SPSS數(shù)據(jù)分析報(bào)告

1、spsSffl末報(bào)告關(guān)于員工受教育程度對(duì)其工資水平的影響統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告課程名稱：SPS引計(jì)分析方法姓 名：湯重陽(yáng)學(xué) 號(hào)：1402030108所在專業(yè)：人力資源管理所在班級(jí)：三班111 數(shù)據(jù)管理與軟件入門(mén)部分 11.1 分類匯總 11.2 個(gè)案排秩 11.3 連續(xù)變量變分組變量 12 統(tǒng)計(jì)描述與統(tǒng)計(jì)圖表部分 12.1 頻數(shù)分析 12.2 描述統(tǒng)計(jì)分析 13 假設(shè)檢驗(yàn)方法部分 13.1 分布類型檢驗(yàn) 23.1.1 正態(tài)分布 23.1.2 二項(xiàng)分布 23.1.3 游程檢驗(yàn) 23.2 單因素方差分析 23.3 卡方檢驗(yàn) 23.4 相關(guān)與線性回歸的分析方法 23.4.1 相關(guān)分析（雙變量相關(guān)分析&

2、偏相關(guān)分析） 23.4.2 線性回歸模型 24 高級(jí)階段方法部分 2具體步驟描述 31 數(shù)據(jù)管理與軟件入門(mén)部分 31.1 分類匯總 31.2 個(gè)案排秩 41.3 連續(xù)變量變分組變量 42 統(tǒng)計(jì)描述與統(tǒng)計(jì)圖表部分 52.1 頻數(shù)分析 52.2 描述統(tǒng)計(jì)分析 73 假設(shè)檢驗(yàn)方法部分 83.1 分布類型檢驗(yàn) 83.1.1 正態(tài)分布 83.1.2 二項(xiàng)分布 103.1.3 游程檢驗(yàn) 103.2 單因素方差分析 123.3 卡方檢驗(yàn) 133.4 相關(guān)與線性回歸的分析方法 143.4.1 相關(guān)分析 143.4.2 線性回歸模型 154 高級(jí)階段方法部分 174.1 信度 184.2 效度 18 一、數(shù)據(jù)樣

3、本描述分析數(shù)據(jù)來(lái)自于“微盤(pán)一一SPS漱據(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(jì)表，其中共包含11個(gè)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（以前工彳經(jīng)歷 月）, minority（民族類型），age（年齡）。通過(guò)運(yùn)用SPS斑計(jì)軟件，對(duì)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(diǎn)及相互間的關(guān)系。二、要解決的問(wèn)題

4、描述1 數(shù)據(jù)管理與軟件入門(mén)部分1.1 分類匯總以受教育水平程度為分組依據(jù)，對(duì)職工的起始工資和現(xiàn)工資進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總。1.2 個(gè)案排秩對(duì)受教育水平程度不同的職工起始工資和現(xiàn)工資進(jìn)行個(gè)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(jì)描述與統(tǒng)計(jì)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(jì)數(shù)據(jù)表，在性別、 受教育水平程度不同的狀況下進(jìn)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(jì)分析以職工受教育水平程度為依據(jù)，對(duì)職工起始工資進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析，得到它們的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度峰度等數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步把握數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散趨

5、勢(shì)。3 假設(shè)檢驗(yàn)方法部分3.1 分布類型檢驗(yàn)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(xiàng)分布抽樣數(shù)據(jù)中職工的性別分布是否平衡。3.1.3 游程檢驗(yàn)該樣本中的抽樣數(shù)據(jù)是否隨機(jī)。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(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。3.3 卡方檢驗(yàn)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(duì)受教育程度和現(xiàn)工資兩個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)性分析。3.4.2 線性回歸模型建立用受教育程度

6、預(yù)測(cè)現(xiàn)工資水平的回歸方程4 高級(jí)階段方法部分對(duì)該樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行信效度檢測(cè)三、具體步驟描述1數(shù)據(jù)管理與軟件入門(mén)部分1.1分類匯總以受教育水平為分組依據(jù)，對(duì)職工的起始工資和現(xiàn)工資進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總educsaiafymeansalbegin_meanN BREAK824399.06130641G1324L871901431626.0015625.0061531685 0015610 601161648225 9322338.47691759527.2726904551118651277832240.00919I72520 3734764 071272064312 5036240

7、0022165000:00圖1.1分類匯總數(shù)據(jù)37500.001由圖1.1所示，受教育等級(jí)以年為單位劃分可分為 8年、12年、14年等圖中所示10個(gè)等 級(jí)。以等級(jí)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(jì) 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(gè)案排秩對(duì)受教育水平程度不同的職工起始工資和現(xiàn)工資進(jìn)行個(gè)案排秩。表1.2-1現(xiàn)工資水平個(gè)案排秩統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)言十資料Rank of salary by educN后

