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SPSS数据分析报告

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

课程名称：

SPSS统计分析方法

姓名：

汤重阳

学号：

所在专业：

人力资源管理

所在班级：

三班

一、数据样本描述1

二、要解决的问题描述1

1数据管理与软件入门部分1

1.1分类汇总1

1.2个案排秩1

1.3连续变量变分组变量1

2统计描述与统计图表部分1

2.1频数分析1

2.2描述统计分析1

3假设检验方法部分2

3.1分布类型检验2

3.1.1正态分布.2

3.1.2二项分布.2

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

2统计描述与统计图表部分5

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

4.2效度17

、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

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

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

Mkic

salary_mean

salbegin_mean

N_BREAK

8

2439906

13064.15

53

12

14

2588716

13241.87

190

31626.00

15625-00

6

15

3168500

1561060

116

16

4822593

22338.47

59

17

59627.27

26904.65

11

18

6512778

3224000

9

19

I7252037

3476407

27

20

|6431250

36240,00

2

21

65000100

37500.00

1

图1.1分类汇总数据

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。

统计资料

Rankofsalarybyeduc

N

有效

遗漏

474

0

平均数

60.43460

中位数

46.50000

标准偏差

50.975992

范围

189.000

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

统计资料

Rankofsalbeginbyeduc

有效

474

N

遗漏

0

平均数

60.43460

中位数

47.50000

标准偏差

50.865407

范围

189.000

最小值

1.000

最大值

190.000

1.3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

累积百分比

<33

1

.2

.2

.2

>73

6

1.3

1.3

1.5

33~43

267

56.3

56.3

57.8

有效43~53

71

15.0

15.0

72.8

53~63

67

14.1

14.1

86.9

63~73

62

13.1

13.1

100.0

总计

474

100.0

100.0

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

Gender

次数

百分比

有效的百分比

累积百分比

Female

216

45.6

45.6

45.6

有效Male

258

54.4

54.4

100.0

总计

474

100.0

100.0

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%和54.4%,该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性

F面对该公司员工受教育程度进行频数分析:

EducationalLevel（years）

次数

百分比

有效的百分比

累积百分比

8

53

11.2

11.2

11.2

12

190

40.1

40.1

51.3

14

6

1.3

1.3

52.5

15

116

24.5

24.5

77.0

16

59

12.4

12.4

89.5

有效

17

11

2.3

2.3

91.8

18

9

1.9

1.9

93.7

19

27

5.7

5.7

99.4

20

2

.4

.4

99.8

21

1

.2

.2

100.0

总计

474

100.0

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）

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）集中趋势指标：

由图2.2-1可知，职工起始工资均值为$13064.15,5冊尾均数为$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刑信区间为$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0.148>0，曲线右偏；峰度为-1.219<3，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。

H0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

单一样本

Kolmogorov-Smirnov

检定

CurrentSalary

N

474

常态参数a,b

平均数

$34,419.57

标准偏差

$17,075.661

取极端差异

绝对

.208

正

.208

测试统计资料

.208

渐近显着性（双尾）

.000c

a.检定分配是常态的。

b.从资料计算。

c.Lilliefors显着更正。

负

-.143

图3.1.1K-S检验详细模型输出结果

P=0.000

P

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

类别

N

观察比例。

检定比例。

精确显着性（双尾）

群组1

male

258

.54

.50

.060

‘群组2

female

216

.46

gender

总计

474

1.00

P>a

接受HO,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：

HO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

连检定

gender

测试值a

.46

观察值<检定值

258

观察值>=检定值

216

总箱数

474

连个数

110

Z

-11.692

渐近显着性（双尾）

.000

a.平均数

图3.1.3-1性别序列游程检验详细模型输出

P=0.000

P

接受H1,认为样本数据中性别序列不是随机序列

H0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

连检定

Years

测试值a

47.14

观察值<检定值

298

观察值>=检定值

175

总箱数

473

连个数

196

Z

-2.519

图3.1.3-2年龄序列游程检验详细模型输出结果

P=0.012

P

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分析

H0认为起始工资对现工资没有显着影响

H1:

认为起始工资对现工资有显着影响

a=0.05

群组之间8933.040.000

在群组内384

总计473

P=0.000

P

接受H1,认为起始工资对现工资有显着影响。

（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

变异数同质性测试

CurrentSalary

Levene统计资料

df1

df2

显着性

16.169

8

464

.000

P=0.000<0.05，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：

H0认为受教育水平对现工资没有显着影响

H1:

