spss股票數據分析實例報告

⑴ 想要一個用SPSS軟體分析的典型相關分析的實例，有具體的解釋

實例內容

道瓊斯工業平均指數（DJIA）和標准普爾指數500（S&P 500）都被用做股市全面動態的測度。DJIA是基於30種股票的價格動態；S&P
500是由500種股票組成的指數。有人說S&P 500是股票市場功能的一種更好的測度，因為它基於更多的股票。表7-2顯示了DJIA和S&P 500在1997年10周內的收盤價。請計算它們之間的樣本相關系數。不僅如此，樣本相關系數告訴我們DJIA和S&P 500之間的關系是怎樣的？

表給出了道瓊斯工業平均指數和標准普爾指數在同一時間點的數值。由於這些數值都是連續型變數，同時根據兩個股票指數的散點圖，可見它們呈顯著的線性相關，因此可以採用Pearson相關系數來測度它們之間的相關性。但為了比較，我們也計算了這兩組變數的Kendall和Spearman相關系數。

⑵ 用spss分析第一大股東持股、流通性、資產負債率等的相關性。需要什麼格式

需要在excel把格式調整好再倒入，

幾個銀行建議用數字來代替，比如1是工行，2 中行，或者導入spss用重新編碼變數

滿意請採納。

⑶ spss數據怎麼分析

首先，要了解數據分析的一般流程是什麼？

可以將一個完整的數據分析項目分為以下五個流程：

數據獲取

外部數據主要有三種獲取方式，一種是獲取國內一些網站上公開的數據資料，例如國家統計局；一種是通過爬蟲等工具獲取網站上的數據。還有一種是通過企業內部的資料庫，SPSS有豐富的資料庫介面，可以便捷地從資料庫中讀取數據。

數據存儲

對於數據量不大的項目，可以使用excel來處理數據，但對於數據量過萬的項目，使用資料庫來存儲與管理會更高效便捷。SPSS也有自己的用作數據儲存的數據格式，sav文件。用戶可以將經過SPSS處理的數據保存為sav格式，同時也可以非常方便地將sav文件轉換為其他數據格式文件。

數據預處理

數據預處理也稱數據清洗。大多數情況下，我們拿到手的數據是格式不一致，存在異常值、缺失值等問題的，而不同項目數據預處理步驟的方法也不一樣。數據分析有80%的工作都在處理數據，可見數據預處理在數據分析的重要性。