8、效 遺漏474 0平均數(shù)60.43460中位數(shù)46.50000襟型偏差50.975992189.000最小值1.000最大值190.000表1.2-2初始工資水平個(gè)案排秩統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)言十資料Rank of salbegin by educN后效 遺漏474 0平均數(shù)60.43460中位數(shù)47.50000襟型偏差50.865407189.000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)agec次數(shù)百分比有效的百分比累稹百分比<331.2.2.21.557.872.886.9100.0>7361.31.333432

9、6756.356.3后效43537115.015.053636714.114.163736213.113.1,獻(xiàn)十474100.0100.0根據(jù)表1.3所示，Ig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(yàn)的人當(dāng)中，其中 3343歲的員工為該公司的主體。2統(tǒng)計(jì)描述與統(tǒng)計(jì)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(jì)數(shù)據(jù)表，在性別、受教育水平程度不同的狀況下 進(jìn)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(jì)表Gender次數(shù)百分比有效的百分比累稹百分比Female21645.645.645

10、.6100.0后效Male25854.454.4,獻(xiàn)十474100.0100.0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% 54.4%,該公司職工男女?dāng)?shù)量差距不大，男性略多于女性。下面對(duì)該公司員工受教育程度進(jìn)行頻數(shù)分析：表2.1-2 職工受教育程度頻數(shù)統(tǒng)計(jì)表Educational Level (years)次數(shù)百分比有效的百分比累稹百分比85311.211.211.21219040.140.151.31461.31.352.51511624.524.577.0165912.412.489.5啟效17112.32.391.81891.9

11、1.993.719275.75.799.4202.4.499.8211.2.2100.0,獻(xiàn)十474100.0100.0直方圄圖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(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，占總?cè)藬?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。2.2 描述統(tǒng)計(jì)分析以職工受教育水平程度為依據(jù)，對(duì)職工起始工資進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析，得到它們的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度峰度等數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步把握數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)。（由于輸出結(jié)果較長(zhǎng)，為了便于解釋，僅截取職工受教

12、育水平年限為 8年的分析結(jié)果）加沌性疏肝卷WEducational Level frears)統(tǒng)科Beginning Salary 8¥13,064.15；330 78495%平均鞋的伊帕國(guó)由用艮上限£12,400.36513,727.925%修整的平均值513,016.35中位瞰513,060.00素提敦5799170.900擦率胃差,406,147詔小值59,750最大大516,750菰倒S5,OQ0內(nèi)匹分位監(jiān)$4,875國(guó)斜度148327峰度-1 219£44圖2.2-1 職工起始工資描述統(tǒng)計(jì)表（部分）直方圜 一常珈地圖2.2-2 職工起始工資描述統(tǒng)計(jì)直方圖

13、(部分)圖2.2給出的就是以受教育年限為8年時(shí)職工起始工資的描述統(tǒng)計(jì)，由此得出結(jié)論如下：(1)集中趨勢(shì)指標(biāo)：由圖2.2-1可知，職工起始工資均值為$13064.15, 5哪尾均數(shù)為 $13016.35,中位數(shù)為$13050.00,三者差異較大，說(shuō)明數(shù)據(jù)分布的對(duì)稱性較差。(2)離散趨勢(shì)指標(biāo)：起始工資方差為 5799170.900,其平方根即標(biāo)準(zhǔn)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(jì)：職工起始工資的標(biāo)準(zhǔn)誤差為 $330.784,相應(yīng)的總體均數(shù)95%T信區(qū)間為 $12400

14、.38-$13727.92 。(4)分布特征指標(biāo)：根據(jù)描述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，該樣本數(shù)據(jù)中偏度為0.148>0,曲線右偏；峰度為-1.219<3 ,曲線較為平緩(該結(jié)論也可從圖 2.2-2的直方圖及其曲線中看出)。3假設(shè)檢驗(yàn)方法部分3.1分布類型檢驗(yàn)分析職工的現(xiàn)工資是否服從正態(tài)分布。HG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(yàn)結(jié)果H一檬本 Kolmogorov-Smirnov 檢定Current Salary 474 平均數(shù)$34,419.57松型偏差$17,075.661.208 正.208A-.143.208.000c

