SPSS双号答案仅供参考如有错误后果自负Word下载.docx
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主要操作命令:
Analyze→DescriptiveStatistics→Frequencies
然后操作如图:
接着操作:
Analyze→CompareMeans→Means
然后如图操作:
得结果：
分析:
由第一张结果图可知员工的平均受教育年限为13.49年
由第二张结果图可知:
女性员工有216个,占整体的45.6%.男性员工有258,占整体的54.4%.
员工受8年教育的有53个,占整体的11.2%.员工受12年教育的有190个,占整体的40.1%.
员工受14年教育的有6个,占整体的1.3%.员工受15年教育的有116个,占整体的24.5%.
员工受16年教育的有59个,占整体的12.4%.员工受17年教育的有11个,占整体的2.3%.
员工受18年教育的有9个,占整体的1.9%.员工受19年教育的有27个,占整体的5.7%.
员工受20年教育的有2个,占整体的0.4%.员工受21年教育的有1个,占整体的0.2%.
员工不是少数民族的有370个,占整体78.1%.员工是少数民族的有104个,占整体21.9%.
女性员工的平均工资为23347.78美元,而男性员工的平均工资为23523.95美元.故男性员工工资水平高于女性员工工资水平.
四题：
试利用回归分析对员工工资收入的影响因素进行分析，并建立回归方程（数据6）。
回归分析
Analyze→NonparametricsTest→1—SampleK—S
Analyze→Regression→Linear
如图操作:
One-SampleKolmogorov-SmirnovTest
职工编号
出生日期
受教育年限
职位
现工资
初始工资
工龄/月
受雇前工作经验/月
是否少数民族
年龄
N
473
474
NormalParametersa
Mean
238.00
10-08-1956
13.49
1.41
$23,443.67
$23,393.67
81.11
95.86
.22
47.14
Std.Deviation
136.688
430206时54分57秒
2.885
.773
$7,512.902
10.061
104.586
.414
11.775
MostExtremeDifferences
Absolute
.058
.190
.210
.468
.061
.083
.185
.482
.202
Positive
.116
Negative
-.058
-.190
-.191
-.297
-.037
-.082
-.180
-.298
-.122
Kolmogorov-SmirnovZ
1.262
4.137
4.574
10.200
1.338
1.797
4.018
10.503
4.391
Asymp.Sig.（2-tailed）
.000
.056
.003
a.TestdistributionisNormal.
由第一张结果图可知只有职工编号、现工资、初始工资的P值大于0.05,即只有职工编号、现工资、初始工资满足正态分布.
而现实可知职工编号对员工工资收入无影响,其他除初始工资与现工资都不满足正态分布,故只有初始工资对员工工资收入有影响.
由第二张结果图可知回归方程为:
y=50+x
五题：
利用数据8分析影响农民收入的主要因素有哪些？
要求：
（1）计算相关系数；
（2）求农民收入的线性回归方程；
（3）对所求得的回归方程作拟合优度和显著性检验；
（4）对每一个回归系数做显著性检验；
若有的系数未通过检验，将其剔除并重新建立回归方程，再作回归方程和回归系数的显著性检验。
农民人均纯收入（元）
财政用于农业的支出的比重（%）
第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重（%）
非农村人口比重（%）
乡村从业人员占农村人口的比重（%）
农业总产值占农林牧总产值的比重（%）
农作物播种面积（千公顷）
农村用电量（亿千瓦时）
20
354.3070
9.1400
45.3000
31.1175
53.9305
60.1620
151300.2970
1846.8990
141.54552
1.67645
7.08713
7.10521
8.13467
7.82596
3844.17031
1176.53937
.274
.114
.223
.115
.132
.154
.122
.096
.084
-.274
-.114
-.223
-.095
-.132
-.091
-.121
-.088
1.225
.510
.999
.514
.589
.689
.546
.427
.100
.957
.272
.954
.879
.729
.926
.993
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
Correlations
CollinearityStatistics
B
Std.Error
Beta
Zero-order
Partial
Part
Tolerance
VIF
1
（Constant）
-551.419
388.752
-1.418
.182
-2.131
4.182
-.025
-.510
.620
-.639
-.146
-.012
.217
4.603
19.352
2.496
.969
7.753
.960
.913
.179
.034
29.308
18.995
6.999
2.714
.019
.901
.617
.063
.004
231.586
-26.941
5.366
-1.548
-5.020
.875
-.823
-.116
.006
178.467
-4.604
3.228
-.255
-1.426
-.861
-.381
-.033
.017
59.753
.008
.207
2.859
.014
.871
.637
.066
.102
9.800
.020
.163
1.159
.269
.881
.317
.027
37.162
2
-545.960
377.377
-1.447
.172
20.047
2.030
1.004
9.876
.939
.221
.049
20.551
20.578
6.091
1.033
3.379
.005
.684
.076
185.969
-27.024
5.209
-1.553
-5.188
-.821
178.304
-3.999
2.915
-.221
-1.372
.193
-.356
-.031
51.682
.007
.002
.184
3.355
.681
.075
.168
5.954
.015
1.088
.296
.289
.024
.040
25.135
3
-511.776
378.542
-1.352
.198
20.487
2.002
1.026
10.232
.231
.051
19.735
25.225
4.372
1.266
5.769
.839
.130
.011
94.593
-28.659
5.020
-1.647
-5.709
-.836
-.129
163.466
-3.495
2.897
-.193
-1.207
.248
-.307
-.027
50.379
3.154
.645
.071
5.255
4
-816.787
286.014
-2.856
.012
22.002
1.583
1.102
13.895
.963
.318
11.979
23.217
4.104
1.165
5.657
.825
80.890
-24.604
3.785
-1.414
-6.500
-.859
-.149
90.190
.140
2.871
.595
4.519
a.DependentVariable:
农民人均纯收入（元）
ModelSummary
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
ChangeStatistics
RSquareChange
FChange
df1
df2
Sig.FChange
.997a
.994
.990
14.24383
266.322
7
12
.997b
13.83231
.260
.996c
13.92329
1.185
13
.996d
.992
14.13327
1.456
14
a.Predictors:
（Constant）,农村用电量（亿千瓦时）,财政用于农业的支出的比重（%）,农作物播种面积（千公顷）,农业总产值占农林牧总产值的比重（%）,第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重（%）,乡村从业人员占农村人口的比重（%）,非农村人口比重（%）
b.Predictors:
（Constant）,农村用电量（亿千瓦时）,农作物播种面积（千公顷）,农业总产值占农林牧总产值的比重（%）,第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重（%）,乡村从业人员占农村人口的比重（%）,非农村人口比重（%）
c.Predictors:
（Constant）,农作物播种面积（千公顷）,农业总产值占农林牧总产值的比重（%）,第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重（%）,乡村从业人员占农村人口的比重（%）,非农村人口比重（%）
d.Predictors:
（Constant）,农作物播种面积（千公顷）,第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重（%）,乡村从业人员占农村人口的比重（%）,非农村人口比重（%）
ANOVAe
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Regression
378232.928
54033.275
.000a
Residual
2434.642
202.887
Total
380667.569
19
378180.243
6
63030.041
329.426
.000b
2487.326
191.333
377953.556
5
75590.711
389.928
.000c
2714.013
193.858
377671.329
94417.832
472.682
.000d
2996.240
15
199.749
e.DependentVariable:
由第一张结果图可知所有因素的P值都大于0.05,即所有因素都满足正态分布.但因为由现实可知年份对农民收入无影响.
由第二张结果图可知农民收入的线性回归方程为:
Y=-816.787+22.002X1+23.217X2-24.604X3+0.005X4.
由第三张结果图可知多重相关系数R=0.996，多重测定系数R2=0.992，表明约有99.2%的收入变化可以用模型解释。
由第四张结果图可知，F=472.682，p=0.000<
0.05。
说明使用全部自变量来预测农民收入的多重回归模型与数据拟合程度比较好。
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