SPSS数据分析报告

SPSS期末报表统计分析员工受教育程度对工资水平的影响报告课程名称： SPSS统计分析方法姓名：汤重阳学号： 1402030108专家组：人力资源管理所属班级： 3班目录一、数据样本描述1二、需要解决的问题的说明11数据管理和软件入门第1部分1.1分类汇总11.2个案例排行榜11.3连续变量可变组变量12统计说明和统计图表第1部分2.1度数分析12.2说明统计分析13假设检查方法部23.1分布型检查23.1.1正态分布23.1.2项分布23.1.3行程长度检查23.2单元方差分析23.3蔡方检查23.4相关和线性回归的分析方法23.4.1相关分析(双变量相关分析偏相关分析) 23.4.2线性回归模型24高级阶段方法第2部分三、具体步骤说明31数据管理和软件入门第3部分1.1分类摘要31.2个案例排名41.3连续变量可变组变量52统计说明和统计图表第5段2.1度数分析52.2说明统计分析73假设检查方法部83.1分布型检查83.1.1正态分布83.1.2项分布103.1.3行程长度检查103.2单元方差分析123.3开方检查133.4相关和线性回归的分析方法143.4.1相关分析143.4.2线性回归模型164高级别做法部分184.1可靠性184.2效力度19一、数据样本的描述分析数据来自“微盘SPSS包data02-01”。(http:/vdisk.W/s/cluq3e3x1LP？ archive _ ref=f0I4kg0obo2f archive _ path=/SPSS包category_id=0)此次分析的数据是某公司474名员工的状况统计表，包括id (员工编号)、gender (性别)、bdate (出生年月日)、edcu (教育程度)、jobcat (职务等级)、salbegin (工资开始)、salary (工资现在)、jobtime (工作经验月)、prevexp 运用SPSS统计软件，通过统计分析变量，掌握该公司员工的总体状况，分析员工的教育程度、工资、工资分布特点及相互关系。二、需要解决的问题的说明1数据管理和软件入门1.1分类汇总根据教育水平分组的依据，总结了员工的初任工资和现在工资的数据。1.2个案例排名把不同教育水平员工的工资和当前工资排名。1.3连续变量可变组变量将受试者年龄分为10组，要求等间隔。2统计说明和统计图表部分2.1度数分析利用某公司474名员工的基本状况统计数据表，在性别、教育水平不同的情况下进行度数分析，了解该公司员工的男女员工人数、教育状况的基本分布。2.2说明统计分析根据员工的教育水平，统计分析员工的工资，获得平均、标准偏差、峰值等数据，进一步掌握数据的集中倾向和离散倾向。3假设检查方法部分3.1分布型检查3.1.1正态分布分析员工目前的工资是否符合正态分布。3.1.2项分布抽样数据中员工的性别分布是否均衡。3.1.3行程长度检查这个样本的样本数据是否是随机的。3.2单元方差分析以受教育水平和开始工资为控制变量，以当前工资为观测变量，采用单因素方差分析方法分析了受教育水平和开始工资对当前工资的影响。3.3凯方检查员工的起始工资水平与当前工资水平和教育水平之间是否存在关联。3.4相关和线性回归的分析方法3.4.1相关分析(双变量相关分析偏相关分析)对受教育程度和当前工资两个变量进行相关分析。3.4.2线性回归模型在教育水平上建立预测当前工资水平的回归公式4高级阶段办法部分对该样本数据进行可靠度检测三、具体程序说明1数据管理和软件入门1.1分类汇总作为对受教育水平进行分组的依据，总结了员工的开始工资和现在的工资。图1.1分类摘要数据如图1.1所示，教育水平以年为单位分为8年、12年、14年等图示的10个阶段。 等级为8年的情况下，现在的工资平均为24399.06美元，开始工资平均为13064.15美元，统计量为53人。 比较表明，教育年限为12年和15年的员工在公司占多数，教育年限为20年和21年的员工在公司初任工资的平均水平较高，而教育年限为19年的员工工资的平均水平较高。1.2个案例排名把不同教育水平员工的工资和当前工资排名。表1.2-1目前工资水平的个案统计数字统计资料萨拉里足球俱乐部n有效缺失4740平均中值标准偏差范围最小值最大值60.4346046.5000050.975992189.0001.000190.000表1.2-2初始工资水平的个案排名统计统计资料sal begin by educ战斗机n有效缺失4740平均中值标准偏差范围最小值最大值60.4346047.5000050.865407189.0001.000190.0001.3连续变量可变组变量将受试者的年龄分为五组。表1.3受试者的年龄分布(分组)agec次数百分比有效百分比累积百分比有效33733343435353636373合计16267716762474. 21.356.315.014.113.1100.0. 21.356.315.014.113.1100.0. 