Spss數(shù)據(jù)分析報告

1、SPSS期末扌報告關(guān)于員工受教育程度對其工資水平的影響統(tǒng)計分析報告課程名稱:SP SS統(tǒng)計分析方法姓 名:湯重陽學 號:所在專業(yè):人力資源管理三班所在班級:、數(shù)據(jù)樣本描述 二、要解決的問題描述數(shù)據(jù)管理與軟件入門部分1.1 分類匯總1.2 個案排秩1.3 連續(xù)變量變分組變量統(tǒng)計描述與統(tǒng)計圖表部分2.1 頻數(shù)分析2.2 描述統(tǒng)計分析假設檢驗方法部分3.1分布類型檢驗3.1.1 正態(tài)分布 .3.1.2 二項分布 .3.1.3 游程檢驗 .3.2單因素方差分析3.3卡方檢驗3.4相關(guān)與線性回歸的分析方法3.4.1 相關(guān)分析（雙變量相關(guān)分析 &偏相關(guān)分析）3.4.2 線性回歸模型 .高級階段方法

2、部分具體步驟描述1 數(shù)據(jù)管理與軟件入門部分1.1 分類匯總1.2 個案排秩1.3 連續(xù)變量變分組變量2 統(tǒng)計描述與統(tǒng)計圖表部分2.1 頻數(shù)分析52.2 描述統(tǒng)計分析3 假設檢驗方法部分3.1分布類型檢驗3.1.1 正態(tài)分布3.1.2 二項分布3.1.3 游程檢驗3.2單因素方差分析103.3卡方檢驗123.4相關(guān)與線性回歸的分析方法133.4.1 相關(guān)分析 .133.4.2 線性回歸模型 .154 高級階段方法部分164.1 信度164.2 效度17、數(shù)據(jù)樣本描述分析數(shù)據(jù)來自于“微盤一一SPSS數(shù)據(jù)包data02-01 ”。本次分析的數(shù)據(jù)為某公司474名職工狀況統(tǒng)計表，其中共包含11個變量，分

3、別是：id （職 工編號），gender（性別），bdate（出生日期），edcu （受教育水平程度），jobcat （職務等級）， salbegin （起始工資）， salary （現(xiàn)工資）， jobtime（ 本單位工作經(jīng)歷 月）， prevexp（ 以前工 作經(jīng)歷 月），minority（民族類型），age（年齡）。通過運用SPSS統(tǒng)計軟件，對變量進行統(tǒng)計 分析，以了解該公司職工總體狀況，并分析職工受教育程度、起始工資、現(xiàn)工資的分布特點及 相互間的關(guān)系。、要解決的問題描述1 數(shù)據(jù)管理與軟件入門部分1.1分類匯總以受教育水平程度為分組依據(jù)，對職工的起始工資和現(xiàn)工資進行數(shù)據(jù)匯總。1.2個案排

4、秩對受教育水平程度不同的職工起始工資和現(xiàn)工資進行個案排秩。1.3連續(xù)變量變分組變量將被調(diào)查者的年齡分為 10 組，要求等間距。2 統(tǒng)計描述與統(tǒng)計圖表部分2.1 頻數(shù)分析利用了某公司 474名職工基本狀況的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表， 在性別、受教育水平程度不同的狀況下進行頻數(shù)分析，從而了解該公司職工的男女職工數(shù)量、受教育狀況的基本分布。2.2 描述統(tǒng)計分析以職工受教育水平程度為依據(jù)， 對職工起始工資進行描述統(tǒng)計分析， 得到它們的均值、 標 準差、偏度峰度等數(shù)據(jù)，以進一步把握數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散趨勢。3 假設檢驗方法部分3.1 分布類型檢驗3.1.1 正態(tài)分布分析職工的現(xiàn)工資是否服從正態(tài)分布。3.1.2 二項分

