spss數(shù)據(jù)分析報告怎么寫-預覽頁
【正文】 $26, $41, $36, $28, $27, $30, $63, 標準差 $17, $7, $19, $18, $11, $7, $2, $18,從表1可知，公司員工的平均工資是$34,420，標準差為$17,。、民族、職業(yè)類型和工作經(jīng)歷對當前工資的影響分析從散點圖的樣本分布可知，工作經(jīng)歷與當前工資呈非線性，所以通過相關比率Eta來考察二者關系。 受教育年限、初始工資和工作時間對當前工資的影響分析 根據(jù)SPSS對受教育年限、初始工資和工作時間與當前工資的相關分析和F檢驗，可得到表3。表4教育年限（X1）、初始工資（X2）與當前工資（Y）的二元線性回歸Constants 教育年限 初始工資B ﹣7809 t ﹣ p ＜ ＜ ＜R2==＜1從表4可以看出，擬合優(yōu)度R=，較高，說明該線性方程擬合優(yōu)度較好，顯著度p＜，即該回歸方程線性關系顯著。但民族與當前工資的相關強度很微弱。，即初始工資越高，其工資收入越高，反之，則越低。該二元線性回歸方程可以表示為：Y =7809++（其中Y代表當前工資，X1代表受教育年限，X2代表初始工資?！保ǘ瑟毩颖総檢驗結果及分析表（一）主旨間係數(shù)地區(qū) 2 3 日期 2 3數(shù)值標籤地區(qū)一 地區(qū)二 地區(qū)三 周一至周三 周四至周五周末N 9 9 9 9 9 9表（一）表示各個控制變量的分組情況，包括三個不同的地區(qū)以及三個不同日期的數(shù)據(jù)。由于FXFX2的概率P值大于顯著性水平α，因此不應該拒絕原假設，可以認為不同的地區(qū)、日期下的銷售量總體均值不存在顯著差異，對銷售量的效應同時為0，各自不同水平?jīng)]有給銷售量帶來顯著影響。 矩陣）轉(zhuǎn)換係數(shù)（M 矩陣）地區(qū) 的偏差對照（省略種類 = 3）恆等式矩陣 零矩陣日期 的偏差對照（省略種類 = 3）恆等式矩陣 對照結果（K 矩陣）零矩陣表（四）不同地區(qū)下銷售量的均值對比檢驗結果（K 矩陣）地區(qū) 偏差對照層次 1 對平均值對比估計 假設值差異（評估值假設值）標準錯誤 顯著性95% 差異的信賴區(qū)間 = 3下限 上限 下限 上限a因變數(shù) 0 表（四）分別顯示了三個不同地區(qū)銷售量總體的均值檢驗結果，省略了地區(qū)三的檢驗結果，檢驗值是各水平下的總體均值。三個地區(qū)產(chǎn)生的影響沒有顯著差異。表（六）不同日期下銷售量的均值對比檢驗結果（K 矩陣）日期 偏差對照層次 1 對平均值對比估計 假設值差異（評估值假設值）標準錯誤 顯著性95% 差異的信賴區(qū)間下限a因變數(shù) 0 上限 = 3表（六）分別顯示了三個不同日期下銷售量總體的均值檢驗結果，省略了日期三的檢驗結果，檢驗值是各水平下的總體均值。三個不同日期產(chǎn)生的影響沒有顯著差異。圖（一）地區(qū)與銷售量的交互作用圖圖（一）中，從地區(qū)一至地區(qū)三，不同的日期銷售額的變化波動很大且規(guī)律不一，直接結論是：不同的日期和地區(qū)間存在明顯的交互作用。表（八）香煙消耗量*肺癌死亡率相關關系分析1930年人均香每百萬男子中死1930年人均香煙消耗量 皮爾森(Pearson)相關煙消耗量于肺癌的人數(shù).737**顯著性（雙尾）N 每百萬男子中死于肺癌的皮爾森(Pearson)相關人數(shù)顯著性（雙尾）N **.相關性在 層上顯著（雙尾）。三、銷售額*銷售價格*家庭收入（一）、提出假設原假設H0=“銷售額對銷售價格沒有產(chǎn)生顯著影響。圖（六）銷售價格和家庭收入的簡單散點圖由圖（六）可知，銷售價格與家庭收入之間存在弱的負相關關系。另外，表（九）中相關系數(shù)上角的兩個星號（**）。例如：一般生活上之應用例如本章所舉的例子，想找一個理想的工作，其所謂理想的評選標準有三：錢多、事少、離家近。對決策者而言，以層次結構去組織有關替代方案(alternative)的評選條件或標準(criteria)、權數(shù)(weight)和分析(analysis)，非常有助于對事物的了解。用戶可以根據(jù)實際需要和計算機的功能選擇模塊，以降低對系統(tǒng)硬盤容量的要求，有利于該軟件的推廣應用。
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