最新2022年某些地區(qū)各行業(yè)工資水平的分析

1、最新2022年某些地區(qū)各行業(yè)工資水平的分析of rural drinking water sources, protection of drinking water sources in rural areas by the end of the delimitation of the scope of protection, complete with warning signs, isolating network protection facilitiesof rural drinking water sources, protection of drinking water sourc

2、es in rural areas by the end of the delimitation of the scope of protection, complete with warning signs, isolating network protection facilitiesof rural drinking water sources, protection of drinking water sources in rural areas by the end of the delimitation of the scope of protection, complete wi

3、th warning signs, isolating network protection facilities2022年某些地區(qū)各行業(yè)工資水平的分析1、研究背景及意義1.1研究背景工資水平是指一定區(qū)域和一定時間內勞動者平均收入的上下程度。生產決定分配，只有經濟開展才能提供更多的可分配的社會產品，因此一個地區(qū)的工資水平在一定程度上反映了其經濟開展的水平。工資水平的影響因素包括地域的影響。企業(yè)所在的地區(qū)對企業(yè)的工資水平有相當大的影響，順應這種大環(huán)境的要求才不會引起員工的異議。一般企業(yè)在確定其工資水平時，都應該對本地區(qū)的工資水平進行調查，以便對相關的工資環(huán)境有一個大概的了解。1.2研究意義1、通

4、過多元統(tǒng)計分析方法，研究一個地區(qū)的工資水平與其經濟開展水平的內在聯系。2、將平均工資劃分為3類，分析哪些地區(qū)、哪些行業(yè)的工資水平較高，可為員工和企業(yè)提供宏觀上的指引。2、數據描述 本數據集象征性地抽取全國15個省市北京、天津、河北、山西、遼寧、吉林、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖南、廣東、海南的工資狀況，各省市分別記錄了其9個主要行業(yè)企業(yè)、機關、農林牧漁業(yè)、采礦業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)、計算機軟件業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)的平均工資水平，具體參見下列圖：3、分析方法3.1通過描述統(tǒng)計分析方法，判斷哪些行業(yè)平均工資水平較高 通過比擬不同行業(yè)如企業(yè)、機關、建筑業(yè)、制造業(yè)的均值、標準差、極大值、極

5、小值，可以從總體上判斷哪些行業(yè)的工資水平比擬高，哪些行業(yè)的較低。3.2通過系統(tǒng)聚類分析方法，判斷哪些地區(qū)平均工資水平較高通過對不同地區(qū)進行聚類，使具有相似特征親疏程度高的地區(qū)聚集在一起，使差異性大的地區(qū)別離開來，有助于合理地分析地域工資水平的情況。4、輸出結果分析4.1描述統(tǒng)計結果分析1、由表1分析統(tǒng)計量的輸出結果可知：平均工資水平較高的三個行業(yè)分別是：計算機軟件業(yè)55777.2元、機關43972.53元、采礦業(yè)39323.93元；平均工資水平較低的三個行業(yè)分別是：農林牧漁業(yè)20225.47元、住宿餐飲業(yè)20619.67元、制造業(yè)27943.33元。在9個行業(yè)中，極大值最大的是計算機軟件業(yè)10

6、5413元，極小值最小的是農林牧漁業(yè)8841元。Descriptive StatisticsNMinimumMaximumMeanStd. Deviation企業(yè)1522000620463.33E411642.301機關1526668747344.40E417047.500農林牧漁業(yè)158841459252.00E410432.601采礦業(yè)1522846661383.93E412600.091制造業(yè)1521242482072.79E47662.814建筑業(yè)1519519691312.96E413359.351計算機軟件業(yè)15277531054135.58E423372.698批發(fā)零售業(yè)1516

7、263602602.99E412801.976住宿餐飲業(yè)1513577380402.06E46566.173Valid N (listwise)154.2系統(tǒng)聚類結果分析1、表2數據中給出了樣本處理的根本信息，包括樣本總數、含有缺失值的樣本數以及百分比等。Case Processing SummaryaCasesValidMissingTotalNPercentNPercentNPercent1583.3%316.7%18100.0%a. Squared Euclidean Distance used2、表3顯示的是用歐式距離平方計算的近似矩陣表，其中的數值表示各個樣本之間的相似系數，數值越大