15、_a.檢定分配是常憩的。 b.優(yōu)資料言十算。 c. LillieforsS!著更正。里桂本 Kolmogogv-Smirnov 橫定圖3.1.1 K-S檢驗(yàn)詳細(xì)模型輸出結(jié)果如表3.1.1所?。篜=0.000P<a接受H1,認(rèn)為職工的現(xiàn)工資統(tǒng)計(jì)量不服從正態(tài)分布3.1.2二項(xiàng)分布抽樣數(shù)據(jù)中職工的性別分布是否平衡。 HG抽樣數(shù)據(jù)中職工性別比例無(wú)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(xiàng)分布檢驗(yàn)結(jié)果二項(xiàng)式梅T定別Nfi察比例。檢定比例。精碓著性（# 尾）群黜1male258.54.50.060gender群黜2female216.46,獻(xiàn)十4741.00P=

16、0.06P>a接受HO,認(rèn)為抽樣數(shù)據(jù)中職工性別比例無(wú)差異3.1.3游程檢驗(yàn)該樣本中的抽樣數(shù)據(jù)是否隨機(jī)（檢測(cè)數(shù)據(jù)均以均值為分割點(diǎn)）（1）性別：H0:抽樣數(shù)據(jù)中性別序列為隨機(jī)序列H1:抽樣數(shù)據(jù)中性別序列不為隨機(jī)序列a =0.05表3.1.3-1性別序列游程檢驗(yàn)逋梅T定 gender 羽微值a.46覲察值 < 梅T定值258覲察值 >=梅T定值216余恩箱數(shù)474逋低I數(shù)110Z-11.692漸近著性 （11尾）.000用一檄本分布檢定圖3.1.3-1性別序列游程檢驗(yàn)詳細(xì)模型輸出P=0.000P<a接受H1,認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)中性別序列不是隨機(jī)序列(2)年齡：HG抽樣數(shù)據(jù)中年齡序列

17、是隨機(jī)序列H1:抽樣數(shù)據(jù)中年齡序列不是隨機(jī)序列a =0.05表3.1.3-2年齡序列游程檢驗(yàn)結(jié)果逋梅T定測(cè)就值aYears47.14fi察值 < 檢定值298K察值 >=檢定值175箱數(shù)473加0數(shù)196Z-2.519撕近K著性(曼尾).012a.平均數(shù)電一揉本分布施定圖3.1.3-2年齡序列游程檢驗(yàn)詳細(xì)模型輸出結(jié)果P=0.012P<a接收H1,認(rèn)為年齡序列不是隨機(jī)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(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。(1)起始工資對(duì)現(xiàn)工資的影響分析HG認(rèn)為起始工資對(duì)現(xiàn)工資沒(méi)有顯

18、著影響H1:認(rèn)為起始工資對(duì)現(xiàn)工資有顯著影響a =0.05表3.2-1 起始工資對(duì)現(xiàn)工資的影響分析結(jié)果 建昊數(shù)分析Current Salary平方和121986603521.73df平均值平方FS!著性群之6891370635994.62633.040.000在群黜內(nèi).693.528,獻(xiàn)十6.340473P=0.000P<a接受H1,認(rèn)為起始工資對(duì)現(xiàn)工資有顯著影響。(2)受教育水平對(duì)現(xiàn)工資的影響分析對(duì)受教育水平與現(xiàn)工資之間進(jìn)行方差齊性檢測(cè)，其結(jié)果如下:表3.2-2方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果建H數(shù)同11性Current SalaryLevene 統(tǒng) 料df1df2SI著性16.1698464.000P

19、=0.000<0.05，認(rèn)為該樣本方差不齊的要求，因此下面進(jìn)行的方差分析結(jié)論的穩(wěn)定性較差。 單因素方差檢驗(yàn)：HG認(rèn)為受教育水平對(duì)現(xiàn)工資沒(méi)有顯著影響H1:認(rèn)為受教育水平對(duì)現(xiàn)工資有顯著影響 a =0.05表3.2-3 受教育水平對(duì)現(xiàn)工資的影響分析結(jié)果建昊數(shù)分析Current Salary平方和df平均值平方FS!著性群黜之88653535061.98499850392784.66592.779.000在群黜內(nèi)49262960374.356464106170173.221,獻(xiàn)十6.340473P=0.000P<a接受H1,認(rèn)為職工受教育水平對(duì)現(xiàn)工資有顯著影響。3.3 卡方檢驗(yàn)職工的起始工

20、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。(1)HG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 卡方就數(shù)值df漸近fi!著性(2端)皮U森(Pearson) 卡方1969.189a801.000概似比765.651801.811189.6431.000后效覲察值他1數(shù)474a. 878資料格(97.6%) 55期H嗷小於5。58期的H嗷下限懸.00P=0.000P<a接受H1,認(rèn)為起始工資與受教育程度之間存在關(guān)聯(lián)性。(2)HG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