认为受教育水平对现工资有显着影响

表3.2-3受教育水平对现工资的影响分析结果

变异数分析

CurrentSalary

平方和

df

平均值平方

F

显着性

群组之间

9

92.779

.000

在群组内

464

总计

473

P=0.000

P

接受H1,认为职工受教育水平对现工资有显着影响。

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。

（1）

H0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

卡方测试

数值

df

渐近显着性（2端）

皮尔森（Pearson）卡方

1969.1893

801

.000

概似比

765.651

801

.811

线性对线性关联

189.643

1

.000

a.878资料格（97.6%）预期计数小於5。

预期的计数下限为.00

P=0.000

P

接受H1,认为起始工资与受教育程度之间存在关联性。

（2）

H0现工资与起始工资之间不存在关联性

H1:

现工资与起始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

卡方测试

数值

df

渐近显着性（2端）

皮尔森（Pearson）卡方

26391.304a

19580

.000

概似比

2672.323

19580

1.000

线性对线性关联

366.389

1

.000

有效观察值个数

474

a.19890资料格（100.0%）

预期计数小於5。

预期的计数下限为

.00。

P=0.000

P

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341-1受教育程度与现工资间相关性检测

相关

Educational,

,“、CurrentSalary

Level（years）

皮尔森（Pearson）

相关

1

**

.661

EducationalLevel（years）

显着性（双尾）

.000

N

474

474

皮尔森（Pearson）

相关

**

.661

1

CurrentSalary

显着性（双尾）

.000

N

474

474

**.相关性在0.01层上显着（双尾）

（2）偏相关分析

由于上述检测数据无法说明相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。

表3.4.1-2受教育程度与现工资水平偏相关分析

相关

控制变数

Current

Salary

Educational

Level（years）

相关

1.000

.281

CurrentSalary

显着性（双尾）

.

.000

Beginning

Salary

df

0

471

EducationalLevel

相关

.281

1.000

（years）

显着性（双尾）

.000

.

342线性回归模型

建立用受教育程度预测现工资的回归方程。

图3.4.2受教育程度与现工资水平散点图

表342-1回归方程模型汇总

模型摘要

模型RR平方调整後R平方标准偏斜度错误

1.661a.436.435$12,833.540

a.预测值：

（常数），EducationalLevel（years）

2=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

变异数分析

模型

平方和

df

平均值平方

F

显着性

回归

1

365.381

.000b

1残差

472

总计

473

a.应变数：

CurrentSalary

b.预测值：

（常数），EducationalLevel（years）

表3.4.2-3回归方程常数项及回归系数检验结果

系数

a.应变数\:

CurrentSalary

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。

4高级阶段方法部分

对该样本数据进行信效度检测。

4.1信度

表4.1-1样本数据信度检测

可靠性统计资料

Cronbach的Alpha

.601

项目个数

3

表4.1-2除去某项后信度检测结果

项目总计统计资料

尺度平均数（如尺度变异数（如果项目已删除）果项目已删除）

更正後项目总数相关

Cronbach的

Alpha（如果项

目已删除）

EducationalLevel（years）

51435.65

.669

.802

CurrentSalary

17029.58

.880

.001

BeginningSalary

34433.06

.880

.000

由表4.1-1可得出结论：

该样本数据总体a=0.601，信度良好。

由表4.1-2可得出结论：

当信度检测中除去受教育程度后的a=0.802，大于总体信度0.601，说明该项目的信度对总体信度检测产生负向影响。

4.2效度

表4.2-1效度分析数据描述

Communalities

起始

撷取

EducationalLevel（years）

1.000

.719

EmploymentCategory

1.000

.791

CurrentSalary

1.000

.900

BeginningSalary

1.000

.888

MonthssinceHire

1.000

.999

PreviousExperienee（months）

1.000

.944

撷取方法：

主体元件分析。

表4.2-2效度分析结果

说明的变异数总计

元件

总计

起始特徵值

变异的%

累加%

总计

撷取平方和载入

变异的%

累加%

1

3.134

52.225

52.225

3.134

52.225

52.225

2

1.103

18.386

70.611

1.103

18.386

70.611

3

1.004

16.734

87.345

1.004

16.734

87.345

4

.414

6.898

94.243

5

.247

4.112

98.355

6.0991.645100.000

撷取方法：

主体元件分析。

由表4.2-2可以看出，该样本数据中第一项的累计百分比为52.225%,大于50%因此可

以认为该样本数据中的效度较高。