多元统计分析实验报告
多元统计数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据量急剧增加，传统的统计分析方法已无法满足复杂数据关系的挖掘需求。
多元统计分析作为一种处理多个变量之间关系的方法，在社会科学、自然科学、工程技术等领域得到了广泛应用。
本报告旨在通过对某研究项目的多元统计分析，揭示变量之间的关系，为决策提供科学依据。
二、研究背景与目的本研究以某企业员工绩效评估数据为研究对象，旨在通过多元统计分析方法，探究员工绩效与个人特质、工作环境等因素之间的关系，为企业人力资源管理部门提供决策支持。
三、数据与方法1. 数据来源本研究数据来源于某企业员工绩效评估系统，包括员工的基本信息、个人特质、工作环境、绩效评分等。
2. 研究方法本研究采用以下多元统计分析方法：（1）描述性统计分析：对员工绩效、个人特质、工作环境等变量进行描述性统计分析，了解数据的分布情况。
（2）相关分析：分析变量之间的线性关系，找出相关系数较大的变量对。
（3）因子分析：将多个变量归纳为少数几个因子，揭示变量之间的内在关系。
（4）聚类分析：将员工根据绩效、个人特质、工作环境等因素进行分类，分析不同类别员工的特点。
（5）回归分析：建立员工绩效与个人特质、工作环境等因素之间的回归模型，分析各因素对绩效的影响程度。
四、数据分析结果1. 描述性统计分析通过对员工绩效、个人特质、工作环境等变量的描述性统计分析，得出以下结论：（1）员工绩效评分呈正态分布，平均绩效评分为75分。
（2）个人特质得分集中在中等水平，其中创新能力得分最高，稳定性得分最低。
（3）工作环境得分普遍较高，其中工作压力得分最低。
2. 相关分析通过对员工绩效、个人特质、工作环境等变量进行相关分析，得出以下结论：（1）绩效与创新能力、稳定性、工作环境等因素呈正相关。
（2）创新能力与稳定性呈负相关。
3. 因子分析通过对员工绩效、个人特质、工作环境等变量进行因子分析，得出以下结论：（1）提取了3个因子，分别对应创新能力、稳定性、工作环境。
多元统计分析实验报告_聚类分析
武汉理工大学
实验（实训）报告项目名称实验2―聚类分析
实验报告2
聚类分析（设计性实验）
实验原理：聚类分析的目的是将分类对象按一定规则分为若干类，这些类不是事先给定的，而是根据数据的特征确定的。
在同一类里的这些对象在某种意义上倾向于彼此相似，而在不同的类里的对象倾向于不相似。
系统聚类法是聚类分析中用的最多的一种，其基本思想是：开始将n个对象各自作为一类，并规定对象之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，
E0
N20
（1
（2
（3
（4）用最大距离法将11种语言聚为3类，并将聚类结果存储在一个SPSS数据文件中。
实验题目二：
下表给出了2010年湖北省省各地区的人均各项消费支出情况。
表-1：2010年湖北省各地区人均各项消费支出
（1（（2（3
（4
实验题目一分析报告：1.实验（实训）过程（步骤、记录、数据、程序等）
2.结论（结果、分析）
实验题目二分析报告：1.实验（实训）过程（步骤、记录、数据、程序等）
2.结论（结果、分析）。
多元统计分析 实验报告
多元统计分析实验报告1. 引言多元统计分析是一种用于研究多个变量之间关系的统计方法。
在实验中，我们使用了多元统计分析方法来探索一组数据中的变量之间的关系。
本报告将介绍我们的实验设计、数据收集和分析方法以及结果和讨论。
2. 实验设计为了进行多元统计分析，我们设计了一个实验，收集了一组相关变量的数据。
我们选择了X、Y和Z这三个变量作为我们的研究对象。
为了获得准确的结果，我们采用了以下实验设计：1.确定研究目的：我们的目标是探索X、Y和Z之间的关系，并确定它们之间是否存在任何相关性。
2.数据收集：我们通过调查问卷的方式收集了一组数据。
我们请参与者回答与X、Y和Z相关的问题，以获得关于这些变量的定量数据。
3.数据整理：在收集完数据后，我们将数据进行整理，将其转化为适合多元统计分析的格式。
我们使用Excel等工具进行数据整理和清洗。
