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股票投资评级.rar
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本附件包括：- 股票投资评级.sav
3.4.1 定类和定序变量描述
案例3-1：请对本章数据“股票投资评级.sav”中的“行业”变量做描述性统计分析。
案例分析：对变量做描述统计，通常要先分析变量的属性以选择正确的统计指标。“行业”是定类数据，对于这类数据我们主要是描述它的种类及每种类别出现的频次和频率，可以通过SPSS频率分析加以完成。除了用频次和频率描述该变量，还可以用图表进行描述，对于这类数据，比较合适的图表是条形图和饼图。
步骤1：
打开本章数据“股票投资评级.sav”，依次选择【分析】→【描述统计】→【频率】命令，如图所示。
步骤2：单击【频率】进入其对话框，将左侧变量列表中要分析的变量放入右侧【变量】框中，这里将“行业”放进框中。因为“行业”属于定类数据，所以可以保持系统默认的频率分析，保持【显示频率表格】复选框的默认选中状态即对变量进行频率分析，如图所示。
步骤3：除了用频数和频率描述定类变量外，我们还可以用图描述它。单击【图表】按钮进入其对话框，选中适合分析该变量的图表。图表类型上总共给出了三个图，即条形图、饼图和直方图，定类数据可以用条形图和饼图来描述。因为一次只能选择一个图形，这里先选择【饼图】做演示，【图表值】选项组这里默认系统设置，即默认选择【频率】，如右图所示。单击【继续】按钮回到主对话框，最后单击【确定】按钮，提交系统分析。
步骤4：结果解释。
(1)频率分析。从下表中我们可以看到，行业变量总共分成了六类，第一类的名称空缺，这样的股票频率值显示有四支，占总个案数的5.7%，因为没有缺失值(字符型变量下，空白值被视为有效数据)，所以有效百分比也是5.7%。
3.4 频率分析的SPSS过程
(2)饼图
从右图中我们可以非常直观地看出，六个类别的行业在数量上的比较，这就是图的主要优势，有一些复杂的数据及现象，有时采用一个图来表示，往往能起到文字难以达到的效果。
案例3-2：请对本章数据“股票投资评级.sav”中的“价位”变量做描述性分析。
案例分析：首先，选择统计指标。“价位”是定序变量，也叫作等级变量，“定序”和“定类”变量一般都是离散变量，对他们进行描述的SPSS过程一样，我们采用【频率】命令描述它的等级种类及每种等级出现的频次。其次，选择统计图。我们也可以用图表来对“价位”进行描述，这次我们采用条形图来描述它。
步骤1：打开本章数据“股票投资评级.sav”，依次选择【分析】→【描述统计】→【频率】命令。
步骤2：单击【频率】进入其对话框，将左侧变量列表中要分析的变量放入右侧【变量】框中，这里将“价位”放进框中，保持【显示频率表格】复选框的默认选中状态，如右图所示。
步骤3：单击【图表】按钮，进入到【频率：图表】对话框，这里选择【条形图】，图表值上默认【频率】，如右图所示。单击【继续】按钮回到上一层对话框，最后单击【确定】按钮，提交系统分析，输出结果。
步骤4：结果解释。
(1) 频率分析。
(2)条形图
与饼图一样，条形图的优点也在于直观和形象，图3-14的条形图非常直观地显示出了三个价位个案数的数量关系。
案例3-3：请对本章数据“股票投资评级.sav”中“最新价”变量做描述性统计分析。
案例分析：首先，选择统计指标。“最新价”是定比数据，对于定比数据我们需要描述它的集中趋势和离散趋势，同时可以描述其分布特征。其次，选择统计图。定比数据是连续的，我们采用直方图来描述它。这两个步骤都可以采用SPSS中的“频率”命令来完成。定距数据和定比数据描述的SPSS过程基本相同。
步骤1：打开本章数据“股票投资评级.sav”，依次选择【分析】→【描述统计】→【频率】命令。
步骤2：单击【频率】进入【频率】对话框，这里将“最新价”放到右侧的【变量】框中，因为“最新价”属于定比数据，不适合采用频率分析，所以可以将【显示频率表格】复选框中的“√”去掉，如右图所示。