建模與分析

這一階段首先要清楚數據的結構，結合項目需求來選取模型。

可視化分析

數據分析最後一步是撰寫數據分析報告，一般包括數據可視化分析。

其次，掌握了數據分析的一般流程後，便要以SPSS為工具，根據以下流程對一個完整項目進行以下細分並掌握：

⑷ 用spss分析股票，如何把一隻股票前n個交易日的開盤價和收盤價導入spss

有兩種方法：

（1）把數據存成文檔文件，然後用spss的文本向導打開。

具體操作如下圖：

⑸ 急，求spss數據分析的報告和實例

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⑹ SPSS數據分析心得小結

SPSS數據分析心得小結_數據分析心得分享

學習數據分析之spss分析工具，可真的不是一般的功夫，真的要很認真和很細心才能做得好spss。下面我來和大家分享一下關於SPSS數據分析心得小結，希望大家從這數據分析心得分享中能得到一些啟示和指導。
心得1：拿到一份數據，或者在看到國內外某個學者的文章有想法而自己手裡的數據剛好符合這個想法可以做時，在整理好數據後不要急於建模。一定要對數據做缺失值處理、異常值處理。在數據預處理的基礎上再進一步建模，否則可能得到錯誤的結果。
心得2：承接心得1，數據預處理怎麼做。一是缺失值的處理。我個人有幾個看法：一是數據樣本量足夠大，在刪除缺失值樣本的情況下不影響估計總體情況，可考慮刪除缺失值；二是數據樣本量本身不大的情況下，可從以下兩點考慮：1是採用缺失值替換，SPSS中具體操作為「轉換」菜單下的「替換缺失值」功能，裡面有5種替換的方法。若數據樣本量不大，同質性比較強，可考慮總體均值替換方法，如數據來自不同的總體（如我做農戶調研不同村的數據），可考慮以一個小總體的均值作為替換（如我以一個村的均值替換缺失值）。2是根據原始問卷結合客觀實際自行推斷估計一個缺失值的樣本值，或者以一個類似家庭的值補充缺失值。
心得3：承接心得1，數據預處理第二點異常值的處理。我大概學了兩門統計軟體SPSS和Stata，SPSS用的時間久些，熟悉一下，Stata最近才學，不是太熟。關於這點我結合著來說。關於異常值的處理可分為兩點，一是怎麼判定一個值是異常值，二是怎麼去處理。判定異常值的方法我個人認為常用的有兩點：1是描述性統計分析，看均值、標准差和最大最小值。一般情況下，若標准差遠遠大於均值，可粗略判定數據存在異常值。2是通過做指標的箱圖判定，箱圖上加「*」的個案即為異常個案。發現了異常值，接下來說怎麼處理的問題。大概有三種方法：一是正偏態分布數據取對數處理。我做農戶微觀實證研究，很多時候得到的數據（如收入）都有很大的異常值，數據呈正偏態分布，這種我一般是取對數處理數據。若原始數據中還有0，取對數ln(0)沒意義，我就取ln(x+1)處理；二是樣本量足夠大刪除異常值樣本；三是從stata里學到的，對數據做結尾或者縮尾處理。這里的結尾處理其實就是同第二個方法，在樣本量足夠大的情況下刪除首尾1%-5%的樣本。縮尾指的是人為改變異常值大小。如有一組數據，均值為50，存在幾個異常值，都是500多（我這么說有點誇張，大概是這個意思），縮尾處理就是將這幾個500多的數據人為改為均值+3標准差左右數據大小，如改為100。總結而言，我個人認為做數據變換的方式比較好，數據變換後再做圖或描述性統計看數據分布情況，再剔除個別極端異常值。
心得4：如何做好回歸分析。經過多次實戰，以及看了N多視頻，上了N多課，看了N多專業的書。我個人總結做回歸的步奏如下：1是承接心得1-3，對數據進行預處理，替換缺失值和處理異常值；2是將單個自變數分別與因變數做散點圖和做回歸，判定其趨勢，並做好記錄（尤其是系數正負號，要特別記錄）；3是自變數和因變數一起做相關系數，看各個變數相關關系強弱，為下一步檢驗多重共線性做准備；4是自變數多重共線性診斷。若變數存在多重共線性，可採用主成分回歸，即先將存在多重共線性的變數做主成分分析合並為1個變數，然後再將合並成的新變數和其餘自變數一起納入模型做回歸；5是做殘差圖，看殘差圖分布是否均勻（一般在+-3個單位之間均勻分布就比較好）；6是報告相應結果。
心得5：看到論壇上有網友問為什麼他（她）老師不建議採用後向步進法處理變數多重共線性。記得張文彤老師說過他有個同學做過一個研究，即採用後向步進法剔除變數的方式去做回歸，得到的結果犯錯的幾率比較大。張老師也不建議用這個方法處理多重共線性。處理多重共線性比較好的方法是做主成分回歸。
心得6：有個朋友問我在報到回歸結果時用未標准化的回歸系數好，還是用標准化後的回歸系數好。我個人覺得這個問題仁者見仁智者見智，要看想表達什麼。具體而言，如果想表達在其它條件不變的情況下，自變數X每變化1個單位，因變數變化多少個單位，這種情況用未標准化回歸系數就好；如果想比較各個自變數對因變數影響的相對大小，即判斷相對而言，哪個變數對因變數影響更大。這時需要消除量綱的影響，看標准化後的回歸系數。
心得7：這是投稿一篇SSCI外審專家提出的意見。我做的是無序多分類logistic回歸模型。因變數分了5類，有一類個數比較多，達到300多，有1-2類個案比較少，只有30左右。專家提到了要做穩健性檢驗。這個用stata軟體編程加一個robust即可解決問題。不知道在SPSS裡面怎麼做。歡迎知道的朋友一起討論下。我個人認為這是一個好問題的。不做穩健性檢驗模型可能受一些極端值的影響，結果不穩定。可能本來顯著的變數剔除1-2個樣本後就變得不顯著了。所以做回歸分析穩健性檢驗也比較重要。
PS：如果有可能，我希望在後面的心得中附上實際操作的步奏圖和解釋的。看看有沒有人需要這個。不然可能說的一些東西需要的人能看明白，但還是不清楚怎麼做。希望和大家一起交流學習。

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