Spss 数据分析报告

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SPSS 期末报告

关于员工受教育程度对其工资水 平的影响统计分析报告

SPSS 统计分析方法

姓汤重阳

号：学

三班所在班级:

目录

一、 数据样本描

述 .....................

二、 要解决的问题描

述 .....................

1 数据管理与软件入门部分

1

1.1 分类汇总 ............

1.2 个案排秩 ............

1.3 连续变量变分组变量

2 统计描述与统计图表部分 2.1频数分析.……

2.2 描述统计分析

3 假设检验方法部分 2

3.1 分布类型检验

3.1.1 正态分布.

3.1.2 二项分布.

课程名称: 名:

人力资源管理

所在专业:

3.1.3 游程检验 (2)

3.2 单因素方差分析 (2)

3.3 卡方检验 (2)

3.4 相关与线性回归的分析方法 (2)

3.4.1 相关分析（双变量相关分析& 偏相关分析） (2)

3.4.2 线性回归模型 (2)

4 高级阶段方法部分.....................................

2

三、具体步骤描述 (3)

1 数据管理与软件入门部分..................................

3

1.1 分类汇总 (3)

1.2 个案排秩 (3)

1.3 连续变量变分组变量 (4)

5 ........................................................ 统计描述与统计图表部

分2

2.1 频数分析 (5)

2.2 描述统计分析 (6)

3 假设检验方法部分.....................................

7

3.1 分布类型检验 (7)

3.1.1 正态分布 (7)

3.1.2 二项分布 (8)

3.1.3 游程检验 (9)

3.2 单因素方差分析 (10)

3.3 卡方检验 (12)

3.4 相关与线性回归的分析方法 (13)

3.4.1 相关分析 (13)

3.4.2 线性回归模型 (15)

4 高级阶段方法部分.....................................

16

4.1 信度 (16)

71 ................................................................... 效度4.2

一、数据样本描述

分析数据来自于“微盘一一SPSS 数据包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 （以前工作经历＜月＞），minority （民族类型），age （年

龄）。通过运用SPSS 统计软件，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。

二、要解决的问题描述

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

标得到它们的均值、对职工起始工资进行描述统计分析，以职工

受教育水平程度为依据，

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。

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

341 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。

342 线性回归模型

建立用受教育程度预测现工资水平的回归方程

高级阶段方法部分4

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。

分类汇总数据1.1 图

个等年等图中所示1014 受教育等级以年为单位划分可分为8 年、

12 年、由图1.1 所示，美元，统计13064.15 美元，起始工资均值为

8 年为例，现工资均值为24399.06 级。以等级为2015 年和年的职工

在公司中占大多数，教育年限为53 量为人。经比较可知，教育年限为

12 年的职工现工资平均水1921 年和年的职工在公司中的初始工资平

均水平较高，但教育年限为平较高。个案排秩1.2

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。?

1.2-1 现工资水平个案排秩统计量表统计资料Rank of salary by

educ

474 有效N

0 遗漏

60.43460 平均数

46.50000 中位数50.975992 标准偏差

189.000 范围1.000 最小值

190.000

最大值表1.2-2 初始工资水平个案排秩统计量统计资料

Rank of salbegi n by educ

有效474

N

0 遗漏

60.43460 平均数47.50000 中位数

50.865407 标准偏差

189.000 范围

1.000 最小值190.000 最大值

1.3 连续变量变分组变量

将被调查者的年龄分为5 组。

被调查者年龄分布（已分组） 1.3 表.，

age

次百分有效的百分累积百分

<33.2

1.2

.2

1.3

61.3>731.5

56.3

56.326733~43

57.8

15.0

15.0 有7143~5372.8

14.1

6714.153~6386.9

13.1

6213.163~73100.0

100.0

100.0

474

总计根据表1.3所示，该公司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

33~43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 .

Gen der

次数百分比有效的百分比累积百分比

45.6

216 45.6 Female

45.6

54.4

258 Male 有效54.4

100.0

100.0

100.0

总计474

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% 和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：

2.1-2 职工受教育程度频数统计表表Educational Level （years ）

次数百分比有效的百分比累积百分比

11.2 11.2 11.2 53 8

190 51.3 40.1 40.1 12

52.5 6 1.3 1.3 14

77.0 116 24.5 24.5 15

16

89.5 59 12.4 12.4

17 91.8 11 2.3 2.3 有效18 93.7 9 1.9 1.9

19 99.4 27 5.7 5.7

99.8 20 .4 .4 2

100.0

.2 .2 1 21

100.0

总计474

100.0

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）图 2.2-1

职工起始工资描述统计表（部分）图2.2-2 职工起始工资描述统计直

方图（部分）

年时职工起始工资的描述统计，由此得出结论如下：8 给出的就

是以受教育年限为2.2 图

截尾均数为，5%2.2-1 可知，职工起始工资均值为$13064.15 （1）

集中趋势指标：由图，三者差异较大，说明数据分布的对称性较差。

$13016.35 ，中位数为$13050.00 ，样2408.147 ）离散趋势指标：

起始工资方差为5799170.900 ，其平

方根即标准差为（2 ，中间一半样本的$9000 ，极大值为美元

18750 ，两者之差为

全距（范围）本中极小值为$9750 。全距为四分位间距$4875 可

信区间为

95%$330.784，相应的总体均数（3）参数估计：职工起始工资

的标准误差为。$12400.38-$13727.92 曲线右偏；0.148>0 ，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（的直方图及其曲线中看出）。-

1.219<3 ，曲线较

为平缓（该结论也可从图 2.2-2 峰度为假设检验方法部分3

分布类型检验 3.1

正态分布 3.1.1

分析职工的现工资是否服从正态分布。：职工的现工资服从正态

分布H0 ：职工的现工资不服从正态分布H1=0.05

a 3.1.1 职工现工资正态分布检验结果表单一样本Kolmogorov-

Smirnov 检定

Current Salary

474 N

$34,419.57 平均数a,b 常态参数标准偏差$17,075.661

绝对.208

最极端差异

正.208

负-.143

.208 测试统计资料 c .000 渐近显着性（双尾）检定分配是常态的。

a.

从资料计算。b.

显着更正。c. Lilliefors

检验详细模型输出结果图3.1.1 K-S P=0.000 3.1.1 K-S P=0.000

接受H1,认为职工的现工资统计量不服从正态分布。

3.1.2 二项分布

抽样数据中职工的性别分布是否平衡。

H0:抽样数据中职工性别比例无差异

H1:抽样数据中职工性别比例有差异

a =0.05

表 3.1.2 职工性别二项分布检验结果

二项式检定

精确显着性（双检定比例。观察比例。类别N 尾）

.54

258 1

群组male

.060

.50

.46 female

216 群组2 gender

1.00

474

总计P=0.06

,认为抽样数据中职工性别比例无差异。接受H0 游程检验 3.1.3 。

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））性别:

（1 : 抽样数据中性别序列为随机序列H0 H1: 抽样数据中性别序列不为

随机序列=0.05 a 3.1.3-1 性别序列游程检验表连检定