Spss数据分析报告

1、SPSSffi末报告关于员工受教育程度对其工资水平的影响统计分析报告课程名称：SPS激计分析方法姓 名：汤重阳学 号：1402030108所在专业：人力资源管理所在班级：三班111 数据管理与软件入门部分 11.1 分类汇总 11.2 个案排秩 11.3 连续变量变分组变量 12 统计描述与统计图表部分 12.1 频数分析 12.2 描述统计分析 13 假设检验方法部分 13.1 分布类型检验 23.1.1 正态分布 23.1.2 二项分布 23.1.3 游程检验 23.2 单因素方差分析 23.3 卡方检验 23.4 相关与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

2、析） 23.4.2 线性回归模型 24 高级阶段方法部分 2具体步骤描述 31 数据管理与软件入门部分 31.1 分类汇总 31.2 个案排秩 41.3 连续变量变分组变量 42 统计描述与统计图表部分 52.1 频数分析 52.2 描述统计分析 73 假设检验方法部分 83.1 分布类型检验 83.1.1 正态分布 83.1.2 二项分布 103.1.3 游程检验 103.2 单因素方差分析 123.3 卡方检验 133.4 相关与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 154 高级阶段方法部分 174.1 信度 184.2 效度 18 一、数据样本描述分

3、析数据来自于“微盘一一SPS漱据包data02-01”。（）本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id （职 工编号），gender（性别），bdate（出生日期），edcu（受教育水平程度），jobcat （职务等级），salbegin （起始工资），salary （现工资），jobtime（本单位工作经历 月）,prevexp（以前工彳经历 月）, minority（民族类型），age（年龄）。通过运用SPS斑计软件，对变量进行统计分析，以了解该公 司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。、要解决的问题描述1 数

4、据管理与软件入门部分1.1 分类汇总以受教育水平程度为分组依据，对职工的起始工资和现工资进行数据汇总。1.2 个案排秩对受教育水平程度不同的职工起始工资和现工资进行个案排秩。1.3 连续变量变分组变量将被调查者的年龄分为 10 组，要求等间距。2 统计描述与统计图表部分2.1 频数分析利用了某公司 474 名职工基本状况的统计数据表， 在性别、 受教育水平程度不同的状况下进行频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。2.2 描述统计分析以职工受教育水平程度为依据， 对职工起始工资进行描述统计分析， 得到它们的均值、 标 准差、偏度峰度等数据，以进一步把握数据的集中趋势和

5、离散趋势。3 假设检验方法部分3.1 分布类型检验3.1.1 正态分布分析职工的现工资是否服从正态分布。3.1.2 二项分布抽样数据中职工的性别分布是否平衡。3.1.3 游程检验该样本中的抽样数据是否随机。3.2 单因素方差分析把受教育水平和起始工资作为控制变量， 现工资为观测变量， 通过单因素方差分析方法研 究受教育水平和起始工资对现工资的影响进行分析。3.3 卡方检验职工的起始工资水平和现工资水平与其受教育程度之间是否存在关联性。3.4 相关与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）对受教育程度和现工资两个变量进行相关性分析。3.4.2 线性回归模型建立用受教育

6、程度预测现工资水平的回归方程4 高级阶段方法部分对该样本数据进行信效度检测三、具体步骤描述1数据管理与软件入门部分1.1分类汇总以受教育水平为分组依据，对职工的起始工资和现工资进行数据汇总educsaiafymeansalbegin_meanN BREAK824399.06130641G1324L871901431626.0015625.0061531685 0015610 601161648225 9322338.47691759527.2726904551118651277832240.00919I72520 3734764 071272064312 503624