4.数据验证：为了确保数据的准确性，我们对数据进行验证。
我们检查数据的有效性，比较数据之间的一致性，并排除任何异常值。
3. 数据分析在数据收集和整理完毕后，我们使用了一些常见的多元统计分析方法来分析我们的数据。
以下是我们使用的方法和步骤：1.描述统计分析：我们首先对数据进行了描述性统计分析。
我们计算了X、Y和Z的均值、标准差、最大值和最小值等。
这些统计量帮助我们了解数据的基本特征。
2.相关性分析：接下来，我们进行了相关性分析，以确定X、Y和Z之间是否存在相关关系。
我们计算了变量之间的相关系数，并绘制了相关系数矩阵。
这帮助我们确定变量之间的线性关系。
3.回归分析：为了更进一步地研究X、Y和Z之间的关系，我们进行了回归分析。
我们建立了一个多元回归模型，通过回归方程来预测因变量。
同时，我们还计算了回归系数和R方值，以评估模型的拟合度和预测能力。
4. 结果和讨论根据我们的实验设计和数据分析，我们得出了以下结果和讨论：1.描述统计分析结果显示，X的平均值为x，标准差为s；Y的平均值为y，标准差为s；Z的平均值为z，标准差为s。
多元统计实验报告
多元统计实验报告一、实验目的多元统计分析是统计学的一个重要分支，它能够处理多个变量之间的复杂关系。
本次实验的主要目的是通过实际操作和数据分析，深入理解多元统计分析的基本原理和方法，并掌握其在实际问题中的应用。
二、实验数据本次实验使用了一组来自某市场调研公司的数据集，包含了消费者的年龄、性别、收入、消费习惯等多个变量，共计_____个样本。
三、实验方法1、主成分分析（PCA）主成分分析是一种降维方法，它通过将多个相关变量转换为一组较少的不相关变量（即主成分），来简化数据结构并提取主要信息。
2、因子分析因子分析用于发现潜在的公共因子，这些因子能够解释多个观测变量之间的相关性。
3、聚类分析聚类分析将数据对象分组，使得同一组内的对象具有较高的相似性，而不同组之间的对象具有较大的差异性。
四、实验过程1、数据预处理首先，对原始数据进行了清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和数据标准化等操作，以确保数据的质量和可用性。
2、主成分分析使用统计软件进行主成分分析，计算出特征值、贡献率和累计贡献率。
根据特征值大于 1 的原则，确定了保留的主成分个数。
通过主成分载荷矩阵，解释了主成分的实际意义。
3、因子分析运用因子分析方法，提取公共因子，并通过旋转因子载荷矩阵，使得因子的解释更加清晰和具有实际意义。
计算因子得分，用于进一步的分析和应用。
4、聚类分析采用 KMeans 聚类算法，根据选定的变量对样本进行聚类。
通过不断调整聚类中心和重新分配样本，最终得到了较为合理的聚类结果。
五、实验结果与分析1、主成分分析结果提取了_____个主成分，它们累计解释了_____%的方差。
第一个主成分主要反映了_____，第二个主成分主要与_____相关，以此类推。
这为我们理解数据的主要结构提供了重要的线索。
2、因子分析结果成功提取了_____个公共因子，它们能够较好地解释原始变量之间的相关性。
每个因子所代表的潜在因素也得到了清晰的解释，有助于深入了解消费者的行为特征和市场结构。
《多元统计实验》主成分分析实验报告二
《多元统计实验》主成分分析实验报告三、实验结果分析6.5人均粮食产量x5,经济作物占农作物播种面积x6,耕地占土地面积比x7,果园与林地面积之比x8,灌溉田占1耕地面积比例x9等五个指标有较强的相关性, 人口密度x1,人均耕地面积x2,森林覆盖率x3,农民人均收入x4相关性也很强，再作主成分分析，求样本相关矩阵的特征值和主成分载荷。
λ11/2=2.158962，λ21/2=1.4455076，λ31/2 =1.0212708，λ41/2 =0.71233588，λ51/2 =0.5614001，λ61/2 =0.43887788，λ71/2 =0.33821497，λ81/2 =0.212900230，λ91/2=0.177406876。
