第6章第一章统计学案例分析案例分析

第6章案例分析运用SPSS回归分析过程AnalyzeRegressionLinear，将总薪酬y选入Dependent中，把在当前位置年数x1、前一年股票价格变化x2、前一年公司销售额变化x3和是不是MBAx4选入Independent中，Method选择默认的Enter（全变量回归）法，点击OK可得以下3个主要表格：表1模型拟合优度ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.865a.749.726$422.403a.Predictors:(Constant),x4是否是MBA,x3前一年公司销售额变化,x2前一年股票价格变化,x1在当前位置年数表2方差分析表ANOVAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression23896133.22945974033.30733.482.000aResidual8029082.79145178424.062Total31925216.02049a.Predictors:(Constant),x4是否是MBA,x3前一年公司销售额变化,x2前一年股票价格变化,x1在当前位置年数b.DependentVariable:y总薪酬表3全变量回归的参数估计CoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1(Constant)-1.593155.914-.010.992x1在当前位置年数190.58833.514.7055.687.000x2前一年股票价格变化1.5882.674.072.594.556x3前一年公司销售额变化1.0131.315.059.770.445x4是否是MBA304.716139.869.1812.179.035a.DependentVariable:y总薪酬从以上3个表格可以看出：方程拟合度很好R2=0.749，调整后的R2=0.726，方程整体显著（F检验的p值=0.000，很小），但是t检验显示x2和x3不显著（p值分别为0.556和0.445，大于5%），所以回归模型可能存在多重共线问题。采用逐步回归方法（Method选择的Stepwise法）可得如下结果：表4逐步回归的参数估计CoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1(Constant)40.856129.718.315.754x1在当前位置年数228.70220.836.84610.976.0002(Constant)-45.578130.665-.349.729x1在当前位置年数207.47322.201.7679.345.000x4是否是MBA307.218138.470.1822.219.031a.DependentVariable:y总薪酬表5逐步回归剔出的变量ExcludedVariablescModelBetaIntSig.PartialCorrelationCollinearityStatisticsTolerance1x2前一年股票价格变化.099a.799.428.116.392x3前一年公司销售额变化.066a.845.402.122.987x4是否是MBA.182a2.219.031.308.8142x2前一年股票价格变化.089b.745.460.109.391x3前一年公司销售额变化.067b.896.375.131.987a.PredictorsintheModel:(Constant),x1在当前位置年数b.PredictorsintheModel:(Constant),x1在当前位置年数,x4是否是MBAc.DependentVariable:y总薪酬从表4和表5可以看出：当前位置年数x1对总薪酬y的影响最大，其次为是否是MBAx4，而前一年股票价格变化x2、前一年公司销售额变化x3对模型的影响不显著（被剔出）。于是，逐步回归的结果为由逐步回归的结果容易知道，CEO年薪与公司业绩（前一年股票价格变化和前一年公司销售额的变化）相关程度不显著，因此逐步回归过程中前一年股票价格变化x2和前一年公司销售额变化x3都被剔出。从逐步回归得到的