步骤3：单击【统计量】按钮进入其对话框，如右图所示。我们可以看到，该对话框分为四个部分，因为是做演示，所以这里我们把大部分的选项都选上。在实际应用中可以根据自己的需要选择统计量，通常情况下，定距和定比数据的描述应至少提供均值和标准差两个统计量。完成选择后，单击【继续】按钮回到主对话框。
步骤4：单击【图表】按钮进入其对话框，需要选择适用于分析目标变量的图表，因为定距和定比数据可以用直方图来描述，所以这里选择【直方图】选项，并选中其下方【在直方图上显示正态曲线】复选框，如右图所示。然后单击【继续】按钮回到主对话框，最后单击【确定】按钮，提交系统分析，输出结果。
步骤5：结果解释。
(1)统计指标。从表3-3中我们可以看到这份数据有70个个案(样本)，各种统计量的数值也都有列出
3.4 频率分析的SPSS过程
(2)直方图
从图3-18中我们可以比较直观地看到“最新价”的分布状态。总体来说，该直方图呈现一种右偏态(正偏态)的分布趋势，即数值低的较多，数值大的较少，同时其最高点处显得较为陡峭。
案例3-4：请写出本章数据“股票投资评级.sav”中“涨跌幅”的均值、标准差、峰度和偏度值，同时采用合适的图形描述该变量，最后根据以上信息初步判定“涨跌幅”的数据分布形态。
案例分析：“涨跌幅”数据也属于定比变量，是连续性数据。同时，还可以采用直方图对其进行描述。
步骤1：打开本章数据“股票投资评级.sav”，依次选择【分析】→【描述统计】→【频率】命令。
步骤2：单击【频率】进入其对话框，这里将“涨跌幅”放到右侧的【变量】框中，将【显示频率表格】复选框中的“√”去掉，如右图所示。
步骤3：
单击图3-19右上角的【统计量】进入其对话框，选中【均值】【标准差】【峰度】和【偏度】复选框，如右图所示。然后单击【继续】按钮回到主对话框。
3.4 频率分析的SPSS过程
步骤4：
单击【图表】按钮进入其对话框，选择【直方图】选项，这次取消选中【在直方图上显示正态曲线】复选框，如右图所示。然后单击【继续】按钮回到主对话框，最后单击【确定】按钮，提交系统分析，输出结果如表3-4和图3-22所示。
(1)统计指标。从右表中我们可知，“涨跌幅”的均值、标准差、偏度、峰度分别为0.003061、0.0241250、2.826、9.414。其偏度值大于0，说明其分布倾向正偏态；其峰度值大于0，说明其分布峰度较为陡峭。
(2)直方图
从右图中我们可以看出，“涨跌幅”变量的数据也同样没有能拟合成标准的正态分布，直方图显示其分布的峰度较为陡峭，倾向于正偏态。
案例3-5：利用本章数据“股票投资评级.sav”回答下列问题。
(1)利用【描述】命令找出“涨跌幅”的均标准差、峰度和偏度值。
(2)将“涨跌幅”变量转化成标准分，并判断其是否有大于均值三个标准差的数据。
步骤1：
打开本章数据“股票投资评级.sav”，依次选择【分析】→【描述统计】→【描述】命令，如右图所示。
3.5 描述分析的SPSS过程
步骤2：
单击【描述】进入其对话框，这里将“涨跌幅”放到右侧的【变量】框中，选中【将标准化得分另存为变量】复选框，如右图所示。它将对变量进行标准化，并且在原数据中生成一个以“Z”开头的新变量。
3.5 描述分析的SPSS过程
步骤3：
单击【选项】按钮进入其对话框，选中【均值】【标准差】【峰度】和【偏度值】复选框，如右图所示。然后单击【继续】按钮回到主对话框，最后单击【确定】按钮，提交系统分析，输出结果。
3.5 描述分析的SPSS过程
步骤4：结果解释。
从表3-5中我们可以看到涨跌幅的各项统计指标，它的结果和【频率】分析的结果是一致的，在此不再赘述。
3.5 描述分析的SPSS过程
从图3-26中我们可知，原始数据的最左侧生成了一列新的变量，即“Z涨跌幅”，它就是标准化了的“涨跌幅”。
3.5 描述分析的SPSS过程
因为题目要求回答“涨跌幅”数据中是否有大于三个标准差的数据，所以可以右击变量名【Z涨跌幅】，然后选择【降序排列】，得到的结果如图3-28所示。
案例3-6：请对本章数据“股票投资评级.sav”中“最新价”做数据探索性分析。
案例分析：探索性分析一般是针对连续性变量的，所以对于探索的变量先分析一下它的属性是很有必要的，这和其他描述统计命令的思路一致，“最高价”属于连续变量，符合基本要求。
步骤1：