5、布抽樣數(shù)據(jù)中職工的性別分布是否平衡。3.1.3 游程檢驗該樣本中的抽樣數(shù)據(jù)是否隨機。3.2 單因素方差分析把受教育水平和起始工資作為控制變量， 現(xiàn)工資為觀測變量， 通過單因素方差分析方法研 究受教育水平和起始工資對現(xiàn)工資的影響進行分析。3.3 卡方檢驗職工的起始工資水平和現(xiàn)工資水平與其受教育程度之間是否存在關(guān)聯(lián)性。3.4 相關(guān)與線性回歸的分析方法3.4.1 相關(guān)分析（雙變量相關(guān)分析 & 偏相關(guān)分析）對受教育程度和現(xiàn)工資兩個變量進行相關(guān)性分析。3.4.2 線性回歸模型建立用受教育程度預測現(xiàn)工資水平的回歸方程4 高級階段方法部分對該樣本數(shù)據(jù)進行信效度檢測三、具體步驟描述1數(shù)據(jù)管理與軟件入門

6、部分1.1分類匯總以受教育水平為分組依據(jù)，對職工的起始工資和現(xiàn)工資進行數(shù)據(jù)匯總。educ812safairyjmean24399 062588746salbegin_meanJ13064 151324187NLBREAK531901431625.0016625-()061531685.0016610 601161648225 9322338.47591759527 2726904.551113651277832240-0091972520J734764 07272036240 002匸V21Q II L. = U U65000.00U Vt.*TU V w37500.001圖1.1分類匯總數(shù)據(jù)

7、由圖1.1所示，受教育等級以年為單位劃分可分為 8年、12年、14年等圖中所示10個等級。以等級為8年為例，現(xiàn)工資均值為24399.06美元，起始工資均值為13064.15美元，統(tǒng)計 量為53人。經(jīng)比較可知，教育年限為12年和15年的職工在公司中占大多數(shù)，教育年限為20年和21年的職工在公司中的初始工資平均水平較高，但教育年限為19年的職工現(xiàn)工資平均水平較高。1.2個案排秩對受教育水平程度不同的職工起始工資和現(xiàn)工資進行個案排秩。表1.2-1現(xiàn)工資水平個案排秩統(tǒng)計量統(tǒng)計資料Rank of salary by educN有效遺漏4740平均數(shù)60.43460中位數(shù)46.50000標準偏差50.97

8、5992范圍189.000最小值1.000最大值190.000表1.2-2初始工資水平個案排秩統(tǒng)計量統(tǒng)計資料Rank of salbegi n by educ有效474N遺漏0平均數(shù)60.43460中位數(shù)47.50000標準偏差50.865407范圍189.000最小值1.000最大值190.0001.3連續(xù)變量變分組變量將被調(diào)查者的年齡分為5組。表1.3 被調(diào)查者年齡分布（已分組）表2.1-2職工受教育程度頻數(shù)統(tǒng)計表agec次數(shù)百分比有效的百分比累積百分比<331.2.2.2>7361.31.31.5334326756.356.357.8有效43-537115.015.072.8

9、53636714.114.186.963-736213.113.1100.0總計474100.0100.0根據(jù)表1.3所示，該公司474名職員年齡幾乎全部在33歲以上、73歲以下，年齡層分布 集中在已有工作經(jīng)驗的人當中，其中 3343歲的員工為該公司的主體。2統(tǒng)計描述與統(tǒng)計圖表部分2.1頻數(shù)分析利用了某公司474名職工基本狀況的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表，在性別、受教育水平程度不同的狀況下 進行頻數(shù)分析，從而了解該公司職工的男女職工數(shù)量、受教育狀況的基本分布。表2.1-1職工性別頻數(shù)統(tǒng)計表Gen der次數(shù)百分比有效的百分比累積百分比Female21645.645.645.6有效Male25854.454.4

10、100.0總計474100.0100.0由表2.1-1可知，在該公司的474名職工中，有216名女性，258名男性，男女比例分別 為45.6%和54.4%,該公司職工男女數(shù)量差距不大，男性略多于女性。F面對該公司員工受教育程度進行頻數(shù)分析:Educatio nal Level (years)次數(shù)百分比有效的百分比累積百分比85311.211.211.21219040.140.151.31461.31.352.51511624.524.577.0165912.412.489.5有效17112.32.391.81891.91.993.719275.75.799.4202.4.499.8211.2.

