spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例

wordspss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例1/2word關(guān)于某公司474名職工綜合狀況的統(tǒng)計分析報告數(shù)據(jù)介紹：本次分析的數(shù)據(jù)為某公司474名職工狀況統(tǒng)計表，其中共包含十一變量，分別是：id〔職工編號〕，gender(性別)，bdate(出生日期)，edcu〔受教育水平程度〕，jobcat〔職務(wù)等級〕，salbegin〔起始工資〕，salary〔現(xiàn)工資〕，jobtime(本單位工作經(jīng)歷<月>)，prevexp(以前工作經(jīng)歷<月>)，minority(民族類型)，age(年齡)。通過運用spss統(tǒng)計軟件，對變量進(jìn)展頻數(shù)分析、描述性統(tǒng)計、方差分析、相關(guān)分析、以了解該公司職工上述方面的綜合狀況，并分析個變量的分布特點與相互間的關(guān)系。數(shù)據(jù)分析頻數(shù)分析。根本的統(tǒng)計分析往往從頻數(shù)分析開始。通過頻數(shù)分析能夠了解變量的取值狀況，對把握數(shù)據(jù)的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名職工根本狀況的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表，在gender(性別)、edcu〔受教育水平程度〕、不同的狀況下的頻數(shù)分析，從而了解該公司職工的男女職工數(shù)量、受教育狀況的根本分布。Statisticsspss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第1頁。首先，對該公司的男女性別分布進(jìn)展頻數(shù)分析，結(jié)果如下：spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第1頁。GenderEducationalLevel(years)NValid474474Missing00GenderFrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValidFemale216Male258Total474上表說明，在該公司的474名職工中，有216名女性，258名男性，男女比例分別為45.6%和54.4%，該公司職工男女?dāng)?shù)量差距不大，男性略多于女性。其次對原有數(shù)據(jù)中的受教育程度進(jìn)展頻數(shù)分析，結(jié)果如下表：spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第2頁。spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第2頁。spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第3頁。EducationalLevel(years)spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第3頁。FrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValid8531219014615116165917111891927202.4.4211.2.2Total474上表與其直方圖說明，被調(diào)查的474名職工中，受過12年教育的職工是該組頻數(shù)最高的，為190人，占總?cè)藬?shù)的40.1%，其次為15年，共有116人，占中人數(shù)的24.5%。且承受過高于20年的教育的人數(shù)只有1人，比例很低。描述統(tǒng)計分析。再通過簡單的頻數(shù)統(tǒng)計分析了解了職工在性別和受教育水平上的總體分布狀況后，我們還需要對數(shù)據(jù)中的其他變量特征有更為準(zhǔn)確的認(rèn)識，這就需要通過計算根本描述統(tǒng)計的方法來實現(xiàn)。下面就對各個變量進(jìn)展描述統(tǒng)計分析，得到它們的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、片度峰度等數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步把我數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散趨勢。spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第4頁。DescriptiveStstisticsspss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第4頁。NMinimumMaximumMeanStd.DeviationSkewnessKurtosisStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStatisticStd.ErrorStatisticStd.ErrorEducationalLevel(years)474821.112.224CurrentSalary474$15,750$135,000.112.224BeginningSalary474$9,000$79,980.112.224PreviousExperience(months)spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第5頁。474spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第5頁。0476.112.224MonthssinceHire4746398.112.224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，如此該表明確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、現(xiàn)在工作經(jīng)驗的詳細(xì)分布狀況。Exploratorydataanalysis。交叉分析。通過頻數(shù)分析能夠掌握單個變量的數(shù)據(jù)分布情況，但是在實際分析中，不僅要了解單個變量的分布特征，還要分析多個變量不同取值下的分布，掌握多個變量的聯(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)等級的交叉分析?