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1、重庆理工大学毕业论文目 录摘要1Abstract21.引言31.1本文的研究背景31.2本文的研究意义32.选取企业财务预警指标的原则42.1全面性原则42.2敏感性原则42.3动态性原则42.4成本效益原则52.5可操作与直观性原则53.构建企业财务预警指标体系53.1偿债能力方面53.2资产营运能力方面63.3盈利能力方面63.4发展能力方面63.5现金流量方面74.对以上财务预警指标的差异显著性检验85.对剩余财务预警指标的相关性分析146.企业财务预警中的功效系数法模型177.对以上所设计财务预警指标模型的实证分析与检验218.结论23参考文献25摘要 随着我国市场经济的发展，企业对自
2、身财务管理活动的规范化产生了迫切需求，财务预警作为财务管理的一个分支，也逐渐发挥着越来越重要的作用，其通过收集企业在经营活动中财务数据，然后建立模型，对企业的综合财务状况进行评测，进而指出企业所面临的潜在财务风险，使经营管理者提前采取措施，以应对可能的财务危机，并使企业摆脱困境，保持持续健康的发展。本文首先选取18个财务预警指标，然后用SPSS19.0统计软件对其进行非参数检验和相关分析，最终筛选出8个对企业经营状况比较敏感的财务指标，构建企业财务预警指标体系，之后通过实证分析的方法用功效系数法对企业这8个指标进行计算与评测，以判断企业的综合财务状况，最后取得了较为不错的效果。关键词：功效系数
3、法模型，财务预警，非参数检验，相关分析，实证分析AbstractWith the development of market economy in China , the enterprises have an urgent demand for the specification of their own financial management activities.The financial early warning , as a branch of financial management , gradually plays an increasingly important rol
4、e.It collected financial data in enterprises business activities , built models , evaluate the comprehensive financial status of enterprises , point out the potential financial risks faced by the enterprise so that the managers take measures in advance to response to the financial crisis , enable en
5、terprises out of difficulties and maintain a sustained and healthy development.This paper selected 18 financial indexes at first , then selected 8 indexes which were sensitive to the enterprises business status with the nonparametric test and correlation analysis of statistical software spss 19.0 ,
6、and then construct enterprise financial early-warning indexes system.At last this paper calculated and evaluated the 8 indicators of enterprises with the model of efficacy coefficient method through empirical analysis to judge the enterprises comprehensive financial situation.The paper achieved good
