67
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)上面第一張表是樣本數(shù)據(jù)分別來自三個(gè)行業(yè)的個(gè)數(shù)。第二張表是多變量檢驗(yàn)表,該表給出了幾個(gè)統(tǒng)計(jì)量,由Sig.值可以看到,無論從哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量來看,三個(gè)行業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力(從凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率及銷售增長(zhǎng)率這四個(gè)指標(biāo)的整體來看)是有顯著差別的。實(shí)際上,GLM模型是擬合了下面的模型:
(凈資產(chǎn)收益率總資產(chǎn)報(bào)酬率資產(chǎn)負(fù)債率銷售增長(zhǎng)率其中,行業(yè)上面MultivariateTests表實(shí)際上就是對(duì)該線性模型顯著性的檢驗(yàn),此處有常數(shù)項(xiàng)是因?yàn)椴荒芸隙P瓦^原點(diǎn)。而模型通過了顯著性檢驗(yàn),也就意味著行業(yè)的不同取值對(duì)的取值有顯著影響,也就是說不同行業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力是不同的。見輸出結(jié)果2-32023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心68
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2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心69
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)該表給出了每個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析結(jié)果,同時(shí)給出了每個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的方差來源,包括校正模型,截距,主效應(yīng)(行業(yè)),誤差及總的方差來源.還給出了自由度,均方,F統(tǒng)計(jì)量及Sig.值.其中,第二列給出了用TypeⅢ方法計(jì)算的偏差平方和,SPSS軟件給出了四種計(jì)算偏差平方和的方法,可以根據(jù)方差分析中是否存在交互效應(yīng)及設(shè)計(jì)是否平衡等不同情況選用不同的計(jì)算方法,此處只有一個(gè)因素即行業(yè),使用默認(rèn)方法即可.由該表可以看到,四個(gè)指標(biāo)的Sig.值分別為0.003,0.000,0.019及0.033,說明三個(gè)行業(yè)在四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)上均有顯著差別.由GLM默認(rèn)選項(xiàng)的輸出結(jié)果可以得知三個(gè)行業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力有著明顯的差別,且分別考察凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率及銷售增長(zhǎng)率,這四個(gè)指標(biāo)在三個(gè)行業(yè)也均有著明顯的差別。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心70
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)在實(shí)際工作中,我們往往更希望知道差別主要來自于哪些行業(yè),或者不同行業(yè)運(yùn)營(yíng)能力的比較。對(duì)此,對(duì)GLM模塊的選項(xiàng)做如下設(shè)置:
在GLM主對(duì)話框中點(diǎn)擊Contrasts…按鈕進(jìn)入Contrasts對(duì)話框,在ChangeContrasts框架中,打開Contrast右側(cè)的下拉框并選擇Simple,此時(shí)下側(cè)的ReferenceCategory被激活,默認(rèn)是Last被選中,表明第一、二行業(yè)均與第三行業(yè)做比較,若選中First,則將作第二、三行業(yè)數(shù)據(jù)與第一行業(yè)的比較。點(diǎn)擊Change按鈕,Continue繼續(xù),OK運(yùn)行,則除上面的結(jié)果外,還可得到如下結(jié)果,見輸出結(jié)果2-4。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心71
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)輸出結(jié)果2-4:2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心72
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)輸出結(jié)果2-4表示,在0.05水平下,第一行業(yè)(電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè))與第三行業(yè)(信息技術(shù)業(yè))各財(cái)務(wù)指標(biāo)均無明顯差別,說明電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)與信息技術(shù)業(yè)運(yùn)營(yíng)能力在統(tǒng)計(jì)意義上無顯著差別,但由上表第一欄可以看到,電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的凈資產(chǎn)收益率,資產(chǎn)負(fù)債率及銷售增長(zhǎng)率均低于信息技術(shù)業(yè),總資產(chǎn)報(bào)酬率高于信息技術(shù)業(yè),似乎說明信息技術(shù)業(yè)作為新生行業(yè),其成長(zhǎng)能力要更高一些。第二行業(yè)(房地行業(yè))與第三行業(yè)的凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率及銷售增長(zhǎng)率三個(gè)指標(biāo)有明顯的差別,且在這三個(gè)指標(biāo)上第三行業(yè)均大于第二行業(yè)。說明信息技術(shù)業(yè)在獲利能力及成長(zhǎng)能力上高于房地行業(yè),而同時(shí)信息技術(shù)業(yè)的負(fù)債率較低,因此整體看來信息技術(shù)業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力要高于房地行業(yè)。見輸出結(jié)果2-5。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心73
