由于你的原始数据有115条，所以我想删掉一些样本不会构成多大影响。
原始数据中的变量为：因变量ROA（净资产利润率），自变量FH（家族持股比例），我觉得可以考虑先删除因变量中的异常值，如果效果还不是很好，可以再删除自变量中的异常值。
方法如下：
1、先把有关变量的原始数据标准化并保存在数据表中，具体操作如下：
Analyze—>Descriptive Statistcs—>Descriptives...，在Descriptives对话框中选择变量（如ROA）进入Variable(s)...中，并勾选左下角的Save standardized values as variable，点击OK运行，就得到新变量ZROA。
2、然后再根据判断异常值的原理将有关异常值从原始数据中过滤掉，具体操作如下：
Data—>Select Cases...在Select Cases对话框中，单选If condition is satisfied，并点击按钮“If...”，从而进入Select Cases: If对话框，在输入框中键入有关公式，比如： - 2 <= ZROA & ZROA <= 2。该式表示ZROA在-2和2个标准差之内。
一般认为在2个（或3个）标准差之外的值为异常值。
3、通过以上步骤，就可以将异常值过滤掉，这些值将不再参与到后续进行的有关运算中来。
不知道这样解释你能否明白？
[此贴子已经被作者于2007-6-20 16:49:13编辑过]
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