spss的數(shù)據(jù)分析報(bào)告

1、關(guān)于某公司474名職工綜合狀況的統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告一、數(shù)據(jù)介紹：本次分析的數(shù)據(jù)為某公司474名職工狀況統(tǒng)計(jì)表，其中共包含十一變量， 分別是：id（職工編號(hào)），gender（性別），bdate（出生日期），edcu（受教育水平程度），jobcat（職務(wù)等級(jí)），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(guò)運(yùn)用spss統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)變量進(jìn)行頻數(shù)分析、描述性統(tǒng) 計(jì)、方差分析、相關(guān)分析、。以了解該公司職工上述方面的綜合狀況，并分析個(gè)變量的分布特點(diǎn)及相互間的關(guān)系。二、數(shù)據(jù)分析

2、1、頻數(shù)分析?；镜慕y(tǒng)計(jì)分析往往從頻數(shù)分析開(kāi)始。通過(guò)頻數(shù)分析能夠了解變量的取值狀況，對(duì)把握數(shù)據(jù)的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名職工基本狀況的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表，在gender（性別）、edcu （受教育水平程度）、不同的狀況下的頻數(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。StatisticsGenderEducationalLevel (years)NValid474474Missing00首先，對(duì)該公司的男女性別分布進(jìn)行頻數(shù)分析，結(jié)果如下:GenderFrequencyPercentValid PercentCumulativePercentValidFema

3、le21645.645.645.6Male25854.454.4100.0Total474100.0100.0上表說(shuō)明，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?dāng)?shù)量差距不大，男性略多于女性。其次對(duì)原有數(shù)據(jù)中的受教育程度進(jìn)行頻數(shù)分析，結(jié)果如下表：Educational Level (years)FrequencyPercentValid PercentCumulativePercentValid85311.211.211.21219040.140.151.31461.31.352.51511624.524.577.016591

4、2.412.489.517112.32.391.81891.91.993.719275.75.799.4202.4.499.8211.2.2100.0Total474100.0100.0H is to g ra mo o o05 oycneJogF0507.51012.51517.520E d u c a tio n a l Le ve l (ye a rs )Me a n = 13.49S td. De v. = 2.885N = 47422.5上表及其直方圖說(shuō)明，被調(diào)查的474名職工中，受過(guò)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，占中

5、人數(shù)的24.5%。且接受過(guò)高于 20年的教育的人數(shù)只有1人，比例很低。2、描述統(tǒng)計(jì)分析。再通過(guò)簡(jiǎn)單的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)分析了解了職工在性別和受教育水平上的總體分 布狀況后，我們還需要對(duì)數(shù)據(jù)中的其他變量特征有更為精確的認(rèn)識(shí)，這就需要通過(guò)計(jì)算 基本描述統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。下面就對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析，得到它們的均值、 標(biāo)準(zhǔn)差、片度峰度等數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步把我數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)。Descriptive StstisticsrNMi nimu mMaximu mMea nStd.Deviati onSkew nessKurtosisStatisticStatisticStatisticStatisticSt

6、atisticStatisticStd.Erro rStatisticStd.Erro rEducati onalLevel(years)47482113.492.885-.114.112-.265.224Curre ntSalary474$15,750$135,000$34,419.57$17,075.6612.125.1125.378.224rBegi nningSalary474$9,000$79,980$17,016.09$7,870.638I12.853.11212.390.224PreviousExperie nee(mon ths)474047695.86104.5861.510

7、.1121.696.224Mon ths si nee Hire474639881.1110.061-.053.112-1.153.224如表所示，以起始工資為例讀取分析結(jié)果，474名職工的起始工資最小值為$9000 ,最大值為$ 79980,平均起始工資為$ 17016,標(biāo)準(zhǔn)差為$ 7870.638 ,偏度系數(shù)和峰度系數(shù)分別為 2.853和12.390。其他數(shù)據(jù)依此讀取， 則該表表明474名職工的受教育水平、起始工資、現(xiàn)工 資、先前工作經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)在工作經(jīng)驗(yàn)的詳細(xì)分布狀況。3、Exploratory data analysis 。(1)交叉分析。通過(guò)頻數(shù)分析能夠掌握單個(gè)變量的數(shù)據(jù)分布情況，但是在