7、 results.Keywords：the model of efficacy coefficient method , financial early-warning , nonparametric test , correlation analysis , empirical analysis.1.引言1.1本文的研究背景随着我国市场经济的发展，越来越多的企业规模不断扩大，经营管理逐渐走向规范化，那些运营能力较强、业绩好、筹资和增长能力强的公司已然成为现代经济体中最具活力和潜力的企业组织，其持续稳定发展始终是投资人、债权人和企业管理者等利益相关方关注的焦点，同时也是促进我国经济体系良好运行
8、的重要因素。因此对于企业财务风险的预防与控制便成为各相关方的迫切需求，业界出于企业财务管理逐渐规范化的考虑，财务预警系统的研究与应用应运而生。财务预警顾名思义是对企业财务危机进行预警，对于企业财务危机，国内外学术界有很多种不同的定义，但比较公认的对企业财务危机的定义是：企业偿付能力的丧失，即企业缺乏支付到期债务或缺乏支付维持其日常运营的必要支出的资金时的一种财务状况，而这种财务状况可能会导致企业的破产重整甚至破产清算。因此引入财务预警系统的主要目的之一，便是提前预知企业所面临的财务风险，使其及时作出调整并合理配置资源。早期的企业财务预警研究是美国的Fitzpatrick单变量预警模型，之后Be
9、aver对其进行了改进，由于该预警模型主要是通过单个财务指标来判断企业的财务状况，故往往只能反映企业财务状况的某一个侧面，并不能综合地反映其整体财务状况。1968年美国的Altman教授提出了Z-score模型，又称多元线性判别模型，其方法是将企业的一些主要财务指标转化为单一的判别标准即Z值进行判断。但该模型的一些缺陷是含有的财务指标之间相互干扰，影响最终的判定结果，另外还有一个重要缺陷是该预警模型要求自变量即财务指标需服从正态分布，而已有的实证研究证明财务指标并不服从正态分布，这无疑增加了该模型使用的局限。1980年有学者将统计学方法Logistic回归分析引入到企业财务预警研究中，该模型的
10、方法是寻求企业发生财务危机的条件概率，然后据此判断企业的财务状况。该模型的一个优点就是不要求自变量服从正态分布，所以该模型在企业财务预警领域应用较为普遍。但该模型在计算过程中有很多近似处理，不可避免地会影响到其预测结果的准确度，这是使用时所要考虑的。在财务预警领域，还有其他的一些预警模型，比如Probit回归分析（多元概率比模型）和ANN模型（人工神经网络模型）等，本文不再作一一阐述。1.2本文的研究意义目前在我国的公司财务管理领域，并不存在真正意义上的财务预警系统，大多数公司所建立的预警模型都只是用于对业绩的评测这一小范畴内，很多情况下并没有做拓展性的应用和主动实施。而本文认为财务预警系统的
11、意义除了对企业的财务风险作前瞻性的警示外，更多的是从财务管理的角度对企业的运营和发展问题作出评估和修正，进而间接地促进企业管理的规范与完善。其对企业各利益相关方的意义主要表现如下：对于投资者，财务预警的结果有助于其提前预知所要投资企业的价值和前景，以及所面临的问题，进而降低投资风险。因为投资者在做出决策时，更多的是需要关于被投资企业的事前信息，若这些信息能通过企业已建立的财务预警模型中得到，便可大大降低其在做决策时所面对的盲点和不确定性。对于债权人，如果债务公司陷入财务危机，则自身可能面临呆账坏账增加甚至无法收回所持有债权的风险。假如债权人事先通过财务预警系统了解了潜在债务人的财务状况与资金实
12、力，便可提前确定对其所能给予的信用额度或者是否与其发生信用往来，这样便能将自身的债权风险或者说是坏账风险保持在可控的范围之内。对于企业管理者，其可以通过建立财务预警系统对企业的财务数据进行收集、整理和分析，然后将企业的实际财务状况与其预期目标或行业标准对比，作出相应级别的风险警示，并找出偏差的原因和财务方面存在的问题，使管理者能够对企业的发展做到未雨绸缪，在财务危机的萌芽时期就能及时作出调整和应对，进而保证企业的正常运营和持续发展。以上这些是建立财务预警系统对企业的主要利益相关方所具有的意义，当然还有其他的受益者，比如外部审计机构和监管机构，都能从企业的财务预警结果中获得有用信息和业务上的辅助