确定主成分分析，前两个主成分的累积方差贡献率为75.01%，前三个主成分的累积方差贡献率为86.59%，按照累积方差贡献率大于80%的原则，主成分的个数取为3，前三个主成分分别为：Z*1=0.3432x*1-0.446x*3+0.376x*5+0.379x*6+0.432x*7+0.446x*9Z*2=0.368x*1-0.614x*2-0.61x*4-0.307x*5-0.1224x*6Z*3=-0.122x*6+0.246x*7-0.950x*8第一主成分在x*7,x*9两个指标上取值为正且载荷较大，可视为反映耕地占比和灌溉田占耕地面积比例的主成分，第二主成分在x*2和x*4这两个指标的取值为负，绝对值载荷最大，不能作为人均耕地和人均收入的主成分。
第三主成分，x*8这个指标取值为负且，载荷绝对值最大，不能反映果园与林地面积之比的主成分。
根据该图结果可以认为选取前两个指标作为主成分分析的选择是正确的。
将八个指标按前两个主成分进行分类：由结果可以得出森林覆盖率为一类，人口密度、果园与林地面积之比、耕地占土地面积比、灌溉田占耕地面积比为一类，经济作物占农作物播种面积比例、人均粮食产量、农民人均收入、人均耕地面积为一类。
计量经济实验报告多元(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多元线性回归模型，分析多个自变量与因变量之间的关系，掌握多元线性回归模型的基本原理、建模方法、参数估计以及模型检验等技能，提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
二、实验背景随着经济的发展和社会的进步，影响一个变量的因素越来越多。
在经济学、管理学等领域，多元线性回归模型被广泛应用于分析多个变量之间的关系。
本实验以某地区居民消费支出为例，探讨影响居民消费支出的因素。
三、实验数据本实验数据来源于某地区统计局，包括以下变量：1. 消费支出（Y）：表示居民年消费支出，单位为元；2. 家庭收入（X1）：表示居民家庭年收入，单位为元；3. 房产价值（X2）：表示居民家庭房产价值，单位为万元；4. 教育水平（X3）：表示居民受教育程度，分为小学、初中、高中、大专及以上四个等级；5. 通货膨胀率（X4）：表示居民消费价格指数，单位为百分比。
四、实验步骤1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。
2. 模型设定：根据理论知识和实际情况，建立多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，β0为截距项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。
3. 模型估计：利用统计软件（如SPSS、R等）对模型进行参数估计，得到回归系数的估计值。
4. 模型检验：对估计得到的模型进行检验，包括以下内容：（1）拟合优度检验：通过计算R²、F统计量等指标，判断模型的整体拟合效果；（2）t检验：对回归系数进行显著性检验，判断各变量对因变量的影响是否显著；（3）方差膨胀因子（VIF）检验：检验模型是否存在多重共线性问题。
5. 结果分析：根据模型检验结果，分析各变量对因变量的影响程度和显著性，得出结论。
五、实验结果与分析1. 拟合优度检验：根据计算结果，R²为0.812，F统计量为30.456，P值为0.000，说明模型整体拟合效果较好。
多元统计课程实验报告
一、实验背景随着社会经济的发展和科学技术的进步，数据量日益庞大，如何从大量数据中提取有价值的信息，成为统计学研究的热点问题。
多元统计分析作为统计学的一个重要分支，通过对多个变量之间的关系进行分析，为决策者提供有力的数据支持。
本实验旨在通过实际操作，让学生熟练掌握多元统计分析方法，提高数据分析能力。
二、实验目的1. 掌握多元统计分析的基本概念和方法；2. 学会运用多元统计分析方法解决实际问题；3. 提高数据分析能力，为后续课程打下坚实基础。
三、实验内容本次实验以某城市居民消费数据为例，运用多元统计分析方法对其进行分析。
四、实验步骤1. 数据导入首先，将实验数据导入统计软件（如SPSS、R等）。