打开本章数据“股票投资评级.sav”，依次选择【分析】→【描述统计】→【探索】命令，如右图所示。
3.6 数据探索的SPSS过程
步骤2：
单击【探索】进入其对话框，将左侧变量列表中要分析的变量放入右侧【因变量列表】框中，这里将“最新价”放进框中，如右图所示。
3.6 数据探索的SPSS过程
步骤3：单击【统计量】按钮进入其对话框，左图所示，保持默认选项。单击【继续】按钮回到主对话框。再单击【绘制】按钮进入其对话框，如右图所示。本例选择系统默认的设置，即【茎叶图】。单击【继续】按钮回到主对话框，最后单击【确定】按钮，提交系统分析，输出结果。
3.6 数据探索的SPSS过程
步骤4：结果解释。
(1)统计量。由表3-6可知，均值的95%置信区间下限为14.7320，上限为21.9220。5%的修整均值是将变量数据最高和最低各5%的数值剔除之后余下数据的平均值，其目的是降低极端值对算术平均数的影响。表3-7列出了该数据最高和最低的五个值。
3.6 数据探索的SPSS过程
下表列出了该数据最高和最低的五个值。
3.6 数据探索的SPSS过程
(2)茎叶图。该茎叶图的茎的宽度(单位)是10，每一片叶子代表一个个案记录。第一列是原始数值的频数，第二列是经过茎和叶拆分后的原始数值，小数点前是茎，小数点后是叶。由于茎的宽度是10，所以，0.2就表示整数位为2的一个个案数值。因此，数据区第一行表示整数分别为2、3、4的数值，分别有1个、3个和2个，即共6个数值，和第一列的频数6一致。数据区倒数第4行表示整数为25和29的数值均为2个，共有4个。数据区最后一行呈现的是极端值的标准和个数，本例即为大于等于42的数值被系统认定为极端值，共有7个。
3.6 数据探索的SPSS过程
(3)箱图
箱图是一种可以将原始数据的数值与频率分布大致呈现的统计图。箱体的上下两边分别对应上四分位数(Q3，即百分等级75对应的数值)和下四分位数(Q1，即百分等级25对应的数值)。
3.7 交叉表分析的SPSS过程
频率分析只能对一个分类变量进行频数及其百分比的统计，但实践应用中我们经常需要了解某个离散变量的各个水平在另外一个分类变量各个水平上的频数和百分比，例如，不同地区的行业构成状况，此时就需要使用到交叉表分析。
交叉表适合用于多个离散变量之间关联性的分析，这里以两个变量为例演示如何完成交叉表分析的SPSS过程。
3.7 交叉表分析的SPSS过程
案例3-7：利用本章数据“股票投资评级.sav”回答下列问题。
(1)金融行业中，低价位的股票有多少只？
(2)金融行业中的这些低价位股票占金融行业股票总数多大比例？
案例分析：这是一个典型的交叉分析问题，只要将“行业”和“价位”两个变量进行交叉就可以解决问题了。
3.7 交叉表分析的SPSS过程
步骤1：
打开本章数据“股票投资评级.sav”，依次选择【分析】→【描述统计】→【交叉表】命令，如右图所示。
3.7 交叉表分析的SPSS过程
步骤2：
单击【交叉表】进入其对话框，将左侧变量列表中要交叉分析的变量放入右侧【行】和【列】框中，这里将“行业”放到【行】框中，“价位”放到【列】框中，如右图所示。
3.7 交叉表分析的SPSS过程
步骤3：
单击【统计量】按钮进入其对话框。如果需要对行变量和列变量的相关性进行统计检验，可以选择“卡方”，输出卡方值及其显著性水平。本例选中【卡方】复选框，如右图所示，然后单击【继续】按钮回到主对话框。
3.7 交叉表分析的SPSS过程
步骤4：
单击【单元格】按钮进入其对话框。【单元格】用于输出行变量和列变量交叉组合的类别统计结果，包括观察值或期望值的计数、行和列的百分比、标准化与非标准化的残差等。根据题目的要求，本例选中【行】复选框，如右图所示。单击【继续】按钮回到主对话框。最后单击【确定】按钮，提交系统分析，输出结果。
3.7 交叉表分析的SPSS过程
步骤5：结果解释。
(1)相关性检验。如表3-8所示，卡方值为12.630，自由度(df)为10，显著性水平(渐进Sig.)p=0.245>0.05，因此，我们可以认为不同行业股票的高、中、低价位分布(或构成)没有显著性差异。
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