8、實(shí)際分析中，不僅要了解單個(gè)變量的分布特征，還要分析多個(gè)變量不同取值下的分布，掌握多個(gè)變量的聯(lián)合分布特征，進(jìn)而分析變量之間的相互影響和關(guān)系。就本數(shù)據(jù)而言，需要了解現(xiàn)工資與性別、年齡、受教育水平、 起始工資、本單位工作經(jīng)歷、以前工作經(jīng)歷、職務(wù)等級(jí)的交叉分析?，F(xiàn)以現(xiàn)工資與職務(wù)等級(jí)的列聯(lián)表分析為例，讀取數(shù)據(jù)(下面數(shù)據(jù)分析表為截取的一部分)：Current Salary * Employment Category CrosstabulationCountEmployment CategoryTotalClericalCustodialManagerCurrent$15,7501001Salary$15,

9、9001001$16,2003003$16,3501001$16,5001001$16,6501001$16,8001001$16,9503003$17,1002002$17,2501001$17,4002002$17,7001001$18,1502002$18,4501001$18,7501001$19,2002002$19,6506006$19,8001001Bar C h a rt0000000000000050050000000E m p lo ymC u rre nt S a la ryent C ategoryC le ric a lC u s to d ia lMa n a g

10、e r上聯(lián)表及Bar Chart涉及兩個(gè)變量，即現(xiàn)工資與職務(wù)級(jí)別的二維交叉，反映了在不同的職務(wù) 級(jí)別下現(xiàn)工資的分布情況。上表中，職務(wù)級(jí)別成為行向量，現(xiàn)工資稱為列向量。（2）單因素方差分析。單因素分析用來(lái)研究一個(gè)控制變量的不同水平是否對(duì)觀測(cè)變量產(chǎn)生了顯著影響。下面我們把受教育水平和起始工資作為控制變量，現(xiàn)工資為觀測(cè)變量，通過(guò)單因素方差分析方法研究受教育水平和起始工資對(duì)現(xiàn)工資的影響進(jìn)行分析。分析結(jié)果如下：AN0VACurre nt SalarySum of SquaresdfMean SquareFSig.Betw een Groups1E+01189137063599533.040.000Wit

11、hin Groups2E+01038441484093.53Total1E+011473上表是起始工資對(duì)現(xiàn)工資的單因素方差分析結(jié)果?？梢钥闯觯篎統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為 33.040,對(duì)應(yīng)的概率P值近似等于0,如果顯著性水平為 0.05，由于概率值 P小于顯著性水平 q，則 應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同的起始工資對(duì)現(xiàn)工資產(chǎn)生了顯著影響。ANOVACurre nt SalarySum of SquaresdfMean SquareFSig.Betw een Groups9E+0109985039278592.779.000Within Groups5E+010464106170173.2Total1E+011

12、473同理，上表是受教育水平對(duì)現(xiàn)工資影響的單因素分析結(jié)果，其結(jié)果亦為拒絕原假設(shè)，所以不同的受教育水平對(duì)現(xiàn)工資產(chǎn)生顯著影響。4、相關(guān)分析。相關(guān)分析是分析客觀事物之間關(guān)系的數(shù)量分析法，明確客觀事物之間有怎 樣的關(guān)系對(duì)理解和運(yùn)用相關(guān)分析是極其重要的。函數(shù)關(guān)系是指兩事物之間的一種對(duì)應(yīng)的關(guān)系，即當(dāng)一個(gè)變量X取一定值時(shí)，另一個(gè)變量函數(shù) Y可以根據(jù)確定的函數(shù)取一定的值。另一種普遍存在的關(guān)系是統(tǒng)計(jì)關(guān)系。統(tǒng)計(jì) 關(guān)系是指兩事物之間的一種非對(duì)應(yīng)的關(guān)系，即當(dāng)一個(gè)變量X取一定值時(shí)，另一個(gè)變量Y無(wú)法根據(jù)確定的函數(shù)取一定的值。統(tǒng)計(jì)關(guān)系可分為線性關(guān)系和非線性關(guān)系。事物之間的函數(shù)關(guān)系比較容易分析和測(cè)度，而事物之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系卻不