13、。2.选取企业财务预警指标的原则2.1全面性原则由于本文的目的是希望运用功效系数法对企业的整体财务状况作出评价和预测，故需要首先选取各种财务指标，构建一个指标评价体系，使其分别从偿债能力、资产营运能力、盈利能力和现金流量五个侧面反映企业的财务状况，然后用功效系数法进行计算并作出综合评估。如果构建的财务指标体系有纰漏，不能相对地反映企业财务状况的全貌，则会在一定程度上影响评测效果。所以在选取财务预警指标时，首先要遵循全面性原则。2.2敏感性原则 企业财务预警指标的实质是企业发生财务危机初期的先兆性指标，而不是已经陷入财务危机后的结果性指标，因此在选取预警指标时要遵循敏感性原则，选取那些与企业财务
14、状况和经营状况的变化相关度较高的指标，其值的大小比较能代表企业某一方面的财务状况，以便使决策者能够得到有效的财务信息，作出最优判断。2.3动态性原则 财务预警的目的是根据企业过去和现时的数据来预测其未来一段时间的财务状况和发展趋势，因此是一个动态分析的过程，其能准确预测的时间段越长，对经营管理者越有利。因此要多纵向地分析企业的财务数据，并随时关注行业和市场等企业外部因素的变化，据此对所构建的财务预警指标体系不断地进行修正和完善。2.4成本效益原则 企业建立财务预警指标体系的最终目的是提高自身的风险规避和防范能力，进而提高经济效益，如果所建立的预警指标体系耗费的成本大于其能给企业带来的收益，则是
15、没有实际意义的。企业应重新评估所构建的财务预警指标体系的可行性，制定出切实可行的方案。2.5可操作与直观性原则 不可否认，在构建财务预警指标体系时，可选取的指标是有很多的，但应遵循可操作的原则，将那些数据较难取得或者计算复杂的指标剔除。同时要使所选取的指标能直观地反映企业相关财务状况，易于理解和掌握，这样便不会违背本文希望构建简易、便捷的财务预警模型的初衷。3.构建企业财务预警指标体系本文尝试将企业的综合财务状况分为以下五个部分来阐述，分别为偿债能力状况、资产营运能力状况、盈利能力状况、发展能力状况和现金流量状况。对于一个企业的持续健康经营来说，五个方面的状况是相互联系和影响的，分别从不同的角
16、度反映企业的财务特征与经营成果，各有侧重点，同时都有其相对应的核心指标。下面将对这些指标作详细介绍。3.1偿债能力方面偿债能力反映的是企业偿还到期债务的资产保障程度，良好的偿债能力能够保证企业的资产安全与经营安全，同时也有助于企业的后续筹资事宜。企业的偿债能力主要分为短期偿债能力和长期偿债能力。短期偿债能力主要是指企业通过流动资产变现来偿还流动负债的能力，又称为支付能力。短期债务风险是企业面临的现时财务风险，如果企业没有良好的盈利状况和现金流量以保证自身偿还短期债务的话，这种风险便会转化为财务危机。衡量企业短期偿债能力的指标主要有流动比率、速动比率、自由现金流动负债比率等。长期偿债能力则是指企
17、业偿还长期借款、长期应付款、应付债券、递延所得税负债等付款期限超过一年的非流动负债的能力。长期债务风险虽然是企业面临的潜在财务风险，但经验表明出现财务危机或面临破产的企业大多都没有处理好自身的长期债务风险，因此应引起企业重视。衡量企业长期偿债能力状况的指标主要有资产负债率等。以上财务指标的计算公式如下：流动比率x1=流动资产/流动负债速动比率x2=速动资产/流动负债现金流动负债比率x3=经营活动现金净流量/流动负债资产负债率x4=负债总额/资产总额3.2资产营运能力方面企业的营运能力主要是指其营运资产的周转效率及企业对营运资产的利用效果，简而言之就是企业各流动资产的周转速度以及企业长期资产的投
18、入与产出比。企业的营运资产主要包括流动资产和固定资产，尽管在现代企业中无形资产也逐渐发挥着越来越重要的作用，但鉴于其必须依附于有形资产才能发挥作用，所以本文在这里只重点探讨企业对有形资产即营运资产的利用能力。内容主要包括两个方面：一是总资产周转能力，二是流动资产周转能力。衡量的指标主要有：总资产周转率、存货周转率和应收账款周转率等。以上财务指标的计算公式如下：总资产周转率x5=销售收入/资产平均总额存货周转率x6=产品销售成本/存货平均余额应收账款周转率x7=产品销售收入/应收账款平均余额（一般情况下，应收账款周转率=赊销收入净额/应收账款平均余额，由于企业的赊销收入净额不对外公开，故本文将赊
19、销收入净额用产品销售收入代替。）3.3盈利能力方面盈利能力通俗来说就是企业赚取利润的能力，企业的经营成果最终也是通过盈利能力来反映的。盈利能力的好坏直接体现了企业的经营管理水平，一个企业如果有较好的盈利能力，则会相应提高其偿债能力和对外筹资的能力，同时还能保证企业的长远持续发展，使其发生财务危机的可能性大大降低。对盈利能力的分析主要是对企业利润及与利润相关的因素的分析，通过对企业盈利能力的分析，不仅可以评价企业当期的经营业绩，还可以发现企业经营管理中存在的问题和企业财务成果增减变动的原因，使管理者确定以后期间的发展方向。因此无论是投资人、债权人还是管理者，都将企业的盈利能力始终作为决策时关注的
