SPSS软件做描述性分析

在比较规范的实证研究论文中，描述性统计通常是显示各个变量的均值、最大值、最小值、方差和标准差等。这些可以大体上看出变量之间的相互关系和程度。描述性统计指标和后面的回归分析指标之间是具有一定的对应关系的。描述性统计指标可以自动生成。只需要把数据放入即可。
另外这三个方程都不理想：第一，从理论上讲都不是很好。因为没有考虑行业特性等控制变量。而这些对资产收益率、资本结构都有重要影响。第二，三个模型的系数都为负，和资本结构和财务杠杆的理论是相互冲突的，应该说在一定的范围内，资产负债率和收益率是正相关的，超过某个临界值后才会负相关。第三，F值太小，R值太小，说明方程的拟合效果不好，但是回归系数又是比较高，有些相互矛盾。既然总体方程的解释程度都比较低，何来单个系数比较高呢？可能是数据有些问题。
以上意见，供参考。

9# stevensdm

一个类似于下面这种表的描述性统计

表1 样本描述性统计

项目	经营成功的上市公司			所有上市公司
	样本数（个）	平均	标准差	样本数（个）	平均	标准差
总资产对数	300	533.08‰	62.47‰	1527	524.16‰	59.94‰
资产负债率	300	53.22‰	18.69‰	1527	54.04‰	23.42‰
长期负债比例	300	18.76‰	19.21‰	1527	12.86‰	17.04‰
流动比率	300	145.04‰	140.31‰	1527	146.00‰	200.29‰
速动比率	300	83.58‰	99.15‰	1527	88.85‰	164.10‰
净利润率	300	85.90‰	206.24‰	1527	74.46‰	154.25‰
净资产收益率	300	7.96‰	45.31‰	1527	8.37‰	265.94‰
固定资产净值对数	300	473.05‰	64.01‰	1527	463.41‰	68.52‰
股权集中度	300	13.30‰	13.73‰	1527	13.61‰	13.00‰

你这做的是回归性分析，表中的F是指F检验值代表这个模型的拟合度，是用来判断你所建立的模型有没有显著的统计学意义的，在你分析的原表中，在F值的后面有一栏，sig.，这代表F值的相伴概率，若sig.〈0.05的话就说明你建立的模型有显著的统计学意义，否则你建立的模型将没有意义，所以在你的汇总表里还应加上sig.这一栏，这样才能让人一眼看出模型是否显著。
另外描述性统计分析，可以回归分析中的点开statistics按钮，在里头勾选descriptives选项
也可在在SPSS的Analylze中的descriptive statistics 中的descriptive菜单下单独实现的

不过还是建议楼主有时间好好找点相关的书来看吧，这是最基本的分析方法不难的，LZ加油

LZ需要的是描述性统计。
后面的回归分析属于推断性统计。
两种统计不是一回事。

原点哦 发表于 2010-5-27 14:30
不过还是建议楼主有时间好好找点相关的书来看吧，这是最基本的分析方法不难的，LZ加油

同意，类似这种问题真的应该是在学习过程中掌握的，如果是让帮忙看看分析过程有没有问题还好说，如果就是问这些东西有什么意义，该怎么分析，感觉就是让坛友们充当“老师”了，我们又没有学校的工资。