11、2100.0總計474100.0100.0圖2.1-2職工受教育程度頻數(shù)分布直方圖表2.1-2及其直方圖說明，被調(diào)查的474名職工中，受過12年教育的職工是該組頻數(shù)最 高的，為190人，占總?cè)藬?shù)的40.1%,其次為15年，共有116人，占總?cè)藬?shù)的24.5%。且接受 過高于20年的教育的人數(shù)只有1人，比例很低。2.2描述統(tǒng)計分析以職工受教育水平程度為依據(jù)，對職工起始工資進行描述統(tǒng)計分析， 得到它們的均值、標 準差、偏度峰度等數(shù)據(jù)，以進一步把握數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散趨勢。（由于輸出結(jié)果較長，為了便于解釋，僅截取職工受教育水平年限為 8年的分析結(jié)果）圖2.2-1 職工起始工資描述統(tǒng)計表（部分）圖2.2

12、-2 職工起始工資描述統(tǒng)計直方圖（部分）圖2.2給出的就是以受教育年限為8年時職工起始工資的描述統(tǒng)計，由此得出結(jié)論如下:(1)集中趨勢指標：由圖2.2-1可知，職工起始工資均值為$13064.15，5%尾均數(shù)為 $13016.35，中位數(shù)為$13050.00，三者差異較大，說明數(shù)據(jù)分布的對稱性較差。(2)離散趨勢指標：起始工資方差為 5799170.900，其平方根即標準差為2408.147，樣 本中極小值為$9750,極大值為美元18750,兩者之差為全距(范圍)$9000,中間一半樣本的 全距為四分位間距$4875。(3)參數(shù)估計：職工起始工資的標準誤差為$330.784，相應的總體均數(shù)9

13、5刑信區(qū)間為$12400.38-$13727.92。(4)分布特征指標：根據(jù)描述統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知, 峰度為-1.219V3，曲線較為平緩(該結(jié)論也可從圖該樣本數(shù)據(jù)中偏度為0.148>0，曲線右偏;2.2-2的直方圖及其曲線中看出)。3假設檢驗方法部分3.1分布類型檢驗3.1.1正態(tài)分布分析職工的現(xiàn)工資是否服從正態(tài)分布。H0職工的現(xiàn)工資服從正態(tài)分布H1:職工的現(xiàn)工資不服從正態(tài)分布a =0.05表3.1.1職工現(xiàn)工資正態(tài)分布檢驗結(jié)果單一樣本 Kolmogorov-Smirnov 檢定常態(tài)參數(shù)a,b最極端差異Current Salary474平均數(shù)$34,419.57標準偏差$17,075.661

14、絕對.208正.208-.143測試統(tǒng)計資料.208漸近顯著性（雙尾）.000ca. 檢定分配是常態(tài)的。b. 從資料計算。c. Lilliefors顯著更正。圖3.1.1 K-S檢驗詳細模型輸出結(jié)果P=0.000Pva接受H1,認為職工的現(xiàn)工資統(tǒng)計量不服從正態(tài)分布。3.1.2二項分布抽樣數(shù)據(jù)中職工的性別分布是否平衡。H0抽樣數(shù)據(jù)中職工性別比例無差異H1:抽樣數(shù)據(jù)中職工性別比例有差異a =0.05表3.1.2職工性別二項分布檢驗結(jié)果二項式檢定類別N觀察比例。檢定比例。精確顯著性（雙 尾）群組1male258.54.50.060,群組2female216.46gender總計4741.00P>

15、;aP=0.06接受HO,認為抽樣數(shù)據(jù)中職工性別比例無差異。3.1.3游程檢驗該樣本中的抽樣數(shù)據(jù)是否隨機(檢測數(shù)據(jù)均以均值為分割點) 。(1)性別:HO抽樣數(shù)據(jù)中性別序列為隨機序列H1:抽樣數(shù)據(jù)中性別序列不為隨機序列a =0.05表 3.1.3-1性別序列游程檢驗連檢定gender測試值a.46觀察值 < 檢定值258觀察值 >=檢定值216總箱數(shù)474連個數(shù)110Z-11.692漸近顯著性(雙尾).000a.平均數(shù)圖3.1.3-1性別序列游程檢驗詳細模型輸出P=0.000Pva接受H1,認為樣本數(shù)據(jù)中性別序列不是隨機序列。H0抽樣數(shù)據(jù)中年齡序列是隨機序列(2)年齡:H1:抽樣數(shù)據(jù)

16、中年齡序列不是隨機序列a =0.05表 3.1.3-2年齡序列游程檢驗結(jié)果連檢定Years測試值a47.14觀察值 < 檢定值298觀察值 >=檢定值175總箱數(shù)473連個數(shù)196Z-2.519漸近顯著性(雙尾).012a.平均數(shù)圖3.1.3-2年齡序列游程檢驗詳細模型輸出結(jié)果P=0.012Pva接收H1,認為年齡序列不是隨機序列。3.2單因素方差分析把受教育水平和起始工資作為控制變量， 現(xiàn)工資為觀測變量，通過單因素方差分析方法研 究受教育水平和起始工資對現(xiàn)工資的影響進行分析。(1)起始工資對現(xiàn)工資的影響分析H0認為起始工資對現(xiàn)工資沒有顯著影響H1 :認為起始工資對現(xiàn)工資有顯著影響

17、a =0.05表3.2-1起始工資對現(xiàn)工資的影響分析結(jié)果變異數(shù)分析Curre nt Salary平方和df平均值平方顯著性群組之間8933.040.000384473在群組內(nèi)總計P=0.000Pva接受H1,認為起始工資對現(xiàn)工資有顯著影響。(2)受教育水平對現(xiàn)工資的影響分析對受教育水平與現(xiàn)工資之間進行方差齊性檢測，其結(jié)果如下:表3.2-2方差齊性檢驗結(jié)果變異數(shù)同質(zhì)性測試Current SalaryLeve ne統(tǒng)計資料df1df2顯著性16.1698464.000P=0.000<0.05，認為該樣本方差不齊的要求，因此下面進行的方差分析結(jié)論的穩(wěn)定性較差。單因素方差檢驗:H0認為受教育水平

18、對現(xiàn)工資沒有顯著影響H1:認為受教育水平對現(xiàn)工資有顯著影響表3.2-3受教育水平對現(xiàn)工資的影響分析結(jié)果a =0.05變異數(shù)分析Curre nt Salary平方和df平均值平方顯著性群組之間92.779.000464473在群組內(nèi)總計P=0.000Pva接受H1認為職工受教育水平對現(xiàn)工資有顯著影響。3.3卡方檢驗職工的起始工資水平和現(xiàn)工資水平與其受教育程度之間是否存在關(guān)聯(lián)性。H0起始工資水平與受教育程度之間不存在關(guān)聯(lián)性H1:起始工資水平與受教育程度之間存在關(guān)聯(lián)性a =0.05表3.3-1起始工資與受教育程度的分析結(jié)果卡方測試數(shù)值df漸近顯著性 (2端)皮爾森(P earso n)卡方1969.