21、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)果卡方就數(shù)值df撕近81著性 (2端)皮 WW (Pearson)卡方26391.304a19580概似比2672.32319580性封性366.3891后效K察值低1數(shù)474.0001.000 .000a. 19890資料格(100.0%) 58期H嗷小於5。58期的H嗷下限懸.00 。P=O.OOOP<a接受H1,認(rèn)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(duì)受教育程度與現(xiàn)工資之間進(jìn)行相關(guān)性分析。表3.4.1-1受教育程度與現(xiàn)工資間相關(guān)性檢測(cè)相Educati

22、onalLevel (years)Current Salary皮 Iff 森(Pearson)相1*.661Educational Level (years)K著性（St尾）.000N474474皮 Iff 森(Pearson)相*.6611Current SalaryK著性（St尾）.000N474474*.相翻性在0.01屑上18著（11尾）由表3.4.1-1可知，受教育程度與現(xiàn)工資之間存在相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為 0.661,對(duì)相關(guān)系 數(shù)的檢驗(yàn)雙側(cè)P=0.000,所以可以認(rèn)為兩變量間的正相關(guān)是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的，受教育程度影響 職工的現(xiàn)工資水平，即受教育程度越高，現(xiàn)工資水平越高。（2）偏相關(guān)分析由

23、于上述檢測(cè)數(shù)據(jù)無(wú)法說(shuō)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(jiǎn)介的鏈條影響，也就是說(shuō)，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(duì)這三個(gè)因素進(jìn)行分析?？刂苙數(shù)CurrentEducationalSalaryLevel (years)表3.4.1-2受教育程度與現(xiàn)工資水平偏相關(guān)分析BeginningSalary相1.000.281Current SalaryK著性（St尾）.000df0471相.2811.000Educational LevelSI著性（ft尾）.000.(years)4710df如圖3.4.1

24、-2所示，在控制初始工資后計(jì)算出受教育水平與現(xiàn)工資的偏相關(guān)系數(shù)為0.281 ,對(duì)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)雙側(cè)P=0.000,雖然相關(guān)系數(shù)有所減小，但仍然具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。在控制初始 工資后仍可以認(rèn)為受教育程度影響職工現(xiàn)工資水平，且受教育程度越高，現(xiàn)工資水平越高。3.4.2線性回歸模型建立用受教育程度預(yù)測(cè)現(xiàn)工資的回歸方程。$u20M 15161710 1SEducational Le-vel (years)125150.000-ji oa .oac550.000-214高級(jí)階段方法部分圖3.4.2受教育程度與現(xiàn)工資水平散點(diǎn)圖且可以用回歸方由圖3.4.2可以看出，受教育程度與現(xiàn)工資水平之間存在線性相關(guān)關(guān)系, 程

25、來(lái)解釋兩變量之間的關(guān)系。表3.4.2-1回歸方程模型匯總耍型摘要mrr平方整彳爰r平方 襟型偏斜度ms1.661a.436.435$12,833.540a. IS測(cè)值：(常數(shù))，Educational Level (years)2由表3.4.2-1可知，決定系數(shù)R=0.436,說(shuō)明在對(duì)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)果建H數(shù)分析a模型平方和df平均值平方FSI著性1殘差,獻(xiàn)十60178217760.77738277676.3396.3404724737760.000164699740.840365.381.000 ba.

26、JSfm : Current Salaryb. 5H測(cè)值：(常®0 , Educational Level (years)由表3.4.2-2可知，對(duì)該回歸方程模型的方差分析中，F(xiàn)值為365.381 , P值小于0.05,所以該模型具有統(tǒng)計(jì)意義，也就是說(shuō)，自變量受教育程度的回歸系數(shù)具有統(tǒng)計(jì)意義。表 3.4.2-3回歸方程常數(shù)項(xiàng)及回歸系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果彳系數(shù)a模型非襟型化彳系數(shù)襟型化彳系數(shù)丁嘀小壯B才票狷昧BetaT性(»)1Educational Level(years)-18331.178 2821.912-6.496.0003909.907204.547.66119.115.000a.鷹建敷 : Current Salary由表3.4.2-3 可知，回歸方程中a=-18331.178 , b=3909.907,因此可以寫(xiě)出如下回歸方 程：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(dāng)受教育年限是0年時(shí)，在該公司內(nèi)的現(xiàn)工資水平為$-18331.2。(2)受教育年限每增加一個(gè)單位，在該公司內(nèi)的現(xiàn)工資水平將增加$3909.9。