8、表示兩樣本距離越大。Proximity MatrixCase Squared Euclidean Distance 1:北京2:天津3:河北4:山西5:遼寧6:吉林7:上海8:江蘇9:浙江10:安徽11:福建12:江西13:湖南14:廣東15:海南1:北京.000.7563.4523.7732.5983.896.8731.6661.6342.9592.8324.3633.6831.5773.5342:天津.756.0001.7661.8421.3401.9941.985.540.7201.3531.3132.2891.912.6851.8633:河北3.4521.766.000.077.162

9、.1246.936.6571.579.093.371.275.299.518.1534:山西3.7731.842.077.000.349.1237.184.8311.679.119.428.224.306.726.2825:遼寧2.5981.340.162.349.000.2125.817.3691.101.213.203.362.226.220.1426:吉林3.8961.994.124.123.212.0007.476.7851.600.202.296.063.084.677.1807:上海.8731.9856.9367.1845.8177.476.0004.1853.7196.1055.

10、9008.0217.1284.2627.0468:江蘇1.666.540.657.831.369.7854.185.000.402.518.340.942.718.064.5839:浙江1.634.7201.5791.6791.1011.6003.719.402.0001.479.6231.6241.257.5401.20710:安徽2.9591.353.093.119.213.2026.105.5181.479.000.425.377.382.409.32211:福建2.8321.313.371.428.203.2965.900.340.623.425.000.270.145.296.139

11、12:江西4.3632.289.275.224.362.0638.021.9421.624.377.270.000.051.846.20313:湖南3.6831.912.299.306.226.0847.128.7181.257.382.145.051.000.611.17114:廣東1.577.685.518.726.220.6774.262.064.540.409.296.846.611.000.46415:海南3.5341.863.153.282.142.1807.046.5831.207.322.139.203.171.464.000This is a dissimilarity ma

12、trix3、表4顯示的是聚類表，該表反映的是每一個階段聚類的結果，實際上就是聚類過程，系數Coefficients表示的是“聚合系數，第2列和第3列表示的是聚合的類。聚類進程中系數逐漸變大，結果時類與類差異較大。Agglomeration ScheduleStageCluster CombinedCoefficientsStage Cluster First AppearsNext StageCluster 1Cluster 2Cluster 1Cluster 211213.0510032814.06400103612.074018434.0770055310.10640961115.1390

13、077511.173068856.229739935.27958131089.47120111128.648010131217.873001413231.0651191414124.326121304、表5顯示的是冰柱圖，橫軸：案例Case表示被聚類的對象，縱軸：群集數Number of clusters表示被聚成幾類，兩樣本之間的“x表示將其兩邊的樣本聯結起來聚成新類。根據將樣本設成5類的設定，由圖可知：湖南、江西、吉林、海南、福建、遼寧、安徽、山西、河北聚為一類，浙江、廣東、江蘇聚為一類，天津為一類，上海為一類，北京為一類，其他同理。Vertical IcicleNumber of clu

14、stersCase13:湖南12:江西6:吉林15:海南11:福建5:遼寧10:安徽4:山西3:河北9:浙江14:廣東8:江蘇2:天津7:上海1:北京1XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX2XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX3XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX4XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX5XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX6XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX7XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX8XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX9XXXXXXXXXXXX

15、XXXXXXXXX10XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX11XXXXXXXXXXXXXXXXXXX12XXXXXXXXXXXXXXXXXX13XXXXXXXXXXXXXXXXX14XXXXXXXXXXXXXXXX5、圖6是用組間連接聚類生成的樹狀聚類圖。如圖可知第1類包括上海、北京，第2類包括天津、浙江、廣東、江蘇，第3類包括安徽、山西、河北、遼寧、海南、福建、吉林、湖南、江西。*HIERARCHICALCLUSTERANALYSIS*DendrogramusingAverageLinkage(BetweenGroups)RescaledDistanceClusterCombineCASE0510152025LabelNum+-+-+-+-+-+江西12湖南13吉林6福建11海南15遼寧5河北3山西4安徽10江蘇8廣東14浙江9天津2北京1上海75、結論與分析結論1：不同行業(yè)平均水平工資的比擬平均工資水