本实验采用SPSS软件，数据集包含以下变量：（1）收入（y）：居民年收入；（2）教育程度（x1）：居民最高学历；（3）年龄（x2）：居民年龄；（4）家庭人口（x3）：家庭人口数量；（5）住房面积（x4）：家庭住房面积。
2. 描述性统计分析对数据集进行描述性统计分析，包括各变量的均值、标准差、最大值、最小值等。
3. 相关性分析运用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等方法，分析变量之间的相关关系。
4. 主成分分析运用主成分分析方法，提取主要成分，降低数据维度。
5. 聚类分析运用K-means聚类分析方法，将居民划分为不同的消费群体。
6. 随机森林回归分析运用随机森林回归分析方法，预测居民收入。
五、实验结果与分析1. 描述性统计分析根据描述性统计分析结果，可知居民年收入、教育程度、年龄、家庭人口、住房面积的平均值、标准差、最大值、最小值等。
2. 相关性分析通过相关性分析，发现收入与教育程度、年龄、家庭人口、住房面积之间存在显著的正相关关系。
3. 主成分分析根据主成分分析结果，提取出两个主成分，累计方差贡献率为84.95%，可以解释大部分的变量信息。
4. 聚类分析通过K-means聚类分析，将居民划分为3个消费群体。
多元统计分析——典型相关分析实验报告
多元统计分析实验报告课程名称多元统计分析实验成绩实验内容典型相关分析指导老师姓名专业班级一、实验目的典型相关分析（Canonical correlation）又称规则相关分析，用以分析两组变量间关系的一种方法；两个变量组均包含多个变量，所以简单相关和多元回归的解惑都是规则相关的特例。
典型相关将各组变量作为整体对待，描述的是两个变量组之间整体的相关，而不是两个变量组个别变量之间的相关。
本文旨在通过分析农业基础用品投入量与农产品产量数据，利用典型相关分析分析两者的关系，同时达到熟练使用SPSS软件进行典型相关分析操作的目的。
二、实验数据本文使用2002-2011年全国农产品产量与农业基础用品投入量数据，如表2-1所示。
第一组数据为农产品产量（由左到右依次为，粮食产量X1、油料产量X2、糖料产量X3、蔬菜产量X4），第二组数据为农业基础用品投入量（由左到右依次为，农用塑料薄膜使用量Y1、农用柴油使用量Y2、农药使用量Y3）。
表2-1 2011-2011年全国农产品产量与农业基础用品投入量数据由于cancorr不能读取中文名称，所以变量名均需为英文名。
将表2-1数据转换为能够进行典型相关分析形式的数据，如表2-2所示。
表2-2 典型相关分析数据（农产品产量与农业基础用品投入量数据）三、实验过程SPSS 16.0并未提供典型相关分析的交互窗口，只能直接在syntax editor 窗口呼叫SPSS的CANCORR程序来执行分析。
选择【File】—【New】—【Syntax】，弹出Syntax对话框，在对话框中写入调用Cancorr程序，如图3-1所示。
图3-1 Syntax窗口调用CONCORR函数四、实验结果表4-1为第一组数据，即农产品产量之间的相关关系表。
从表中可以看出，粮食产量（X1）与蔬菜产量（X4）有较高的相关关系，相关系数高达0.9035；粮食产量（X1）与糖料产量（X3）相关关系也较大，相关系数为0.8081；油料产量（X2）与蔬菜产量（X4）的相关关系较大，为0.7442。
多元统计分析实验报告计算协方差矩阵相关矩阵SAS
多元统计分析实验报告计算协方差矩阵相关矩阵SAS实验目的：通过对多元统计分析中的协方差矩阵和相关矩阵的计算，探究变量之间的相关性，并使用SAS进行实际操作。
实验步骤：1.数据准备：选择一个数据集，例如学生的成绩数据，包括数学成绩、语文成绩和英语成绩。
2.数据整理：将数据转化为矩阵形式，每一行代表一个学生，每一列代表一个变量（即成绩），记为X。
3. 计算协方差矩阵：根据公式计算协方差矩阵C，其中元素Cij表示变量Xi和Xj之间的协方差。
计算公式为Cij = cov(Xi, Xj) = E((Xi - u_i)(Xj - u_j))，其中E为期望值，u_i和u_j分别是变量Xi和Xj的均值。
4. 计算相关矩阵：根据协方差矩阵计算相关矩阵R，其中元素Rij表示变量Xi和Xj之间的相关性。
