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spss的數(shù)據(jù)分析報(bào)告_spss的數(shù)據(jù)分析實(shí)例(2)_數(shù)據(jù)分析師
2015-01-01
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tisti Statistic c Educationa l Level 474 (years) Current Salary 474

Statistic

Statistic

Statistic

Std. Std. Statisti Statisti Erro Erro c c r r

8

21

13.49

2.885

-.114

.112 -.265

.224

$15,750

$135,000

$34,419.5 $17,075.66 2.125 7 1 $17,016.0 $7,870.638 2.853 9

.112 5.378

.224

Beginning 474 Salary Previous Experience 474 (months)

$9,000

$79,980

.112 12.390 .224

0

476

95.86

104.586

1.510

.112 1.696

.224

2

Months 474 since Hire

63

98

81.11

10.061

-.053

.112 -1.153

.224

如表所示，以起始工資為例讀取分析結(jié)果，474名職工的起始工資最小值為＄9000 ，最大 值為＄79980，平均起始工資為＄17016，標(biāo)準(zhǔn)差為＄7870.638，偏度系數(shù)和峰度系數(shù)分別為 2.853和12.390。其他數(shù)據(jù)依此讀取，則該表表明474名職工的受教育水平、起始工資、現(xiàn)工 資、先前工作經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)在工作經(jīng)驗(yàn)的詳細(xì)分布狀況。

3、 Exploratory data analysis。

（1） 交叉分析。 通過(guò)頻數(shù)分析能夠掌握單個(gè)變量的數(shù)據(jù)分布情況， 但是在實(shí)際分析中， 不僅要了解單個(gè)變量 的分布特征，還要分析多個(gè)變量不同取值下的分布，掌握多個(gè)變量的聯(lián)合分布特征，進(jìn)而分 析變量之間的相互影響和關(guān)系。 就本數(shù)據(jù)而言， 需要了解現(xiàn)工資與性別、 年齡、 受教育水平、 起始工資、本單位工作經(jīng)歷、以前工作經(jīng)歷、職務(wù)等級(jí)的交叉分析?，F(xiàn)以現(xiàn)工資與職務(wù)等級(jí) 的列聯(lián)表分析為例，讀取數(shù)據(jù)（下面數(shù)據(jù)分析表為截取的一部分）： 單因素分析用來(lái)研究一個(gè)控制變量的不同水平是否對(duì)觀測(cè)變量產(chǎn)生了顯著影響。下面我 們把受教育水平和起始工資作為控制變量， 現(xiàn)工資為觀測(cè)變量， 通過(guò)單因素方差分析方法研 究受教育水平和起始工資對(duì)現(xiàn)工資的影響進(jìn)行分析。分析結(jié)果如下：

ANOVA Current Salary Sum of Squares 1E+011 2E+010 1E+011 df 89 384 473 Mean Square 1370635995 41484093.53 F 33.040 Sig. .000

Between Groups Within Groups Total

上表是起始工資對(duì)現(xiàn)工資的單因素方差分析結(jié)果。可以看出：F 統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為 33.040， 對(duì)應(yīng)的概率 P 值近似等于 0，如果顯著性水平為 0.05，由于概率值 P 小于顯著性水平 q，則 應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同的起始工資對(duì)現(xiàn)工資產(chǎn)生了顯著影響。

ANOVA Current Salary Sum of Squares 9E+010 5E+010 1E+011 df 9 464 473 Mean Square 9850392785 106170173.2 F 92.779 Sig. .000

Between Groups Within Groups Total

同理，上表是受教育水平對(duì)現(xiàn)工資影響的單因素分析結(jié)果，其結(jié)果亦為拒絕原假設(shè)，所以不 同的受教育水平對(duì)現(xiàn)工資產(chǎn)生顯著影響。


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