21.557.872.886.9100.0如表1.3所示，该公司474名员工的年龄大致均在33岁以上73岁以下，年龄层集中在已有工作经验的人中，其中3343岁的员工是该公司的主体。2统计说明和统计图表部分2.1度数分析利用某公司474名员工的基本状况统计数据表，在性别、教育水平不同的情况下进行度数分析，了解该公司员工的男女员工人数、教育状况的基本分布。表2.1-1工作人员性别度数统计表Gender公司次数百分比有效百分比累积百分比有效FemaleMale公司合计21625847445.654.4100.045.654.4100.045.6100.0表2.1-1显示，该公司474名员工中，216名女性、258名男性、男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司员工男女差异较小，男性略多于女性。对这家公司的员工接受教育的程度进行度数分析表2.1-2员工教育程度统计表教育级别(年份)次数百分比有效百分比累积百分比有效8121415161718195319061.31.352.511624.524.577.05912.412.489.5112.32.391.891.91.993.7275.75.799.4202. 4. 499.8211. 2. 2100.0合计474100.0100.0图2.1-2员工教育程度频数分布直方图表2.1-2及其直方图显示，在调查的474名员工中，接受12年教育的员工为190人，占总人数的40.1%，其次是15年，为116人，占总人数的24.5%。 而且，接受过20年以上教育的人只有1人，比例较低。2.2说明统计分析根据员工的教育水平，统计分析员工的工资，获得平均、标准偏差、峰值等数据，进一步掌握数据的集中倾向和离散倾向。 (由于输出结果较长，为了便于说明，仅剪下员工教育水平年限为8年的分析结果)。图2.2-1员工工资清单统计表(部分)图2.2-2员工工资单统计直方图(部分)图2.2显示了受教育年数为8年时员工工资的记述统计，得出了以下结论。(1)集中倾向指标：从图2.2-1可以看出，员工的工资平均值为$ 13064.15，5 %的尾数平均值为$13016.35，中值为$13050.00，三者之间差异较大，数据分布对称性差。(2)离散趋势指标：起始工资方差为5799170.900，其平方根是标准差为2408.147，样本中的最小值为$9750，极大值为美元18750，两者之差为总距离(范围) $9000，中间一半样本的总距离为四分之一间隔$4875。(3)参数估计：员工开始工资的标准误差为$330.784，对应总体平均值的95%置信区间为$12400.38-$13727.92。(4)分布特征指标：根据记述统计数据，该样本数据中的偏度为0.1480，曲线右偏的峰度为-1.2193，曲线平缓(从图2.2-2的直方图及其曲线也可知该结论)。3假设检查方法部分3.1分布型检查3.1.1正态分布分析员工目前的工资是否符合正态分布。H0:员工目前的工资遵循正态分布H1:员工目前的工资不符合正态分布=0.05表3.1.1工作人员当前工资正态分布的检验结果单一样本Kolmogorov-Smirnov检定当前销售线索n474正规参数a、b平均$ 34，419.57标准偏差$ 17，075.661最极端的差别绝对不能. 208正. 208负-.143测试统计. 208渐近显着性(双尾). 000ca .检定分配是常态。b .根据资料计算。c. Lilliefors已明显订正。图3.1.1 K-S检查详细模型输出结果如表3.1.1所示P=0.000P接受h-1，则认为员工现在的工资统计量不符合正态分布。3.1.2项分布抽样数据中员工的性别分布是否均衡。H0:采样数据中员工的性别比例没有差异H1:采样数据中员工的性别比例不同=0.05表3.1.2工作人员性别二项分布检验结果二项式检定类别n观察比例。检定比率。准确的显着性(双尾)gender公司第一组第二组male公司female258216. 54. 46. 50. 060合计4741.00P=0.06P接受H0，采样数据认为员工性别的比例没有差异。3.1.3行程长度检查样本中的样本数据是否随机(检测数据以平均值为分割点)。(1)性别：H0:采样数据中的性别序列是随机序列H1:采样数据中的性别序列不是随机序列=0.05表3.1.3-1性别排列的游程长度检验联合检定gender公司测试值a. 46观测值检定值258观察值=检定值216总箱数474连数110z轴-11.692渐近显着性(双尾). 000a .平均数图3.1.3-1性别序列行程长度检查详细模型输出P=0.000P接受h-1，样本数据中的性别序列被认为不是随机序列。(2)年龄：H0 :样本数据中的年龄序列是随机序列H1 :样本数据中的年龄序列不是随机序列=0.05表3.1.3-2年龄系列的行程检测结果联合检定Years测试值a47.14观测值检定值298观察值=检定值175总箱数473连数196z轴-2.519渐近显着性(双尾). 012a .平均数图3.1.3-2年龄系列游程长度检定详细模型输出结