20、焦点之一。衡量企业盈利能力的财务指标主要有：净资产收益率、总资产收益率、销售（营业）利润率和主营业务利润与利润总额比率等。各财务指标的计算公式如下：净资产收益率x8=净利润/净资产平均余额总资产收益率x9=息税前利润/资产平均总额销售利润率x10=营业利润/营业收入主营业务利润与利润总额比率x11=主营业务利润/利润总额3.4发展能力方面企业的发展能力是指其经营活动在未来的发展潜能和发展前景，也称为增长能力，是企业通过自身的经营使股东财富逐步积累和扩大的过程。良好的发展能力并不等于短期的利润最大化或企业其他单方面的增长，部分企业正是由于狭隘的效益至上、利润至上的短期经营行为，使得自身也许在近期
21、内的效益或财务状况较好，却可能隐藏了很多潜在的财务风险，企业的风险控制能力较差，往往会因为较小的决策失误或市场变化而导致其陷入财务危机甚至破产清算。因此真正值得企业追求的增长应是一种稳定的可持续的增长，应是营业收入、净利润和现金流量相协调的增长。所以对企业整体发展能力的分析和评估不能轻视。衡量企业发展能力的财务指标主要有：销售增长率（即营业收入增长率）、权益增长率和净利润增长率等。其计算公式分别如下：销售增长率x12=（本期营业收入上期营业收入）/上期营业收入权益增长率x13=本期所有者权益增加额/年初所有者权益净利润增长率x14=本期净利润增加额/上期净利润3.5现金流量方面传统的企业财务预
22、警主要是以偿债、营运、盈利和发展四个方面为基础来综合判断企业的财务状况的，而这四个方面的财务指标均是以权责发生制为前提来确立的，但根据以往的经验，大多数情况下企业发生财务危机的原因是因为不能偿还到期债务或无力维持使企业正常运营的必要支出，换句话说，即在很多情况下企业的账面上是有利润的，但实际上其现金流量很紧张，在这种情况下，直接或间接地导致了企业的财务危机。鉴于此本文引入了现金流量指标，以作为评价企业财务状况的一个重要组成部分。现金流量指标是建立在收付实现制的基础上进行核算与记录的，由于传统的净利润是按照特定的会计方法核算出来的，有很大的可调整性，企业经营管理者可以出于不同的需要和目的对其进行
23、操纵，而现金流量却是企业客观存在的资源，企业的现金流量变化与其实际资金运动是相一致的，这克服了在权责发生制下企业的收益与其现金增量不一致的局限，并且其大多数现金流量方面的数据需与外部机构保持一致，比如银行发来的对账单等，这使得企业的现金流量很少受到人为因素的干扰，能更准确真实地反映企业的实际财务状况。从常规的现金流量表中，我们可以得知，影响企业现金流量的主要有三类活动，即经营活动、投资活动和筹资活动。尽管企业的投资活动与筹资活动也与经营活动有着密切的关系，但对于一家发展正常的企业，创造利润的主要来源应该是其经营活动，企业经营利润是内生利润，其大小代表了企业不依靠外部因素创造利润的能力，故本文在
24、此处对投资活动和筹资活动不再作详细介绍，重点探讨经营活动方面的内容，设计指标也以经营活动现金净流量为基础进行设计。严格地来说，经营活动现金净流量的计算方法为：经营活动现金净流量=税后净利润+固定资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用摊销额+待摊费用减少额+预提费用增加额+财务费用+投资损失+存货的减少额+经营活动应收账款减少额+经营活动应付账款增加额+处置固定资产、无形资产和其他长期资产的损失待摊费用增加额预提费用减少额处置固定资产、无形资产和其他长期资产的收益投资收益存货的增加额经营活动应收账款增加额经营活动应付账款减少额。为便于对企业经营活动现金净流量这一数据的获取，本文假设文中涉及的上市公
25、司所披露的年报中现金流量表的数据是真实可信的，故直接从现金流量表中的经营活动现金流量净额一栏取得，进行下一步的指标计算。对于现金流量方面的指标设计，为避免与上文所提到的偿债能力指标、营运能力指标、盈利能力指标和发展能力指标出现某种意义上的重复，本文主要从收益质量、获现能力和财务弹性三个角度来选取相关指标，进行评价企业的现金流量状况。初步确定的指标包括：净利润现金流量比率、销售现金流量比率、资本购置比率和现金流量利息保障倍数。各财务指标的计算公式如下：净利润现金流量比率x15=经营活动现金净流量/净利润销售现金流量比率x16=经营活动现金净流量/营业收入资本购置比率x17=经营活动现金净流量/资
