《表3 变量数据相关性：关键审计事项披露与分析师盈余预测——以创业板高新技术企业为例》

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《关键审计事项披露与分析师盈余预测——以创业板高新技术企业为例》

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注：**在0.01级别，相关性显著，*在0.05级别，相关性显著。

本文为验证变量数据间是否存在多重共线性，对变量间分别进行全样本的Pearson相关系数分析和Spearman相关系数分析，数据整理后见表3。本文以自身相关为1做两者相关分析的边界，边界以上为Spearman相关系数分析，边界以下为Pearson相关系数分析。从表中数据可以看出，除了年份变量与关键审计事项相关系数超过0.9，每股收益偏差与分析师盈余预测准确度、资本保值增长率和盈利水平的Spearman相关系数超过0.5外，其余变量相关系数绝对值均在0.5以下，表明各主要变量之间并不存在多重共线性问题，变量的选择是合理的，本文具有研究意义。