计算公式为Rij = cov(Xi, Xj) / (sigma_i * sigma_j)，其中sigma_i和sigma_j分别是变量Xi和Xj的标准差。
5.使用SAS进行实际操作：使用SAS软件导入数据集，并使用PROCCORR和PROCPRINT命令进行协方差矩阵和相关矩阵的计算和输出。
实验结果：通过计算协方差矩阵和相关矩阵，可以得到变量之间的相关性信息。
协方差矩阵的对角线上的元素表示每个变量的方差，非对角线上的元素表示不同变量之间的协方差。
相关矩阵的对角线上的元素都是1，表示每个变量与自身的相关性为1，非对角线上的元素表示不同变量之间的相关性。
使用SAS进行实际操作后，我们可以得到一个包含协方差矩阵和相关矩阵的输出表格。
该表格可以帮助我们更直观地理解变量之间的相关性情况，从而为后续的统计分析提供参考。
实验总结：通过本次多元统计分析实验，我们了解了协方差矩阵和相关矩阵的计算方法，并使用SAS软件进行实际操作。
这些矩阵可以帮助我们评估变量之间的相关性，为后续的统计分析提供重要的基础信息。
在实际应用中，我们可以根据协方差矩阵和相关矩阵的结果，选择合适的统计方法和模型，并做出恰当的推断和决策。
《多元统计实验》因子分析实验报告一
《多元统计实验》因子分析实验报告newscore2 #显示以第二因子得分排序结果newscore3<-newscore[order(newscore[,4],decreasing=T),] #按第三因子得分排序newscore3 #显示以第三因子得分排序结果newscore4<-newscore[order(newscore[,5],decreasing=T),] #按因子综合得分排序newscore4 #显示以因子综合得分排序结果三、实验结果分析下图为数据标准化后相关系数矩阵图，可以看出x3、x8、x4之间的存在较大的相关性，这些消费指标之间存在较强的线性相关关系，适合用因子分析模型进行分析，下面用极大似然估计法进行因子分析。
将公共因子设置为3个，从下运行结果可以看出，累计方差贡献率达到了83.36%，说明选择3个是合适的，从初始载荷阵可以看出消费指标无法准确的解释因子的含义，故我们在进行基于极大似然法的正交旋转。
由下图旋转得到的因子载荷估计，居住(x3)、生活用品及服务(x4)、交通通信(x5)、教育文化娱乐(x6)、医疗保健(x7)和其他用品及服务(x8)在因子f1上的载荷分别为0.772、0.679、0.663、0.858、0.733、0.692，这六个消费指标反映了日常消费，因此f1命名为日常消费因子；x1在f2上反映了食品烟酒的消费，因此f2命名为食品烟酒因子；x2在f3上反映了衣着的消费，因此命名为衣着因子。
也由此可得到因子分析模型：x*1≈0.208f1+0.975f2+ε1x*2≈0.220f1+0.972f3+ε2x*3≈0.772f1+0.510f2+ε3x*4≈0.679 f1+0.361 f2+0.405f3+ε4x*5≈0.663 f1+0.440 f2+0.271 f3+ε5x*6≈0.858 f1+0.262 f2+ε6x*7≈0.733 f1+0.350 f3+ε7x*8≈0.692 f1+0.522 f2+0.391+ε8从下图的各因子得分结果，可以看出，在第一因子上得分多的为上海、北京、天津；第二因子上得分多的为北京、上海、云南；第三因子得分多的为海南、广东、上海；但是这样得到的结果，较难找，因此我们对得分分别按第一因子和第二因子以及第三因子进行排序可直观看出。
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多元统计分析实验报告 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】1.正态性检验Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk统计量df Sig.统计量df Sig.净资产收益.11335.200*.97835.677率总资产报酬.12135.200*.96435.298率资产负债率.08635.200*.96235.265总资产周转.18035.006.86435.000率流动资产周.16435.018.88535.002转率已获利息倍.28135.000.55135.000数销售增长率.10335.200*.94935.104资本积累率.25135.000.65535.000*. 这是真实显着水平的下限。