26、本性支出现金流量利息保障倍数x18=经营活动现金净流量/利息支出（由于上市公司所披露的年报中并没有列支其利息支出，故本文在做实证分析时将x18中的利息支出用财务费用替代。）4.对以上财务预警指标的差异显著性检验在以上反映企业财务状况的评价指标中，有些指标的评价能力是较弱的，同时企业经营管理者在企业财务状况较差时，也可以通过一些经济行为调整某些指标，使其看起来并不亚于财务正常的企业，故这部分指标是应予以剔除的。本文从A股上市公司中选取了20家公司作为对以上财务预警指标进行差异显著性检验的样本，其中ST公司和非ST公司各10家。同时在选取样本公司时遵循如下标准：一是各公司均须来自A股市场中小板，各
27、公司的资产规模和经营模式不会相差太大。二是各公司均须来自电气、仪表、机械等工业基础件行业，因为同处于该相同或相似行业的公司有较为接近的经营周期，且其产品在市场中的周转率也相差不大。只有满足这些条件才会使筛选出的预警指标更具有针对性，在实际的应用中也才会有意义。当然，最终的应用也是只适用于电气、仪表、机械等工业基础件行业的公司。故本文希望首先通过对实际数据的显著性检验，剔除那些无论是在ST公司还是在非ST公司都没有显著差异的财务指标。20家公司的各财务指标如表1所示：表1：各公司的财务指标股票代码公司名称x1x2x3x4x5x6x7x8x9002130沃尔核材1.681.30.05890.453
28、4 0.442.492.880.0975 0.0598 300078中瑞思创20.7719.940.99210.0456 0.285.066.670.0616 0.0565 601369陕鼓动力1.421.210.02310.6094 0.422.363.640.1913 0.0705 300018中元华电8.047.240.24410.1106 0.281.821.680.0612 0.0529 002533金杯电工4.223.30.53750.2013 1.126.335.730.0680 0.0500 002364中恒电气6.715.90.24960.1632 0.452.351.860
29、.1141 0.0977 002212南洋股份3.052.20.0440 0.2397 0.854.032.820.0562 0.0495 601727上海电气1.240.930.0904 0.6573 0.672.713.890.0898 0.0389 002266浙富股份1.660.950.0866 0.3800 0.401.331.450.0977 0.0569 000967上风高科1.281.080.10560.5514 1.039.043.070.0668 0.0224 000617*ST济柴10.590.01910.7525 0.511.731.82-0.0394 -0.0094
30、000676ST思达0.950.650.12620.6540 0.421.551.92-0.1556 -0.0492 000908ST天一0.430.32-0.01331.0699 0.221.681.11-2.0465 -0.0696 000806*ST银河1.210.920.34960.5897 0.412.441.880.0292 0.0104 000585*ST西仪1.830.92-0.02390.4520 0.412.451.350.0418 -0.0211 002506ST超日1.461.27-0.16160.6375 0.292.280.760.0022 0.0005 60039
31、2*ST天成0.940.750.17070.9114 0.332.682.21-0.9652 -0.1638 600579*ST黄海0.420.30.1456 1.3035 0.382.250.760.0163 0.0086 600980*ST北磁3.391.77-0.0373 0.1752 0.83.291.29-0.0767 -0.0707 000622*ST恒立1.851.70.1146 0.4174 0.43.221.380.0484 0.0247 接上表：股票代码公司名称x10x11x12x13x14x15x16x17x18002130沃尔核材0.10730.71040.0293 0