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輸出結(jié)果2.5:該表是上面多重比較可信性的度量,由Sig.值可以看到,比較檢驗(yàn)是可信的。輸出結(jié)果2.6:2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心74
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)該表是對(duì)每一個(gè)指標(biāo)在三個(gè)行業(yè)比較的結(jié)果,與上面TestsofBetween-SubjectsEffects表中有關(guān)結(jié)果一致。
在Multivariate主對(duì)話框中點(diǎn)擊Options…按鈕,進(jìn)入Options對(duì)話框,在上面EstimatedMarginalMeans框架中,把行業(yè)(chany)選入右面DisplayMeansfor:列表框中以輸出各行業(yè)各財(cái)務(wù)指標(biāo)的均值,選中下方的CompareMainEffects復(fù)選框,則輸出不同行業(yè)各財(cái)務(wù)指標(biāo)比較的結(jié)果,在下方的Display框架中,提供了很多可選的統(tǒng)計(jì)量或中間結(jié)果,選中Homogeneitytests復(fù)選項(xiàng)進(jìn)行各行業(yè)(總體)數(shù)據(jù)協(xié)方差陣相等的檢驗(yàn)。Continue繼續(xù),OK運(yùn)行,則還可以得到如下結(jié)果,見輸出結(jié)果2-7。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心75
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)輸出結(jié)果2-7:(1)(2)2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心76
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)上面第一張表是協(xié)方差陣相等的檢驗(yàn),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是Box’sM,由Sig.值可以看到,可以認(rèn)為三個(gè)行業(yè)(總體)的協(xié)方差陣是相等的.第二張表給出了各行業(yè)同一指標(biāo)誤差的方差相等的檢驗(yàn),在0.05水平下,凈資產(chǎn)收益率及總資產(chǎn)報(bào)酬率的誤差平方在三個(gè)行業(yè)間沒有顯著差別,而資產(chǎn)負(fù)債率與銷售增長(zhǎng)率的誤差平方在三個(gè)行業(yè)中有顯著差別.這似乎說明,除了行業(yè)因素外,對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率與銷售增長(zhǎng)率變動(dòng)有顯著影響的,尚有其他因素.這與此處均值比較沒有太大的關(guān)系.見輸出結(jié)果2-8,2-9,2-10。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心77
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輸出結(jié)果2-8:該表給出了每一行業(yè)各財(cái)務(wù)指標(biāo)描述統(tǒng)計(jì)量的估計(jì),不再具體說明.輸出結(jié)果2-9(1):2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心78上面兩張表分別給出了不同行業(yè)各財(cái)務(wù)指標(biāo)的比較及檢驗(yàn)與檢驗(yàn)的可信性統(tǒng)計(jì)量,其中,(1)的結(jié)果與輸出結(jié)果2-4相同,只不過比較輸出結(jié)果2-4更為具體,表中各項(xiàng)也很容易理解,不再說明.(2)與輸出結(jié)果2-5有著相同的作用,且結(jié)果完全相同.2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心79
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)輸出結(jié)果2-9(2):2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心80
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)輸出結(jié)果2-10:輸出結(jié)果2-10與輸出結(jié)果2-3中的有關(guān)檢驗(yàn)部分及輸出結(jié)果2-6是相同的,也是對(duì)三個(gè)行業(yè)中各財(cái)務(wù)指標(biāo)相等的假設(shè)的檢驗(yàn).可以看到在0.05的顯著性水平下,各財(cái)務(wù)指標(biāo)在三個(gè)行業(yè)中均有明顯的差別.2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心81
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§2.4.1均值及協(xié)方差陣的檢驗(yàn)綜上所述,我們對(duì)三個(gè)行業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力進(jìn)行了具體的比較分析,所得數(shù)據(jù)表明,從總體來看,信息技術(shù)業(yè)要稍好于電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè),而這兩個(gè)行業(yè)均明顯好于房地行業(yè).原因可能是因?yàn)榉康匦袠I(yè)在前幾年的快速發(fā)展后,由于進(jìn)入企業(yè)過多,盲目上馬項(xiàng)目過多,造成了不良局面,以致整個(gè)行業(yè)不景氣,運(yùn)營(yíng)能力有所下降。而信息技術(shù)業(yè)作為新興行業(yè),發(fā)展較快,利潤(rùn)空間較大,從獲利能力,成長(zhǎng)能力上來看發(fā)展良好,整體運(yùn)營(yíng)能力較強(qiáng).電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)屬于基礎(chǔ)行業(yè),該行業(yè)發(fā)展成熟且穩(wěn)定,運(yùn)營(yíng)能力介于信息技術(shù)業(yè)及房地行業(yè)之間.對(duì)于每一財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析上面已有說明,此處不再贅述。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心82