a. Lilliefors 显着水平修正此表给出了对每一个变量进行正态性检验的结果，因为该例中样本中n=35<2000，所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。
由Sig.值可以看到，总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布，因此，在下面的分析中，我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较，并认为这四个变量组成的向量遵从正态分布（尽管事实上并非如此）。
这四个指标涉及公司的获利能力、资本结构及成长能力，我们认为这四个指标可以对公司运营能力做出近似的度量。
2.主体间因子N行业电力、煤气及水的生产和供应业11房地行业15信息技术业9多变量检验a效应值F假设df 误差dfSig.截距Pillai 的跟踪.967.000 Wilks 的Lambda.033.000 Hotelling的跟踪.000 Roy 的最大根.000行业Pillai 的跟踪.481.027 Wilks 的Lambda.563.025 Hotelling的跟踪.698.024 Roy 的最大根.559.008a. 设计 : 截距 + 行业b. 精确统计量c. 该统计量是 F 的上限，它产生了一个关于显着性级别的下限。
上面第一张表是样本数据分别来自三个行业的个数。
第二张表是多变量检验表，该表给出了几个统计量，由Sig.值可以看到，无论从哪个统计量来看，三个行业的运营能力（从净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标的整体来看）都是有显着差别的。
3.主体间效应的检验源因变量III 型平方和df均方F Sig.校正模型净资产收益率2.028总资产报酬率2.049资产负债率2.680.514销售增长率2.133截距净资产收益率1.000总资产报酬率1.000资产负债率1.000销售增长率1.002.963行业净资产收益率2.028总资产报酬率2.049资产负债率2.680.514销售增长率2.133误差净资产收益率32总资产报酬率32资产负债率32销售增长率32总计净资产收益率35总资产报酬率35资产负债率35销售增长率35校正的总计净资产收益率34总资产报酬率34资产负债率34销售增长率34a. R 方 = .200（调整 R 方 = .150）b. R 方 = .172（调整 R 方 = .120）c. R 方 = .041（调整 R 方 = ）d. R 方 = .119（调整 R 方 = .064）此表给出了每个财务指标的分析结果，同时给出了每个财务指标的方差来源，包括校正模型、截距、主效应（行业）、误差及总的方差来源，还给出了自由度、均方、F统计量及Sig.值4.对比结果（K 矩阵）行业简单对比a因变量净资产收益率总资产报酬率资产负债率销售增长率级别 1 和级别 3对比估算值假设值0000差分（估计 - 假设）标准误差Sig..051.043.287.266差分的 95% 置信区间下限上限.016级别 2 和级别 3对比估算值假设值0000差分（估计 - 假设）标准误差Sig..689.967.778.046差分的 95% 置下限此表表示，在的显着水平下，第一行业（电力、煤气及水的生产和供应业）与第三行业（信息技术业）的总资产报酬率指标存在显着差别，净资产收益率、资产负债率和销售增长率等财务指标无明显差别，但由第一栏可以看到，电力、煤气及水的生产和供应业的净资产收益率、总资产报酬率和销售增长率均低于信息技术业，资产负债率高于信息技术业，似乎说明信息技术业作为新兴行业，其成长能力要更高一些。
