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均值及协方差的检验 案例 数据来源：书本P47页例2 Data47.sav文件 数据 操作步骤1 由于1-10号为美国在华投资企业的代号,10-20号为日本在华投资企业的代号我们不妨将1-10号定为case1,1-20定为case2 在spss中新建case变量并输入对应序号 分类后的数据 操作步骤2 Analyze-general linear model-multivariate 操作步骤3 Dependent variables选入政治环境，经济环境，文化环境和法律环境 Fixed factors选入case 操作步骤4 操作步骤5 结果 几个统计量 Pillai’s trace：恒为正数，值越大，表明该效应项对模型贡献越大。 Wilks’Lambda:取值在0-1之间，值越小，表明该效应项对模型贡献越大。 Hotelling trace：为检验矩阵特征根之和，值总比Pillai’s trace大。与Pillai’s trace相似，值越大贡献越大 Roy’s Largest Root：为检验矩阵特征根中最大值，因此他总小于Hotelling trace。值越大贡献越大。 其中Pillai’s trace最为稳健 但是因为计算公式均比较复杂，所以一般采用Wilks’Lambda统计量 Simple比较的结果 练习 数据1是35家上市公司2000年年报数据，这35家上市公司分别来自于电力、煤气及水的生产和供应业，房产地产业，信息技术业，试根据对这三个行业的运营能力进行比较分析。 * * 点击contrasts按钮，在contrast一栏中选择sinple 点击options按钮，在display means for选项中选入case,并将SSCP matrices和Homogeneity tests勾中(其中Homogeneity tests指的是方差齐次性检验，也可用于协方差的检验)，点击continue,确认后得到输出结果 表示case1和case2的频数皆为10 该检验为box’s m检验，从显示的结果来看：两组数据的协方差距阵是相同的 从上图看出Wilks’Lambda值为0.376，sig=0.0040.05,所以拒绝原假设，说明日，美两国在华投资企业对中国的经营环境的评价有显著差异。 该表格显示,case中各sig均小于0.05，即各个环境的打分存在差异。 先前选择SSCP matrices给出的结果,不难发现,Error所对应的矩阵即为组内离差阵S，可通过此矩阵计算出Wilks’Lambda的值,再通过变换计算使其服从F分布,此结果无实际意义。 Simple比较指的是将因素每个水平的均值与参考水平的均值做比较 ，在本例中即为 两水平均值间的比较。最终结果同之前结果。 *