有關(guān)于某企業(yè)員工資水平影響因素spss數(shù)據(jù)分析報告表

1、相關(guān)于某企業(yè)職薪水水平影響因素的spss數(shù)據(jù)解析報告表相關(guān)于某企業(yè)職薪水水平影響因素的spss數(shù)據(jù)解析報告表相關(guān)于某企業(yè)職薪水水平影響因素的spss數(shù)據(jù)解析報告表.關(guān)于某企業(yè)員工薪水水平影響因素的數(shù)據(jù)解析報告一、研究目的：個體收入的影響因素解析是社會學(xué)研究的經(jīng)典課題，個體收入不但是經(jīng)濟含義的變量，同時也是決定個體經(jīng)濟社會地位的重要指標(biāo)之一，所以解析個體收入的影響因素?fù)碛兄匾纳鐣饬x。本報告基于某企業(yè)收集的關(guān)于100個樣本的問卷檢查數(shù)據(jù)，就問卷涉及的主要變量：性別、民族、受教育年限、職業(yè)種類、當(dāng)前薪水、最初薪水、工作時間解析了該企業(yè)員工薪水整體情況和影響薪水收入的因素。二、關(guān)于個體收入影響因素

2、的假設(shè)社會學(xué)文件對影響個體收入的因素做過很多論述，其中與本數(shù)據(jù)供應(yīng)的變量相關(guān)的假設(shè)以下：不同樣性其余員工薪水收入存在差異不同樣民族的員工薪水收入存在差異不同樣職業(yè)種類的員工薪水收入存在差異受教育年限與員工現(xiàn)在薪水收入呈正相關(guān)關(guān)系初始薪水與員工現(xiàn)在薪水收入呈正相關(guān)關(guān)系三、基于SPSS的企業(yè)員工薪水整體水平和影響因素的描述與統(tǒng)計解析樣本的整體特色和企業(yè)員工薪水的整體情況1.1樣本的整體特色依照SPSS對性別、受教育年限和民族的頻次解析，可知該企業(yè)員工女性占40%，男性占60%，男性員工比女性員工多10%。企業(yè)49%的員工為高中及以下學(xué)歷受教育年限8-12年，48%的員工為本科學(xué)歷受教育年限13-1

3、6年，3%的員工為研究生學(xué)歷受教育年限為17年及以上；企業(yè)有3%的員工為少許民族。1.2企業(yè)員工薪水的整體情況依照SPSS對當(dāng)前薪水、性別與當(dāng)前薪水、民族、職業(yè)種類與當(dāng)前薪水的描述解析，可得到表1。表1企業(yè)員工當(dāng)前薪水的整體情況均值標(biāo)準(zhǔn)差當(dāng)前薪水女性員工當(dāng)前薪水男性員工當(dāng)前薪水少許民族員工當(dāng)前薪水漢族員工當(dāng)前薪水一般工人當(dāng)前薪水辦公室文員當(dāng)前薪水主任當(dāng)前薪水經(jīng)理當(dāng)前薪水從表1可知，企業(yè)員工的平均薪水是$3352.60，標(biāo)準(zhǔn)差為$653.051。女性員工的平均工資為$3490.00，男性員工為$3261.00，由此可知該企業(yè)男女之間平均薪水差異不大；少許民族員工與漢族員工的平均薪水有差異，但基于

4、本數(shù)據(jù)為小樣本所檢查出的數(shù)據(jù)擁有限制性性，.不能夠代表整體；從職業(yè)種類來看，一般工人的平均薪水為$3290.38，辦公室文員的平均薪水為$3075.33，這兩種職業(yè)的員工平均薪水沒有明顯差異，主任的平均薪水為$4800，經(jīng)理層的平均薪水為$5750.00，因此可知該企業(yè)管理層員工平均薪水是非管理層員工平均薪水的1.6倍以上。員工薪水收入的影響因素解析影響企業(yè)員工薪水收入的因素，依照變量測量層次的不同樣和散點圖樣本分布的線性與非線性差異，能夠經(jīng)過兩種方法來察看：一是性別、民族、職業(yè)種類對當(dāng)前薪水的影響，能夠用方差解析法和Eta來察看；另一是受教育年限、初始薪水和工作時間對當(dāng)前薪水的影響，能夠經(jīng)過

5、相關(guān)測量法和F檢驗來察看。2.1性別、民族、職業(yè)種類對當(dāng)前薪水的影響解析依照SPSS分別對性別、民族、職業(yè)種類與當(dāng)前薪水的單因方差解析和列聯(lián)表的相關(guān)比率E結(jié)果，獲取表2。表2當(dāng)前薪水的影響因素解析FpEta當(dāng)前薪水與性別0,086當(dāng)前薪水與民族當(dāng)前薪水與職業(yè)種類由表2能夠得出，性別與當(dāng)前薪水的F值為3.011，其明顯性概率p0.05，Eta值為0.173，說明不同樣性其余員工平均薪水無明顯差異，性別不影響企業(yè)員工收入；同樣，民族與當(dāng)前薪水的F值分別為1.458，p0.05,少許民族與漢族員工薪水擁有差異，但民族與員工當(dāng)前薪水的Eta值僅為0.121，說明二者相關(guān)性極其稍微；職業(yè)種類與當(dāng)前薪水相