7、0 0022165000:00图1.1分类汇总数据37500.001由图1.1所示，受教育等级以年为单位划分可分为 8年、12年、14年等图中所示10个等 级。以等级为8年为例，现工资均值为24399.06美元，起始工资均值为13064.15美元，统计 量为53人。经比较可知，教育年限为12年和15年的职工在公司中占大多数，教育年限为 20 年和21年的职工在公司中的初始工资平均水平较高， 但教育年限为19年的职工现工资平均水 平较高。1.2个案排秩对受教育水平程度不同的职工起始工资和现工资进行个案排秩。表1.2-1现工资水平个案排秩统计量统言十资料Rank of salary by educ

8、N后效 遗漏474 0平均数60.43460中位数46.50000襟型偏差50.975992189.000最小值1.000最大值190.000表1.2-2初始工资水平个案排秩统计量统言十资料Rank of salbegin by educN后效 遗漏474 0平均数60.43460中位数47.50000襟型偏差50.865407189.000最小值1.000最大值190.0001.3连续变量变分组变量将被调查者的年龄分为5组表1.3被调查者年龄分布(已分组)agec次数百分比有效的百分比累稹百分比7361.31.3334326756.356.3后效43537115.015.053636714.

9、114.163736213.113.1474100.0100.0根据表1.3所示，Ig公司474名职员年龄几乎全部在33岁以上、73岁以下，年龄层分布 集中在已有工作经验的人当中，其中 3343岁的员工为该公司的主体。2统计描述与统计图表部分2.1 频数分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在性别、受教育水平程度不同的状况下 进行频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。表2.1-1 职工性别频数统计表Gender次数百分比有效的百分比累稹百分比Female21645.645.645.6100.0后效Male25854.454.4余恩言十474100.010

10、0.0由表2.1-1可知，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别 为45.6% 54.4%,该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。下面对该公司员工受教育程度进行频数分析：表2.1-2 职工受教育程度频数统计表Educational Level (years)次数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启效17112.32.391.81891.91.993.719275.75.799.4202.4.499.8211.2

11、.2100.0余恩言十474100.0100.0直方圄图2.1-2职工受教育程度频数分布直方图表2.1-2及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最 高的，为190人，占总人数的40.1%,其次为15年，共有116人，占总人数的24.5%。且接受 过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。2.2 描述统计分析以职工受教育水平程度为依据，对职工起始工资进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、偏度峰度等数据，以进一步把握数据的集中趋势和离散趋势。（由于输出结果较长，为了便于解释，仅截取职工受教育水平年限为 8年的分析结果）加沌性疏肝卷WEducational Le

12、vel frears)统科Beginning Salary 813,064.15；330 78495%平均鞋的伊帕国由用艮上限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$工4 口 3147诏小值59,750最大大516,750菰倒S5,OQ0内匹分位监$4,875国斜度148327峰度-1 21944图2.2-1 职工起始工资描述统计表（部分）直方圜 一常珈地图2.2-2 职工起始工资描述统计直方图(部分)图2.2给出的就是以受教育年限为8年时职工起始工资的描述统计，由此得出结论如下：(1)集中趋势指

13、标：由图2.2-1可知，职工起始工资均值为$13064.15, 5哪尾均数为 $13016.35,中位数为$13050.00,三者差异较大，说明数据分布的对称性较差。(2)离散趋势指标：起始工资方差为 5799170.900,其平方根即标准差为2408.147,样 本中极小值为$9750,极大值为美元18750,两者之差为全距(范围)$9000,中间一半样本的 全距为四分位间距$4875。(3)参数估计：职工起始工资的标准误差为 $330.784,相应的总体均数95%T信区间为 $12400.38-$13727.92 。(4)分布特征指标：根据描述统计数据可知，该样本数据中偏度为0.1480,

14、曲线右偏；峰度为-1.2193 ,曲线较为平缓(该结论也可从图 2.2-2的直方图及其曲线中看出)。3假设检验方法部分3.1分布类型检验3.1.1正态分布分析职工的现工资是否服从正态分布HG职工的现工资服从正态分布H1:职工的现工资不服从正态分布a =0.05表3.1.1职工现工资正态分布检验结果PR 单一一檬本Kolmogorov-Smirnov检定Current SalaryN474常嚏a,b平均数$34,419.57襟型偏差$17,075.661.208最趣端差n正.208A-.143就统言十资料.208撕近gi著性侬尾）.000 ca.检定分配是常嚏的。b.优资料言十算。c. Lill

15、ieforsMM 著更正。里桂本 Kolmogogv-Smirnov 横定图3.1.1 K-S检验详细模型输出结果如表3.1.1所小：P=0.000Pa接受H0,认为抽样数据中职工性别比例无差异3.1.3游程检验该样本中的抽样数据是否随机（检测数据均以均值为分割点）（1）性别：H0抽样数据中性别序列为随机序列H1:抽样数据中性别序列不为随机序列a =0.05表3.1.3-1性别序列游程检验逋梅T定 gender 羽微值a.46觐察值 =梅T定值216余恩箱数474逋低I数110Z-11.692渐近著性 （11尾）.000用一檄本分布检定图3.1.3-1性别序列游程检验详细模型输出P=0.000

16、Pa接受H1,认为样本数据中性别序列不是随机序列(2)年龄：HG抽样数据中年龄序列是随机序列H1:抽样数据中年龄序列不是随机序列a =0.05表3.1.3-2年龄序列游程检验结果逋梅T定测就值aYears47.14觐察值 =检定值175箱数473加0数196Z-2.519撕近K著性(曼尾).012a.平均数电一揉本分布施定图3.1.3-2年龄序列游程检验详细模型输出结果P=0.012Pa接收H1,认为年龄序列不是随机序列。3.2 单因素方差分析把受教育水平和起始工资作为控制变量，现工资为观测变量，通过单因素方差分析方法研究受教育水平和起始工资对现工资的影响进行分析。(1)起始工资对现工资的影响

17、分析HG认为起始工资对现工资没有显著影响H1:认为起始工资对现工资有显著影响a =0.05表3.2-1 起始工资对现工资的影响分析结果 建昊数分析Current Salary平方和121986603521.73df平均值平方FS!著性群之6891370635994.62633.040.000在群黜内.693.528余恩言十6.340473P=0.000Pa接受H1,认为起始工资对现工资有显著影响。(2)受教育水平对现工资的影响分析对受教育水平与现工资之间进行方差齐性检测，其结果如下:表3.2-2 方差齐性检验结果建H数同11性Current SalaryLevene 统 料df1df2S!著性

18、16.1698464.000P=0.0000.05，认为该样本方差不齐的要求，因此下面进行的方差分析结论的稳定性较差。 单因素方差检验：HG认为受教育水平对现工资没有显著影响H1:认为受教育水平对现工资有显著影响 a =0.05表3.2-3 受教育水平对现工资的影响分析结果建H数分析Current Salary平方和df平均值平方FS!著性群黜之88653535061.98499850392784.66592.779.000在群黜内49262960374.356464106170173.221余恩言十6.340473P=0.000Pa接受H1,认为职工受教育水平对现工资有显著影响。3.3 卡方

19、检验职工的起始工资水平和现工资水平与其受教育程度之间是否存在关联性。(1)HG起始工资水平与受教育程度之间不存在关联性H1:起始工资水平与受教育程度之间存在关联性a =0.05表3.3-1 起始工资与受教育程度的分析结果 卡方就数值df渐近K著性(2端)皮U森(Pearson) 卡方1969.189a801.000概似比765.651801.811189.6431.000后效觐察值他1数474a. 878资料格(97.6%) 58期H嗷小於5。58期的H嗷下限悬.00P=0.000Pa接受H1,认为起始工资与受教育程度之间存在关联性。(2)HG现工资与起始工资之间不存在关联性H1:现工资与起始

20、工资之间存在关联性a =0.05表3.3-2现工资与起始工资的分析结果卡方就数值df撕近K著性 (2端)皮 WW (Pearson)卡方26391.304a19580概似比2672.32319580性封性御聊366.3891后效K察值低1数474.0001.000 .000a. 19890资料格(100.0%) 58期H嗷小於5。58期的H嗷下限悬.00 。P=O.OOOPa接受H1,认为现工资与起始工资之间存在关联性。3.4 相关与线性回归的分析方法3.4.1 相关分析(1)双变量相关分析对受教育程度与现工资之间进行相关性分析。表3.4.1-1受教育程度与现工资间相关性检测相Educatio

21、nalLevel (years)Current Salary皮 U森(Pearson)相1*.661Educational Level (years)SO性您尾）.000N474474皮 U森(Pearson)相*.6611Current SalarySO性您尾）.000N474474*.相翻性在0.01屑上18著（曼尾）由表3.4.1-1可知，受教育程度与现工资之间存在相关性，相关系数为 0.661,对相关系 数的检验双侧P=0.000,所以可以认为两变量间的正相关是有统计学意义的，受教育程度影响 职工的现工资水平，即受教育程度越高，现工资水平越高。（2）偏相关分析由于上述检测数据无法说明相

22、关系数中有多少是反映“受教育程度-初始工资水平-现工资水平”这样一种简介的链条影响，也就是说，在控制了初始工资水平之后，受教育程度与现工 资水平之间的相关性不确定，因此，下面采用偏相关分析对这三个因素进行分析。控制建数CurrentEducationalSalaryLevel (years)表3.4.1-2受教育程度与现工资水平偏相关分析BeginningSalary相1.000.281Current SalarySO性您尾）.000df0471相.2811.000Educational LevelSI著性（ft尾）.000.(years)4710df如图3.4.1-2所示，在控制初始工资后计

23、算出受教育水平与现工资的偏相关系数为0.281 ,对相关系数检验双侧P=0.000,虽然相关系数有所减小，但仍然具有统计学意义。在控制初始 工资后仍可以认为受教育程度影响职工现工资水平，且受教育程度越高，现工资水平越高。3.4.2线性回归模型建立用受教育程度预测现工资的回归方程。$u20M 15161710 1SEducational Le-vel (years)125150.000-ji oa .oac550.000-214高级阶段方法部分图3.4.2受教育程度与现工资水平散点图且可以用回归方由图3.4.2可以看出，受教育程度与现工资水平之间存在线性相关关系, 程来解释两变量之间的关系。表3

24、.4.2-1回归方程模型汇总模型摘要mrr平方整彳爰r平方 襟型偏斜度ms1.661a.436.435$12,833.540a. IS测值：(常数)，Educational Level (years)2由表3.4.2-1可知，决定系数R=0.436,说明在对现工资水平的影响因素中，受教育程度 起到一定的作用，但是并非决定性作用表3.4.2-2回归模型方差分析结果建H数分析a模型平方和df平均值平方FS!著性1残差余恩言十60178217760.77738277676.3396.3404724737760.000164699740.840365.381.000 ba. JSfm : Curren

25、t Salaryb. 5H测值：(常0 , Educational Level (years)由表3.4.2-2可知，对该回归方程模型的方差分析中，F值为365.381 , P值小于0.05,所以该模型具有统计意义，也就是说，自变量受教育程度的回归系数具有统计意义。表3.4.2-3回归方程常数项及回归系数检验结果彳系数a模型非襟型化彳系数襟型化彳系数BetaTS!著性B檄章金日认()-18331.1782821.912-6.496.0001Educational Level(years)3909.907204.547.66119.115.000a. J#fm: Current Salary由表3.4.2-3 可知，回归方程中a=-18331.178 , b=3909.907,因此可以写出如下回归方 程：现工资水平=-18331.178+3909.907*受教育程度(年)由该方程可得出如下信息：(1)当受教育年限是0年时，在该公司内的现工资水平为$-18331.2。(2)受教育年限每增加一个单位，在该公司内的现工资水平将增加$3909.9。对该样本数据进行信效度检测04.1信度表4.1-1 样本数据信度检测可