32、.1239 9.1300 3.6460 0.0499 0.1453 3.0700 300078中瑞思创0.2420.9618-0.0452 0.0040 -0.2642 0.7534 0.1543 1.5687 -2.0330 601369陕鼓动力0.18560.97680.1730 0.0949 0.2322 1.9957 0.0339 1.0511 -2.4788 300018中元华电0.2040.83050.2482 0.0331 0.1432 0.4762 0.0981 1.2941 -1.4903 002533金杯电工0.0480.91380.0251 0.0661 -0.0449
33、1.9800 0.0885 3.1083 -17.4800 002364中恒电气0.24120.94840.1102 0.1107 0.5752 3.2891 0.0711 0.2416 -2.8069 002212南洋股份0.05850.9529 0.0543 0.0368 -0.1501 0.2121 0.0124 0.1463 3.2755 601727上海电气0.05790.8780 0.0725 0.0331 0.1614 1.4961 0.0866 2.8866 2.5746 002266浙富股份0.14280.8290 0.1468 0.0697 -0.1011 0.6224 0
34、.0889 0.3378 1.7416 000967上风高科0.02560.85910.2993 0.0544 -0.2288 2.1959 0.0490 3.0608 1.7532 000617*ST济柴-0.02252.1636-0.0805 -0.0632 0.7065 -1.2989 0.0237 1.8746 0.5452 000676ST思达-0.13071.0536-0.2668 -0.2909 -1.8812 -1.4419 0.1900 1.5903 3.9445 000908ST天一-0.32841.0187-0.0693 -2.1425 0.1297 0.1954 -0.
35、0630 -5.0113 -0.3654 000806*ST银河0.02350.6514-0.0003 0.0386 1.1380 1.1721 0.0317 1.2990 0.3966 000585*ST西仪0.01020.5089-0.1265 0.0427 1.3380 0.9212 -0.1388 -3.3728 -8.3784 002506ST超日-0.01051.2813-0.2309 -0.1053 -0.9854 -17.0819 -0.2824 -2.2100 -4.0037 600392*ST天成-0.2790.56370.1583 -0.7885 -2.3560 -0.6
36、480 0.3223 4.2556 3.5604 600579*ST黄海-0.1726-1.8015 -0.6976 -0.0683 -0.1339 2.1262 0.4814 1.4687 3.3311 600980*ST北磁-0.08810.9912 -0.0493 -0.0773 0.2800 0.0634 -0.0056 -0.0763 -0.3644 000622*ST恒立-0.27930.9440 -0.1442 -0.2335 -0.2169 1.5647 0.1580 1.6597 1.5780 根据目前国内外学者对财务指标所做的实证分析可知，财务指标的分布并不服从标准正态分布
37、，故本文用IBM SPSS19.0对以上18个财务指标进行差异显著性检验时采用的是非参数检验，没有采用对两个独立样本进行差异显著性检验时较常用的参数检验，即T检验，因为使用该检验方法的前提是样本中的个体需服从正态分布，而非参数检验则没有此限制。假设ST公司与非ST公司的各财务指标没有显著差异，即以上18个指标来自同一个样本。把置信区间设置为95%，显著性水平定为5%，对两个样本各财务指标的差异显著性检验结果如表2所示：表2：差异显著性检验NPAR TESTS /M-W= x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 x16 x17 x18