6、關(guān)，其Eta值為0.675。受教育年限、初始薪水和工作時間對當(dāng)前薪水的影響解析依照SPSS對受教育年限、初始薪水和工作時間與當(dāng)前薪水的相關(guān)解析和F檢驗，可獲取表3。表3當(dāng)前薪水的影響因素解析Frp受教育年限與當(dāng)前薪水初始薪水與當(dāng)前薪水工作時間與當(dāng)前薪水表3的結(jié)果顯示：受教育年限與當(dāng)前薪水的相關(guān)系數(shù)r為0.519，F(xiàn)值為32.612，即受教育年限影響企業(yè)員工的當(dāng)前薪水收入；初始薪水與當(dāng)前薪水的F值為95.497，相關(guān)系數(shù)r為0.968，說明初始薪水與當(dāng)前薪水高度相關(guān)；工作時間與員工當(dāng)前薪水的相關(guān)系數(shù)r為0.840，說明工作時間與當(dāng)前薪水高度相關(guān)?；貧w解析：工作時間、初始薪水與當(dāng)前薪水之間相關(guān)關(guān)系

7、的模型為了更好的說明工作時間、初始薪水與當(dāng)前薪水之間的關(guān)系結(jié)構(gòu)，能夠建立三者的線性回歸模型。依照SPSS對三個變量的二元線性回歸解析，獲取表4。.表4工作時間X1、初始薪水X2與當(dāng)前薪水Y的二元線性回歸Bbtpconstants工作時間初始薪水R2=0,949從表4能夠看出，擬合優(yōu)度R2=0.949，較高，說明該線性方程擬合優(yōu)度較好，F(xiàn)值為893.767，明顯度p0.01，即該回歸方程線性關(guān)系明顯。自變量“工作時間X1和“初始薪水X2的回歸系數(shù)的估計分別為129.264和1.130，標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為和0.822，t檢驗值分別為4.724和21.400，其明顯性水平p均小于0.05，所以認(rèn)為X、

8、X的回歸系數(shù)12高度明顯。該二元線性回歸方程能夠表示為：YX1X2三結(jié)論從以上的解析能夠得出：性別不影響該企業(yè)員工的當(dāng)前薪水收入，男性與女性的薪水無明顯差異。少許民族員工與非少許民族員工的薪水擁有差異，非少許民族的平均薪水略高于漢族，但民族與當(dāng)前薪水的相關(guān)強度很稍微。3.職業(yè)種類影響企業(yè)員工的薪水收入，其相關(guān)強度為，其明顯差異表達在管理層和非管理層的薪水收入差距上，管理層的平均薪水是非管理層的1.6倍以上。4.受教育年限與當(dāng)前薪水擁有較強的正相關(guān)關(guān)系，其相關(guān)系數(shù)為0.519。受教育年限越高，其薪水收入越高；反之，那么越低。5.初始薪水與當(dāng)前薪水擁有很強的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.968，即初始

9、薪水越高，其薪水收入越高，反之，那么越低。工作時間X1和初始薪水X2與當(dāng)前薪水Y能夠建立二元線性回歸方程模型。線性關(guān)系與回歸系數(shù)均明顯。該二元線性回歸方程能夠表示為：YX1X2其中Y代表當(dāng)前薪水，X1代表工作時間，X2代表初始薪水。.數(shù)據(jù)本源：統(tǒng)計量當(dāng)前薪水N有效100缺失0均值標(biāo)準(zhǔn)差報告當(dāng)前薪水性別均值標(biāo)準(zhǔn)差男女總計ANOVA表a平方和df均方F明顯性當(dāng)前薪水*性別組間組合1.086組內(nèi)98總計99a.少于三組，無法計算當(dāng)前薪水*性別的線性胸襟。相關(guān)性胸襟EtaEta方當(dāng)前薪水*性別.173.030報告當(dāng)前薪水民族均值標(biāo)準(zhǔn)差漢族少許民族總計報告方差民族當(dāng)前薪水漢族少許民族總計.ANOVA表平

10、方和df均方F明顯性當(dāng)前薪水*民族組間組合1.230組內(nèi)98總計99相關(guān)性胸襟EtaEta方當(dāng)前薪水*民族.121.015報告當(dāng)前薪水職業(yè)種類均值N標(biāo)準(zhǔn)差一般工人80辦公室文員15主任3經(jīng)理2總計100ANOVA表平方和df均方F明顯性當(dāng)前薪水*職業(yè)種類組間組合3.000線性1.000線性誤差2.000組內(nèi)96總計99相關(guān)性胸襟RR方EtaEta方當(dāng)前薪水*職業(yè)種類.474.225.675.456.相關(guān)性受教育年限當(dāng)前薪水受教育年限Pearson相關(guān)性1.519*明顯性雙側(cè).000N100100當(dāng)前薪水Pearson相關(guān)性.519*1明顯性雙側(cè).000N100100*.在.01水平雙側(cè)上明顯相關(guān)。相關(guān)性當(dāng)前薪水最初薪水當(dāng)前薪水Pearson相關(guān)性1.968*明顯性雙側(cè).000N100100最初薪水Pearson相關(guān)性.968*1明顯性雙側(cè).000N100100*.在.01水平雙側(cè)上明顯相關(guān)。相關(guān)性工作時間當(dāng)前薪水工作時間Pearson相關(guān)性1.840*明顯性雙側(cè).000N100100當(dāng)前薪水Pearson相關(guān)性.840*1明顯性雙側(cè).000N100100*.在.01水平雙側(cè)上明顯相關(guān)。輸入移去的變量b模型輸入的變量移去的變量方法1最初薪水,工作.輸入a時間已輸入所有央求的變量。因變量:當(dāng)前薪水.模型匯總模型標(biāo)準(zhǔn)估計的誤RR方調(diào)整R方差1.974a.949.947展望變量: