利用spss分析學(xué)歷與薪酬水平關(guān)系.doc

利用spss分析學(xué)歷與薪酬水平關(guān)系【摘要】本人通過調(diào)查獲取了一些工資水平跟是否上過大學(xué)對應(yīng)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，并做出了一個假設(shè)：上過大學(xué)比沒上過大學(xué)能獲得較高的薪水，并且運用spss里的方差分析和相關(guān)分析兩者相結(jié)合的方式，來驗證這個假設(shè)的可信度和相關(guān)程度。根據(jù)常識和經(jīng)驗，在確立“是否上過大學(xué)”為自變量和工資水平為因變量的同時，我們還確立了一個協(xié)變量-“平均每天工作時間”，并通過協(xié)方差檢驗和偏相關(guān)檢驗來分析。研究結(jié)果表明：上過大學(xué)比沒上過大學(xué)能獲得較高的薪水?！娟P(guān)鍵詞】薪水 高學(xué)歷 方差分析 相關(guān)分析【引言】近年來隨著社會的不斷進(jìn)步和發(fā)展，高校擴招全國大學(xué)生數(shù)量劇增，一時間失業(yè)成為許多年青人心中的痛。曾今一度出現(xiàn)過某些大學(xué)生的薪酬水平較低的情況，更是有人曾提出了“學(xué)習(xí)無用論”這對于社會進(jìn)步大大不利。SPSS是“社會科學(xué)統(tǒng)計軟件包”（Statistical Package for the Social Science）的簡稱，是一種集成化的計算機數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件，為廣大的非專業(yè)人士設(shè)計，操作簡便，好學(xué)易懂，簡單實用。因此，將其應(yīng)用于信度分析中，能簡單、快捷、準(zhǔn)確地得到統(tǒng)計分析結(jié)果。SPSS軟件具有如下特點：（一）界面友好，操作簡單。除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù)輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數(shù)操作可通過“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成，使得使用者根據(jù)需要輕輕點擊鼠標(biāo)就可以得到相關(guān)分析后的數(shù)據(jù)結(jié)果，同時還可以得到各種分析統(tǒng)計量表以及直觀、清晰的統(tǒng)計分析圖表。這些結(jié)果不但能在屏幕顯示，還能轉(zhuǎn)化為其它圖形文件保存或者通過打印機輸出。（二）集數(shù)據(jù)錄入、資料編輯、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計分析、報表制作、圖形繪制為一體。SPSS具有完整的數(shù)據(jù)輸入、編輯、統(tǒng)計分析、報表、圖形制作等功能，自帶11種類型136個函數(shù)。它提供了從簡單的統(tǒng)計描述到復(fù)雜的多因素統(tǒng)計分析方法，比如數(shù)據(jù)的探索性分析、統(tǒng)計描述、列聯(lián)表分析等。通過相應(yīng)“菜單”、“按鈕”和“對話框”的操作，就可以得到我們需要的各種統(tǒng)計報表或統(tǒng)計分析圖表。（三）具有簡單、快捷、準(zhǔn)確地統(tǒng)計分析功能。它包括常規(guī)的集中量數(shù)和差異量數(shù)、相關(guān)分析、回歸分析等；也包括近期發(fā)展的多元統(tǒng)計技術(shù)，如多元回歸分析、聚類分析等方法，并能在屏幕上顯示如正態(tài)分布圖、直方圖、散點圖等各種統(tǒng)計圖表。從某種意義上講，SPSS軟件還可以幫助數(shù)學(xué)功底不夠的使用者學(xué)習(xí)運用現(xiàn)代統(tǒng)計技術(shù)。使用者僅需要關(guān)心某個問題應(yīng)該采用何種統(tǒng)計方法，并初步掌握對計算結(jié)果的解釋，而不需要了解其具體運算過程，可在使用手冊的幫助下定量分析數(shù)據(jù)。（四）方便的數(shù)據(jù)接口。能夠讀取及輸出多種格式的文件，比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產(chǎn)生的*.dbf文件，文本編輯器軟件生成的ASC數(shù)據(jù)文件，Excel的*.xls文件等均可轉(zhuǎn)換成可供分析的SPSS數(shù)據(jù)文件。能夠把SPSS的圖形轉(zhuǎn)換為8種圖形文件，結(jié)果可保存為*.txt、*.html以及*.doc等格式的文件。【正文】根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計原理，我在本次分析過程中，本文只選取了影響薪酬的兩個變量，即是否上過大學(xué)和每天平均工作時間，而忽略了其他變量，比如地域的差異，單位的性質(zhì)，領(lǐng)導(dǎo)職位和個人的能力等等。其中我把“是否上過大學(xué)”看作自變量，把去年平均每月總收入看成協(xié)變量來分析，采用SPSS 17.0 for Windows綜合運用方差分析和相關(guān)分析兩種方法。具體過程如下：(一) 方差分析過程首先檢驗當(dāng)“是否上過大學(xué)”為固定因子（F），月平均收入為因變量（Dependent Variable）時是否滿足方差檢驗的條件，也即各個水平下總體服從方差相等的正態(tài)分布，其中正態(tài)分布的要求不是很嚴(yán)格，但方差相等是很嚴(yán)格的。所以首先在單變量：選項框中選擇對方差分析的前提進(jìn)行檢驗的選項。結(jié)果下表所示誤差方差等同性的 Levene 檢驗a因變量:月平均工資Fdf1df2Sig.2.344118.143檢驗零假設(shè)，即在所有組中因變量的誤差方差均相等。a. 設(shè)計 : 截距 + 日平均工作時間 + 是否讀過大學(xué)從表中可以看出F值為2.344，相伴概率為0.143，大于顯著性水平0.05，因此可以認(rèn)為各個組總體方差是相等的，滿足方差檢驗的前提條件。接下來通過單變量方法，把是否讀過大學(xué)輸入（固定因子），把去年平均每月總收入輸入因變量進(jìn)行方差分析，在這里我們假定日平均工作時間也會影響到月平均工資，因此把它當(dāng)作協(xié)變量處理。以下諸表的內(nèi)容是其處理結(jié)果。主體間因子值標(biāo)簽N是否讀過大學(xué)0否111是9主體間效應(yīng)的檢驗因變量:月平均工資源III 型平方和df均方FSig.校正模型1.406E727028933.3454.319.030截距1424276.44211424276.442.875.363日平均工作時間70685.938170685.938.043.837是否讀過大學(xué)1.349E711.349E78.289.010誤差2.767E7171627425.051總計1.898E820校正的總計4.172E719a. R 方 = .337（調(diào)整 R 方 = .259）定制假設(shè)檢驗對比結(jié)果（K 矩陣）是否讀過大學(xué) 簡單對比a因變量月平均工資級別 1 和級別 2對比估算值-1714.491假設(shè)值0差分（估計 - 假設(shè)）-1714.491標(biāo)準(zhǔn) 誤差595.506Sig.010差分的 95% 置信區(qū)間下限-2970.899上限-458.082a. 參考類別 = 2檢驗結(jié)果因變量:月平均工資源平方和df均方FSig.對比1.349E711.349E78.289.010誤差2.767E7171627425.051下面對其結(jié)果作簡略的分析：（1）方差齊性檢驗結(jié)果。顯著性檢驗的Sig值0.1430.05推斷，在0.05的顯著度水平上各組方差無顯著性差異。（2）各效應(yīng)檢驗結(jié)果。協(xié)變量日平均工作時間的效應(yīng)檢驗不顯著，因為sig0.05，這就意味著日平均工作時間與月平均工資不存在較強的線性關(guān)系，故而沒有必要進(jìn)行協(xié)方差分析。但因素變量是否讀過大學(xué)的檢驗效果很顯著（sig0.05），說明是否讀過大學(xué)因素對平均工資的增加有顯著差異。（3）參數(shù)估計。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)因為回歸系數(shù)值接近于零，表明回歸直線的擬合程度很差。因此沒有必要進(jìn)行協(xié)方差檢驗，所以單獨檢驗固定因子（是否上過大學(xué)）和因變量(月平均工資)的直接顯著情況，得出下表主體間效應(yīng)的檢驗因變量:月平均工資源III 型平方和df均方FSig.校正模型1.399E711.399E79.077.007截距1.558E811.558E8101.127.000是否讀過大學(xué)1.399E711.399E79.077.007誤差2.774E7181540939.544總計1.898E820校正的總計4.172E719a. R 方 = .335（調(diào)整 R 方 = .298）（二）相關(guān)分析過程在一些情況下單純使用相關(guān)系數(shù)來評價變量間的相關(guān)性是不準(zhǔn)確的，而需要在剔除其他相關(guān)影響因素的條件下計算變量間的相關(guān)。偏相關(guān)的意義就在于此。 方差分析只是大體上判斷出自變量（是否念過大學(xué)）與因變量(月平均工資)的作用，但是在多大程度上起作用，這種作用是正向的還是反向的我們還無法給出合理解釋。于是，我們用相關(guān)分析來補充方差分析的不足。相關(guān)分析我們要通過求得兩個變量間的相關(guān)系數(shù)R來判定變量間的相關(guān)性強弱和方向，R取值范圍為-1,1,當(dāng)R越接近1或-1時變量的相關(guān)性越強。但是考慮到平均每天工作時間這個變量有可能影響因變量，故而把平均每天工作時間當(dāng)作控制變量，用偏相關(guān)來分析兩者關(guān)系。于是得下表相關(guān)性控制變量是否讀過大學(xué)月平均工資日平均工作時間-無-a是否讀過大學(xué)相關(guān)性1.000.579-.270顯著性（雙側(cè)）.007.250df01818月平均工資相關(guān)性.5791.000-.117顯著性（雙側(cè)）.007.624df18018日平均工作時間相關(guān)性-.270-.1171.000顯著性（雙側(cè)）.250.624.df18180日平均工作時間是否讀過大學(xué)相關(guān)性1.000.573顯著性（雙側(cè)）.010df017月平均工資相關(guān)性.5731.000顯著性（雙側(cè)）.010.df170a. 單元格包含零階 (Pearson) 相關(guān)。下面對其結(jié)果作簡要的分析：（1）方法原理：首先，提出零假設(shè)：兩總體（是否上過大學(xué)和月平均收入）的偏相關(guān)系數(shù)與零無顯著差異，此番檢驗的顯著度水平=0.05。然后，計算檢驗統(tǒng)計量的觀測值和對應(yīng)的概率值，如果檢驗統(tǒng)計量的概率值（Sig值）小于給定的顯著性水平，應(yīng)拒絕零假設(shè)，認(rèn)為兩總體的偏相關(guān)系數(shù)與零有顯著差異；反之，則不能拒絕零假設(shè)，可認(rèn)為兩總體偏相關(guān)系數(shù)為零，無顯著差異。（2）相關(guān)性輸出：表中給出了所有變量的0階偏相關(guān)系數(shù)和1階偏相關(guān)系數(shù)的計算結(jié)果，以及他們各自的顯著性檢驗P值。如圖所示，在沒有控制平均每天工作時間時，是否上過大學(xué)和每月平均總收入是顯著相關(guān)的（sig=0.070.05）；在控制了平均每天工作時間后，性別和每月平均總收入還是顯著相關(guān)的（sig=0.100.05），只不過相關(guān)的程度要比沒有控制的時候要低一些。基于此，我們可以判斷出是否讀過大學(xué)和去年平均每月總收入存在著相關(guān)關(guān)系，而平均每天工作時間對于每月平均總工資幾乎沒有影響。結(jié)論：由以上的分析，可以看出學(xué)歷因素在薪酬方面扮演了一種很重要的角色，特別是在控制了每天平均工作時間這個變量之后依然如此。這就從定量的角度