19、189a801.000概似比765.651801.811線性對線性關(guān)聯(lián)189.6431.000474有效觀察值個數(shù)a. 878資料格(97.6%)預期計數(shù)小於5。預期的計數(shù)下限為.00 。P=0.000Pva接受H1認為起始工資與受教育程度之間存在關(guān)聯(lián)性。(2)H0現(xiàn)工資與起始工資之間不存在關(guān)聯(lián)性H1:現(xiàn)工資與起始工資之間存在關(guān)聯(lián)性a =0.05表3.3-2現(xiàn)工資與起始工資的分析結(jié)果卡方測試數(shù)值df漸近顯著性 (2端)皮爾森(P earso n) 卡方26391.304a19580.000概似比2672.323195801.000線性對線性關(guān)聯(lián)366.3891.000有效觀察值個數(shù)474a.

20、19890資料格(100.0%)預期計數(shù)小於5。預期的計數(shù)下限為.00 。P=0.000Pva接受H1,認為現(xiàn)工資與起始工資之間存在關(guān)聯(lián)性。3.4相關(guān)與線性回歸的分析方法3.4.1相關(guān)分析（1）雙變量相關(guān)分析對受教育程度與現(xiàn)工資之間進行相關(guān)性分析。表341-1受教育程度與現(xiàn)工資間相關(guān)性檢測相關(guān)Educatio nalLevel (years)Current Salary皮爾森（P earso n） 相關(guān)1.661 *Educati onal Level (years)顯著性（雙尾）.000N474474皮爾森（P earso n） 相關(guān)*.6611Current Salary顯著性（雙尾）.0

21、00N474474*.相關(guān)性在0.01層上顯著（雙尾）。（2）偏相關(guān)分析由于上述檢測數(shù)據(jù)無法說明相關(guān)系數(shù)中有多少是反映 “受教育程度-初始工資水平-現(xiàn)工資 水平”這樣一種簡介的鏈條影響，也就是說，在控制了初始工資水平之后，受教育程度與現(xiàn)工 資水平之間的相關(guān)性不確定，因此，下面采用偏相關(guān)分析對這三個因素進行分析。表341-2受教育程度與現(xiàn)工資水平偏相關(guān)分析相關(guān)控制變數(shù)Curre ntSalaryEducati onalLevel (years)相關(guān)1.000.281Current Salary顯著性（雙尾）.000Begi nningSalarydf0471Educati onal Level相

22、關(guān).2811.000(years)顯著性（雙尾）.000df471342線性回歸模型建立用受教育程度預測現(xiàn)工資的回歸方程。圖3.4.2受教育程度與現(xiàn)工資水平散點圖表342-1回歸方程模型匯總模型摘要模型RR平方調(diào)整後R平方標準偏斜度錯誤1.661a.436.435$12,833.540a.預測值：（常數(shù)），Educatio nal Level (years)2=0.436，說明在對現(xiàn)工資水平的影響因素中，受教育程度起到一定的作用，但是并非決 定性作用。表3.4.2-2回歸模型方差分析結(jié)果變異數(shù)分析a模型平方和df平均值平方顯著性回歸365.381.000b472473殘差 總計a.應變數(shù)：Cu

23、rrent Salary b.預測值：(常數(shù))，Educational Level (years)表342-3回歸方程常數(shù)項及回歸系數(shù)檢驗結(jié)果系數(shù)a非標準化系數(shù)標準化系數(shù)模型顯著性標準錯誤Beta（常數(shù)）-18331.1782821.912-6.496.000Educatio nal Level(years)3909.907204.547.66119.115.000a.應變數(shù) : Current Salary現(xiàn)工資水平=-18331.178+3909.907*受教育程度（年）由該方程可得出如下信息:（1）當受教育年限是0年時，在該公司內(nèi)的現(xiàn)工資水平為$-18331.2 。$3909.9 0（2）受教育年限每增加一個單位，在該公司內(nèi)的現(xiàn)工資水平將增加4高級階段方法部分對該樣本數(shù)據(jù)進行信效度檢測。4.1信度表4.1-1樣本數(shù)據(jù)信度檢測可靠性統(tǒng)計資料Cron bach 的 Alpha.601項目個數(shù)3表4.1-2除去某項后信度檢測結(jié)果項目總計統(tǒng)計資料尺度