第二行业（房地产业）与第三行业的销售增长率指标有明显的差别，第三行业大于第二行业，说明信息技术业的获利能力高于房地产业。
净资产收益率、总资产报酬率和资产负债率等财务指标没有显着差别。
5.多变量检验结果值F假设df 误差dfSig.Pillai 的跟踪.481.027Wilks 的lambda.563.025Hotelling的跟踪.698.024Roy 的最大根.559.008a. 精确统计量b. 该统计量是 F 的上限，它产生了一个关于显着性级别的下限。
此表是上面多重比较可信性的度量，由Sig.值可以看到，比较检验是可信的。
6.单变量检验结果源因变量平方和df均方F Sig.对比净资产收益率2.028总资产报酬率2.049资产负债率2.680.514销售增长率2.133误差净资产收益率32总资产报酬率32资产负债率32销售增长率32此表是对每一个指标在三个行业比较的结果。
7.协方差矩阵等同性的 Box 检验aBox 的MFdf120df2Sig..269检验零假设，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等。
a. 设计 : 截距+ 行业误差方差等同性的 Levene 检验a上面第一张表是协方差阵相等的检验，检验统计量是Box’s M，由Sig.值可以认为三个行业（总体）的协方差阵是相等的。
第二张表给出了各行业误差平方相等的检验，在的显着性水平下，净资产收益率、总资产报酬率以及销售增长率的误差平方在三个行业间没有显着差别。
这似乎说明，除了行业因素，对资产负债率有显着影响的还有其他因素。
这与此处均值比较没有太大的关系。
8.销售增长率电力、煤气及水的生产和供应业房地行业信息技术业此表给出了每一行业各财务指标描述统计量的估计。
9.成对比较因变量(I) 行业(J) 行业均值差值 (I-J)标准误差差分的 95% 置信区间b下限上限净资产收益率电力、煤气及水的生产和供应业房地行业*.010信息技术业.051.016房地行业电力、煤气及水的生产和供应业*.010信息技术业.689信息技术业电力、煤气及水的生产和供应业.051房地行业.689总资产报酬率电力、煤气及水的生产和供应业房地行业*.025信息技术业*.043房地行业电力、煤气及水的生产和供应业*.025.398信息技术业.967信息技术业电力、煤气及水的生产和供应业*.043.109房地行业.057.967资产负债率电力、煤气及水的生产和供应业房地行业.362信息技术业.287房地行业电力、煤气及水的生产和供应业.362信息技术业.778信息技术业电力、煤气及水的生产和供应业.287房地行业.778销售增长率电力、煤气及水的生产和供应业房地行业.365信息技术业.266房地行业电力、煤气及水的生产和供应业.365信息技术业*.046信息技术业电力、煤气及水的生产和供应业.266房地行业*.046.394基于估算边际均值*. 均值差值在 .05 级别上较显着。
b. 对多个比较的调整：最不显着差别（相当于未作调整）。
多变量检验值F假设df 误差dfSig.Pillai 的跟踪.481.027Wilks 的lambda.563.025Hotelling的跟踪.698.024Roy 的最大根.559.008每个 F 检验行业的多变量效应。
这些检验基于估算边际均值间的线性独立成对比较。
a. 精确统计量b. 该统计量是 F 的上限，它产生了一个关于显着性级别的下限。
此两张表给出了不同行业各财务指标的比较与检验及检验的可信性统计量。
10．单变量检验因变量平方和df均方F Sig.净资产收益率对比2.028误差32总资产报酬率对比2.049误差32资产负债率对比2.680.514误差32销售增长率对比2.133误差32F 检验行业的效应。
该检验基于估算边际均值间的线性独立成对比较。
此表也是对三个行业中各财务指标相等的假设的检验，可以看到在的显着性水平下，净资产收益率和总资产报酬率在三个行业中有明显的差别。
综上所述，我们对三个行业的运营能力进行了具体的比较分析，所得数据表明，从总体来看，信息技术业要稍好于电力、煤气及水的生产和供应业以及房地产业。