38、 BY ST否(1 2) /METHOD= MC CIN(95) SAMPLES(20).Mann-Whitney 检验检验统计量cx1x2x3Mann-Whitney U19.00014.00032.000Wilcoxon W74.00069.00087.000Z-2.343-2.722-1.361渐近显著性(双侧).019.006.174精确显著性2*（单侧显著性）.019a.005a.190aMonte Carlo 显著性（双侧）显著性.000b.000b.100b95% 置信区间下限.000.000.000上限.139.139.231Monte Carlo 显著性（单侧）显著性.000
39、b.000b.050b95% 置信区间下限.000.000.000上限.139.139.146a. 没有对结果进行修正。b. 基于 20 个具有起始种子 251863758 的采样表。c. 分组变量: ST否检验统计量cx4x5x6Mann-Whitney U19.00031.00032.000Wilcoxon W74.00086.00087.000Z-2.343-1.438-1.361渐近显著性(双侧).019.150.174精确显著性2*（单侧显著性）.019a.165a.190aMonte Carlo 显著性（双侧）显著性.000b.350b.100b95% 置信区间下限.000.141
40、.000上限.139.559.231Monte Carlo 显著性（单侧）显著性.000b.200b.050b95% 置信区间下限.000.025.000上限.139.375.146a. 没有对结果进行修正。b. 基于 20 个具有起始种子 251863758 的采样表。c. 分组变量: ST否检验统计量cx7x8x9Mann-Whitney U11.000.0001.000Wilcoxon W66.00055.00056.000Z-2.949-3.780-3.704渐近显著性(双侧).003.000.000精确显著性2*（单侧显著性）.002a.000a.000aMonte Carlo 显著
41、性（双侧）显著性.000b.000b.000b95% 置信区间下限.000.000.000上限.139.139.139Monte Carlo 显著性（单侧）显著性.000b.000b.000b95% 置信区间下限.000.000.000上限.139.139.139a. 没有对结果进行修正。b. 基于 20 个具有起始种子 251863758 的采样表。c. 分组变量: ST否检验统计量cx10x11x12Mann-Whitney U.00044.0008.000Wilcoxon W55.00099.00063.000Z-3.780-.454-3.175渐近显著性(双侧).000.650.001
42、精确显著性2*（单侧显著性）.000a.684a.001aMonte Carlo 显著性（双侧）显著性.000b.650b.000b95% 置信区间下限.000.441.000上限.139.859.139Monte Carlo 显著性（单侧）显著性.000b.400b.000b95% 置信区间下限.000.185.000上限.139.615.139a. 没有对结果进行修正。b. 基于 20 个具有起始种子 251863758 的采样表。c. 分组变量: ST否检验统计量cx13x14x15Mann-Whitney U8.00045.00020.000Wilcoxon W63.000100.00
43、075.000Z-3.176-.378-2.268渐近显著性(双侧).001.705.023精确显著性2*（单侧显著性）.001a.739a.023aMonte Carlo 显著性（双侧）显著性.000b.700b.000b95% 置信区间下限.000.499.000上限.139.901.139Monte Carlo 显著性（单侧）显著性.000b.300b.000b95% 置信区间下限.000.099.000上限.139.501.139a. 没有对结果进行修正。b. 基于 20 个具有起始种子 251863758 的采样表。c. 分组变量: ST否检验统计量cx16x17x18Mann-Whitney U42.00043.00043.000Wilcoxon W97.00098.00098.000Z-.605-.529-.529渐近显著性(双侧).545.597.597精确显著性2*（单侧显著性）.579a.631a.631aMonte Carlo 显著性（双侧）显著性.450b.550b.550b95% 置信区间下限