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§2.4.2形象分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)利用SPSS的GLM模塊可以完成形象分析關(guān)于總體形象平行、重合及水平的檢驗(yàn),下面舉例說明之?!纠?.2】選用SPSS軟件自帶的Newdrug.sav數(shù)據(jù),在SPSS的安裝目錄下可以找到該數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包括7個(gè)變量12個(gè)觀測(cè)。各變量的意義為drug(藥),取值1表示對(duì)病人施以新藥,取值2表示對(duì)病人施以安慰劑,resp1~resp3是治療后病人三個(gè)時(shí)點(diǎn)的呼吸狀況,pulse1~pulse3是病人三個(gè)時(shí)點(diǎn)的脈搏。取drug,resp1~resp3進(jìn)行兩總體的形象分析。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心83
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§2.4.2形象分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)將三個(gè)時(shí)點(diǎn)測(cè)量的呼吸狀況的值作為三個(gè)指標(biāo),新藥和安慰劑作為兩個(gè)總體。首先畫出兩個(gè)總體的形象以在圖上直觀的反映兩總體均值,遺憾的是,SPSS軟件對(duì)這種結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集無法直接得到形象圖,但對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下轉(zhuǎn)換后就可以直接生成形象圖了:即把測(cè)量值反映到一個(gè)變量中,新加一個(gè)變量time區(qū)分各個(gè)時(shí)點(diǎn)的測(cè)量值,這樣,數(shù)據(jù)變?yōu)槿绫?-2所示的下結(jié)構(gòu):2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心84
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表2-22023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心85
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§2.4.2形象分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
讀入上述數(shù)據(jù)后,依次點(diǎn)選Analyze→GeneralLinearModel→Univariate…進(jìn)入U(xiǎn)nivariate對(duì)話框,把Measure變量選作DependentVariable,Drug與Time變量選作FixedFactors,點(diǎn)擊右邊的Plots…按鈕進(jìn)入ProfilePlots對(duì)話框,可以看到Drug與Time出現(xiàn)在Factors下的窗口中,把Time選入HorizontalAxis下的窗口中,把Drug選入SeparateLines下的窗口中,點(diǎn)擊Add按鈕,可見在下側(cè)的窗口中出現(xiàn)Time*Drug,Continue繼續(xù),OK運(yùn)行,可以得到如下形象圖,見輸出結(jié)果2-11。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心86
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輸出結(jié)果2-11:同時(shí)程序還輸出其他一些結(jié)果,這里不用去管它,實(shí)際上,上面的設(shè)置是作了一次單因變量多因素的方差分析。按此方法畫總體的形象實(shí)際上是很麻煩的,因?yàn)榭傮w的形象其實(shí)就是各總體樣本均值向量的折線圖,實(shí)際工作中完全可以先求出樣本均值,再作圖,這里只是說明SPSS軟件可以生成形象圖。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心87
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§2.4.2形象分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)
下面對(duì)兩總體形象平行、重合、水平的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn),此處,需要從NewDrug.sav數(shù)據(jù)本來的格式出發(fā)進(jìn)行分析。打開NewDrug.sav,依次點(diǎn)選Transform→compute…進(jìn)入ComputeVariable對(duì)話框,此對(duì)話框可以用來生成新變量。在TargetVariable處輸入u1,右側(cè)NumericExpression下的窗口用來輸入u1的表達(dá)式,此時(shí)數(shù)據(jù)集中原有的變量名均出現(xiàn)在左側(cè)下部的窗口中,雙擊resp1,則該變量進(jìn)入NumericExpression下的窗口中,該窗口下方提供了運(yùn)算符號(hào),數(shù)字及常用的函數(shù),可以利用它們來完成新變量的運(yùn)算,輸入減號(hào),然后雙擊resp2,此時(shí)u1=resp1-resp2,點(diǎn)擊OK,此時(shí)新變量u1便出現(xiàn)在數(shù)據(jù)窗口中。用該方法再生成兩個(gè)變量u2、z,使得u2=resp2-resp3,z=(resp1+resp2+resp3)/3。2023/2/4中國(guó)人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心88
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§2.4.2形象分析的上機(jī)實(shí)現(xiàn)因?yàn)樾蜗蠓治鲆詢煽傮w的協(xié)方差陣相等為前提條件,因此首先進(jìn)行兩總體的協(xié)方差陣檢驗(yàn),依次點(diǎn)選Analyze→GeneralLinearModel→Multivariate…進(jìn)入Multivariate對(duì)話框,數(shù)據(jù)集中所有的變量都出現(xiàn)在左側(cè)的窗口中,選擇resp1,resp2,resp3作為DependentVariables,選擇drug作為Fixedfactor,點(diǎn)擊Options按鈕進(jìn)入Options對(duì)話框,選中Homogeneitytests,Continue繼續(xù),OK運(yùn)行,可以得到如下輸出結(jié)果2-12:F=0.732,Sig.=0.624,可以認(rèn)為兩總體的協(xié)方差陣是相等的,可以繼續(xù)形象分析。除了這張表外,還生成一些其他的表,與本次形象分析無關(guān),不作說明。在Multivariate對(duì)話框,選擇u1,u2作為DependentVariables,選擇drug作為Fixedfactor,OK運(yùn)行,可以
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