，F(xiàn)以現(xiàn)工資與職務(wù)等級的列聯(lián)表分析為例，讀取數(shù)據(jù)〔下面數(shù)據(jù)分析表為截取的一局部〕：spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第6頁。單因素分析用來研究一個控制變量的不同水平是否對觀測變量產(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)工資為觀測變量，通過單因素方差分析方法研究受教育水平和起始工資對現(xiàn)工資的影響進(jìn)展分析。分析結(jié)果如下：spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第6頁。上表是起始工資對現(xiàn)工資的單因素方差分析結(jié)果。可以看出：F統(tǒng)計量的觀測值為33.040，對應(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，如此應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同的起始工資對現(xiàn)工資產(chǎn)生了顯著影響。同理，上表是受教育水平對現(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現(xiàn)工資產(chǎn)生顯著影響。相關(guān)分析。相關(guān)分析是分析客觀事物之間關(guān)系的數(shù)量分析法，明確客觀事物之間有怎樣的關(guān)系對理解和運用相關(guān)分析是極其重要的。spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第7頁。函數(shù)關(guān)系是指兩事物之間的一種一一對應(yīng)的關(guān)系，即當(dāng)一個變量X取一定值時，另一個變量函數(shù)Y可以根據(jù)確定的函數(shù)取一定的值。另一種普遍存在的關(guān)系是統(tǒng)計關(guān)系。統(tǒng)計關(guān)系是指兩事物之間的一種非一一對應(yīng)的關(guān)系，即當(dāng)一個變量X取一定值時，另一個變量Y無法根據(jù)確定的函數(shù)取一定的值。統(tǒng)計關(guān)系可分為線性關(guān)系和非線性關(guān)系。spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第7頁。事物之間的函數(shù)關(guān)系比擬容易分析和測度，而事物之間的統(tǒng)計關(guān)系卻不像函數(shù)關(guān)系那樣直接，但確實普遍存在，并且有的關(guān)系強(qiáng)有的關(guān)系弱，程度各有差異。如何測度事物之間的統(tǒng)計關(guān)系的強(qiáng)弱是人們關(guān)注的問題。相關(guān)分析正是一種簡單易行的測度事物之間統(tǒng)計關(guān)系的有效工具。spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第8頁。上表是對本次分析數(shù)據(jù)中，現(xiàn)工資、起始工資、本單位工作時間、以前工作時間、年齡五個變量間的相關(guān)分析，表中相關(guān)系數(shù)旁邊有兩個星號〔**〕的，表示顯著性水平為0.01時，仍拒絕原假設(shè)。一個星號〔*〕表示顯著性水平為0.05是仍拒絕原假設(shè)。先以現(xiàn)工資這一變量與其他變量的相關(guān)性為例分析，由上表可知，現(xiàn)工資與起始工資的相關(guān)性最大，相關(guān)系數(shù)為0.880，而與在本單位的工作時間相關(guān)性最小，相關(guān)系數(shù)為0.084。spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第8頁。參數(shù)檢驗。首先對現(xiàn)工資的分布做正態(tài)性檢驗，結(jié)果如下：由上圖可知，現(xiàn)工資的分布可近似看作符合正態(tài)分布，現(xiàn)推斷現(xiàn)工資變量的平均值是否為$3,000,0，因此可采取單樣本t檢驗來進(jìn)展分析。分析如下：One-SampleStatisticsNMeanStd.DeviationStd.ErrorMeanspss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第9頁。One-SampleTestspss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第9頁。TestValue=30000tdfSig.(2-tailed)MeanDifference95%ConfidenceIntervaloftheDifferenceLowerUpperCurrentSalary473.000由One-SampleStatistics可知，474名職工的現(xiàn)工資平均值為￥34,419.57，標(biāo)準(zhǔn)差為$17,075.661，均值標(biāo)準(zhǔn)誤差為$784.311。圖表One-SampleTest中，第二列是t統(tǒng)計量的觀測值為5.635；第三列是自由度為473〔n-1〕；第四列是t統(tǒng)計量觀測值的雙尾概率值；第五列是樣本均值和檢驗值的差；第六列和第七列是總體均值與原假設(shè)值差的95%的置信區(qū)間為〔$2,878.40,5,960.73〕。該問題的t值等于5.635對應(yīng)的臨界置信水平為0，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于設(shè)置的0.05，因此拒絕原假設(shè)，明確該公司的474名職工的現(xiàn)工資與$3,000,0存在顯著差異。非參數(shù)檢驗。對本數(shù)據(jù)中的年齡做正態(tài)分布檢驗，結(jié)果如下：spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第10頁。spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第10頁。由上圖兩圖可知，474名職工的年齡分布并不完全符合正態(tài)分布，所以現(xiàn)推斷其職工年齡的平均數(shù)在40-45歲之間，可對其采用非參數(shù)檢驗的方法進(jìn)展檢驗。檢驗結(jié)果如下：Chi-SquareTestspss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第11頁。spss地大數(shù)據(jù)分析資料報告案例全文共12頁，當(dāng)前為第11頁。上面的第一個表為卡方檢驗的頻