spss數(shù)據(jù)分析報告怎么寫(編輯修改稿)
2024-11-15 23:33 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 、民族、職業(yè)類型和工作經(jīng)歷對當(dāng)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(dāng)前工資呈非線性，所以通過相關(guān)比率Eta來考察二者關(guān)系。根據(jù)SPSS分別對性別、民族、職業(yè)類型、工作經(jīng)歷與當(dāng)前工資的單因方差分析和列聯(lián)表的相關(guān)比率（E）結(jié)果，得到表2。表2 當(dāng)前工資的影響因素分析性別與當(dāng)前工資 民族與當(dāng)前工資 職業(yè)類型與當(dāng)前工資 工作經(jīng)歷與當(dāng)前工資F p ＜ ＜ ＜ ＞E 由表2可以得出，其顯著性概率p＜，說明不同性別的員工平均工資具有顯著差異，性別影響企業(yè)員工收入；同樣，民族、，所以，少數(shù)民族與非少數(shù)民族員工工資具有差異，說明二者相關(guān)性極其微弱；職業(yè)類型與當(dāng)前工資高度相關(guān)。工作經(jīng)歷與當(dāng)前工資的顯著性概率p＞，說明員工之前的工作經(jīng)歷對員工的當(dāng)前工資沒有影響。 受教育年限、初始工資和工作時間對當(dāng)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(dāng)前工資的相關(guān)分析和F檢驗，可得到表3。表3 當(dāng)前工資的影響因素分析受教育年限與當(dāng)前工資 初始工資與當(dāng)前工資 工作時間與當(dāng)前工資F r p ＜ ＜ ＞表3的結(jié)果顯示：，，即受教育年限影響企業(yè)員工的當(dāng)前工資收入；，其顯著性概率p＜，說明初始工資與當(dāng)前工資高度相關(guān)；工作時間與員工當(dāng)前工資的顯著性概率p＞，即二者相互獨立，不具有相關(guān)關(guān)系。 回歸分析：受教育年限、初始工資與當(dāng)前工資之間相關(guān)關(guān)系的模型為了更好的說明教育年限、初始工資與當(dāng)前工資之間的關(guān)系結(jié)構(gòu)，可以建立三者的線性回歸模型。根據(jù)SPSS對三個變量的二元線性回歸分析，得到表4。表4教育年限（X1）、初始工資（X2）與當(dāng)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(guān)系顯著。自變量“受教育年限”X1和“初始工資”，，所以認(rèn)為XX2的回歸系數(shù)高度顯著。該二元線性回歸方程可以表示為：Y =7809++三 結(jié)論從以上的分析可以得出：，男性與女性的工資具有顯著差異。但民族與當(dāng)前工資的相關(guān)強度很微弱。，其顯著差異體現(xiàn)在管理層和非管理層的工資收入差距上，管理層的平均工資是非管理層的2倍以上。受教育年限越高，其工資收入越高；反之，則越低。，即初始工資越高，其工資收入越高，反之，則越低。（X1）和初始工資（X2）與當(dāng)前工資（Y）可以建立二元線性回歸方程模型。線性關(guān)系與回歸系數(shù)均顯著。該二元線性回歸方程可以表示為：Y =7809++（其中Y代表當(dāng)前工資，X1代表受教育年限，X2代表初始工資。）第四篇：SPSS實驗分析報告四SPSS實驗分析報告四一、地區(qū)*日期*銷售量（一）、提出假設(shè)原假設(shè)H0=“不同地區(qū)對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響?！?H2=“不同日期對銷售量的平均值沒有產(chǎn)生顯著影響?！?H3=“不同的地區(qū)和日期對銷售量沒有產(chǎn)生了顯著的交互作用?！保ǘ?、兩獨立樣本t檢驗結(jié)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(biāo)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)。表（二）銷售額多因素方差分析結(jié)果主體間效應(yīng)的檢驗因變數(shù): 銷售量來源 第 III 類平方和 修正的模型 adf 8平均值平方 F 截距 地區(qū) 日期 地區(qū) * 日期 錯誤 總計 ***.667 2 2 4 18 27 26 .校正後總數(shù) =.788（調(diào)整的 R平方 =.693）由表（二）可知，第一列是對觀測變量總變差分解的說明；第二列是對觀測變量總變差分解的結(jié)果；第三列是自由度；第四列是方差；第五列是F檢驗統(tǒng)計量的觀測值；第六列是檢驗統(tǒng)計量的概率P值。可以看到：，它被分解為四個部分，分別是：由 地區(qū)（x2）不同引起的變差（），由日期（x3）不同引起的變差()，由地區(qū)和日期交互作用（x2*x3）引起的變差（），由隨機因素引起的變差（Err
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