最新2022年某些地区各行业工资水平的分析

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3、th warning signs, isolating network protection facilities2022年某些地区各行业工资水平的分析1、研究背景及意义1.1研究背景工资水平是指一定区域和一定时间内劳动者平均收入的上下程度。生产决定分配，只有经济开展才能提供更多的可分配的社会产品，因此一个地区的工资水平在一定程度上反映了其经济开展的水平。工资水平的影响因素包括地域的影响。企业所在的地区对企业的工资水平有相当大的影响，顺应这种大环境的要求才不会引起员工的异议。一般企业在确定其工资水平时，都应该对本地区的工资水平进行调查，以便对相关的工资环境有一个大概的了解。1.2研究意义1、通

4、过多元统计分析方法，研究一个地区的工资水平与其经济开展水平的内在联系。2、将平均工资划分为3类，分析哪些地区、哪些行业的工资水平较高，可为员工和企业提供宏观上的指引。2、数据描述 本数据集象征性地抽取全国15个省市北京、天津、河北、山西、辽宁、吉林、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、湖南、广东、海南的工资状况，各省市分别记录了其9个主要行业企业、机关、农林牧渔业、采矿业、制造业、建筑业、计算机软件业、批发零售业、住宿餐饮业的平均工资水平，具体参见下列图：3、分析方法3.1通过描述统计分析方法，判断哪些行业平均工资水平较高 通过比拟不同行业如企业、机关、建筑业、制造业的均值、标准差、极大值、极

5、小值，可以从总体上判断哪些行业的工资水平比拟高，哪些行业的较低。3.2通过系统聚类分析方法，判断哪些地区平均工资水平较高通过对不同地区进行聚类，使具有相似特征亲疏程度高的地区聚集在一起，使差异性大的地区别离开来，有助于合理地分析地域工资水平的情况。4、输出结果分析4.1描述统计结果分析1、由表1分析统计量的输出结果可知：平均工资水平较高的三个行业分别是：计算机软件业55777.2元、机关43972.53元、采矿业39323.93元；平均工资水平较低的三个行业分别是：农林牧渔业20225.47元、住宿餐饮业20619.67元、制造业27943.33元。在9个行业中，极大值最大的是计算机软件业10

6、5413元，极小值最小的是农林牧渔业8841元。Descriptive StatisticsNMinimumMaximumMeanStd. Deviation企业1522000620463.33E411642.301机关1526668747344.40E417047.500农林牧渔业158841459252.00E410432.601采矿业1522846661383.93E412600.091制造业1521242482072.79E47662.814建筑业1519519691312.96E413359.351计算机软件业15277531054135.58E423372.698批发零售业1516

7、263602602.99E412801.976住宿餐饮业1513577380402.06E46566.173Valid N (listwise)154.2系统聚类结果分析1、表2数据中给出了样本处理的根本信息，包括样本总数、含有缺失值的样本数以及百分比等。Case Processing SummaryaCasesValidMissingTotalNPercentNPercentNPercent1583.3%316.7%18100.0%a. Squared Euclidean Distance used2、表3显示的是用欧式距离平方计算的近似矩阵表，其中的数值表示各个样本之间的相似系数，数值越大

8、表示两样本距离越大。Proximity MatrixCase Squared Euclidean Distance 1:北京2:天津3:河北4:山西5:辽宁6:吉林7:上海8:江苏9:浙江10:安徽11:福建12:江西13:湖南14:广东15:海南1:北京.000.7563.4523.7732.5983.896.8731.6661.6342.9592.8324.3633.6831.5773.5342:天津.756.0001.7661.8421.3401.9941.985.540.7201.3531.3132.2891.912.6851.8633:河北3.4521.766.000.077.162

9、.1246.936.6571.579.093.371.275.299.518.1534:山西3.7731.842.077.000.349.1237.184.8311.679.119.428.224.306.726.2825:辽宁2.5981.340.162.349.000.2125.817.3691.101.213.203.362.226.220.1426:吉林3.8961.994.124.123.212.0007.476.7851.600.202.296.063.084.677.1807:上海.8731.9856.9367.1845.8177.476.0004.1853.7196.1055.

10、9008.0217.1284.2627.0468:江苏1.666.540.657.831.369.7854.185.000.402.518.340.942.718.064.5839:浙江1.634.7201.5791.6791.1011.6003.719.402.0001.479.6231.6241.257.5401.20710:安徽2.9591.353.093.119.213.2026.105.5181.479.000.425.377.382.409.32211:福建2.8321.313.371.428.203.2965.900.340.623.425.000.270.145.296.139

11、12:江西4.3632.289.275.224.362.0638.021.9421.624.377.270.000.051.846.20313:湖南3.6831.912.299.306.226.0847.128.7181.257.382.145.051.000.611.17114:广东1.577.685.518.726.220.6774.262.064.540.409.296.846.611.000.46415:海南3.5341.863.153.282.142.1807.046.5831.207.322.139.203.171.464.000This is a dissimilarity ma

12、trix3、表4显示的是聚类表，该表反映的是每一个阶段聚类的结果，实际上就是聚类过程，系数Coefficients表示的是“聚合系数，第2列和第3列表示的是聚合的类。聚类进程中系数逐渐变大，结果时类与类差异较大。Agglomeration ScheduleStageCluster CombinedCoefficientsStage Cluster First AppearsNext StageCluster 1Cluster 2Cluster 1Cluster 211213.0510032814.06400103612.074018434.0770055310.10640961115.1390

13、077511.173068856.229739935.27958131089.47120111128.648010131217.873001413231.0651191414124.326121304、表5显示的是冰柱图，横轴：案例Case表示被聚类的对象，纵轴：群集数Number of clusters表示被聚成几类，两样本之间的“x表示将其两边的样本联结起来聚成新类。根据将样本设成5类的设定，由图可知：湖南、江西、吉林、海南、福建、辽宁、安徽、山西、河北聚为一类，浙江、广东、江苏聚为一类，天津为一类，上海为一类，北京为一类，其他同理。Vertical IcicleNumber of clu

14、stersCase13:湖南12:江西6:吉林15:海南11:福建5:辽宁10:安徽4:山西3:河北9:浙江14:广东8:江苏2:天津7:上海1:北京1XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX2XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX3XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX4XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX5XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX6XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX7XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX8XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX9XXXXXXXXXXXX

15、XXXXXXXXX10XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX11XXXXXXXXXXXXXXXXXXX12XXXXXXXXXXXXXXXXXX13XXXXXXXXXXXXXXXXX14XXXXXXXXXXXXXXXX5、图6是用组间连接聚类生成的树状聚类图。如图可知第1类包括上海、北京，第2类包括天津、浙江、广东、江苏，第3类包括安徽、山西、河北、辽宁、海南、福建、吉林、湖南、江西。*HIERARCHICALCLUSTERANALYSIS*DendrogramusingAverageLinkage(BetweenGroups)RescaledDistanceClusterCombineCASE0510152025LabelNum+-+-+-+-+-+江西12湖南13吉林6福建11海南15辽宁5河北3山西4安徽10江苏8广东14浙江9天津2北京1上海75、结论与分析结论1：不同行业平均水平工资的比拟平均工资水