13、像函數(shù)關(guān)系那樣直接，但確實(shí)普遍存在，并且有的關(guān)系強(qiáng)有的關(guān)系弱，程度各有差異。如何測(cè)度事物之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系的強(qiáng)弱是人們關(guān)注的問(wèn)題。相關(guān)分析正是一種簡(jiǎn)單易行的測(cè)度事物之間統(tǒng)計(jì)關(guān)系的 有效工具。Cor relationsCurrent SalaryBeginningSalaryMonths since HirePrevious Experience(months)YearsCurrent SalaryPearson Correlation1.880*.084-.097*-.144*Sig. (2-tailed).000.067.034.002N474474474474473Beginning Sala

14、ryPearson Correlation.880*1-.020.045-.010Sig. (2-tailed).000.668.327.833N474474474474473Months since HirePearson Correlation.084-.0201.003.054Sig. (2-tailed).067.668.948.244N474474474474473Previous ExperiencePearson Correlation-.097*.045.0031.802*(months)Sig. (2-tailed).034.327.948.000N4744744744744

15、73YearsPearson Correlation-.144*-.010.054.802*1Sig. (2-tailed).002.833.244.000N473473473473473*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).上表是對(duì)本次分析數(shù)據(jù)中，現(xiàn)工資、起始工資、本單位工作時(shí)間、以前工作時(shí)間、年齡五個(gè)變量間的相關(guān)分析，表中相關(guān)系數(shù)旁邊有兩個(gè)星號(hào)（* ）的，表示顯著性水平為0.01時(shí)，仍拒絕原假設(shè)。

16、一個(gè)星號(hào)（* ）表示顯著性水平為 0.05是仍拒絕原假設(shè)。先以現(xiàn)工資這一變 量與其他變量的相關(guān)性為例分析，由上表可知，現(xiàn)工資與起始工資的相關(guān)性最大，相關(guān)系數(shù)為0.880,而與在本單位的工作時(shí)間相關(guān)性最小，相關(guān)系數(shù)為0.084。5、參數(shù)檢驗(yàn)。首先對(duì)現(xiàn)工資的分布做正態(tài)性檢驗(yàn)，結(jié)果如下:1 21 062Me a n = $3 4 ,4 1 9.57S td. De v. = $1 7 ,0 7 5.66 1N = 47 4H is t o g r a m由上圖可知，現(xiàn)工資的分布可近似看作符合正態(tài)分布，現(xiàn)推斷現(xiàn)工資變量的平均值是否為$3,000,0，因此可采取單樣本t檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)行分析。分析如下：One-

17、Sample StatisticsNMeanStd. DeviationStd. ErrorMeanCurrent Salary474$34,419.57$17,075.661$784.311One-Sample TestTest Value = 30000tdfSig. (2-tailed)MeanDifference95% Confidence Intervalof the DifferenceLowerUpperCurrent Salary5.635473.000$4,419.568$2,878.40$5,960.73由One-Sample Statistics 可知，474名職工的現(xiàn)工

18、資平均值為Y34,419.57，標(biāo)準(zhǔn)差為$17,075.661 ,均值標(biāo)準(zhǔn)誤差為$784.311。圖表One-Sample Test中，第二列是t統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè) 值為5.635;第三列是自由度為 473 (n-1);第四列是t統(tǒng)計(jì)量觀測(cè)值的雙尾概率值；第五列是樣本均值和檢驗(yàn)值的差；第六列和第七列是總體均值與原假設(shè)值差的95%的置信區(qū)間為($2,878.40,5,960.73 )。該問(wèn)題的t值等于5.635對(duì)應(yīng)的臨界置信水平為0,遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于設(shè)置的0.05,因此拒絕原假設(shè)，表明該公司的474名職工的現(xiàn)工資與$3,000,0存在顯著差異。6、非參數(shù)檢驗(yàn)。對(duì)本數(shù)據(jù)中的年齡做正態(tài)分布檢驗(yàn)，結(jié)果如下：N o rm al Q -Q P Io to f Yea rs1 0040002 04 0608 0ObservedVa lu eH is t o g r a mMeS td. DeN = 47