关于员工工资水平影响因素的数据分析报告个体收入的影响因素分析是社会学研究的经典课题，个体收入不仅是经济含义的变量，同时也是决定个体经济社会地位的重要指标之一，所以分析个体收入的影响因素具有重要的社会意义。
本报告基于某企业收集的关于474个样本的问卷调查数据，就问卷涉及的主要变量：性别、民族、受教育年限、职业类型、目前工资、最初工资、工作时间和之前的工作经历（月数）分析了该企业员工工资总体情况和影响工资收入的因素。
数据来源：C:\SPSSEVAL\Empolyee
一关于个体收入影响因素的假设
社会学文献对影响个体收入的因素做过很多论述，其中与本数据提供的变量相关的假设如下：
a 不同性别的员工工资收入存在差异
b 不同民族的员工工资收入存在差异（在美国显着）
c 不同职业类型的员工工资收入存在差异
d 受教育年限与员工现在工资收入呈正相关关系
e 初始工资与员工现在工资收入呈正相关关系
f 工作时间和之前的工作经历与现在工资收入呈相关关系
二基于SPSS的企业员工工资总体水平和影响因素的描述与统计分析
1. 样本的总体特征和企业员工工资的总体情况
样本的总体特征
根据SPSS对性别、受教育年限和民族的频次分析，可知该公司员工女性占%，男性占%，男女员工比例大体相当。公司%的员工为高中及以下学历（受教育年限8-12年），%的员工为本科学历（受教育年限13-16年），%的员工为研究生学历（受教育年限为17年及以上）；公司有%的员工为少数民族。
企业员工工资的总体情况
根据SPSS对当前工资、性别与当前工资、民族、职业类型与当前工资的描述分析，可得到表1。
表1 企业员工当前工资的总体情况
均值标准差
当前工资$34, $17,
女性员工当前工资$26, $7,
男性员工当前工资$41, $19,
少数民族员工当前工资$36, $18,
非少数民族员工当前工资$28, $11,
办事员当前工资$27, $7,
保管员当前工资$30, $2,
经理当前工资$63, $18, 从表1可知，公司员工的平均工资是$34,420，标准差为$17,。女性员工的平均工资为$26,032，男性员工为$41,442，是女性员工平均工资的倍；少数民族员工的平均工资为$28,714，非少数民族员工为$36,023，是少数民族员工的倍；从民族来看，少数民族员工的平均工资是$36,023，非少数民族员工为$28,714，是少数民族员工倍。从职业类型来看，办
事员的平均工资为$27,838，保管员的平均工资为$30,939，这两种职业的少数民族员工与非少数民族员工的平均工资没有明显差异，经理层的平均工资为$63,977，是非管理层员工平均工资的2倍以上。
2.员工工资收入的影响因素分析
影响公司员工工资收入的因素，根据变量测量层次的不同和散点图样本分布的线性与非线性区别，可以通过两种方法来考察：一是性别、民族、职业类型和工作经历对当前工资的影响，可以用方差分析法和相关比率Eta来考察；另一是受教育年限、初始工资和工作时间对当前工资的影响，可以通过相关测量法和F检验来考察。
性别、民族、职业类型和工作经历对当前工资的影响分析
从散点图的样本分布可知，工作经历与当前工资呈非线性，所以通过相关比率Eta来考察二者关系。根据SPSS分别对性别、民族、职业类型、工作经历与当前工资的单因方差分析和列联表的相关比率（E）结果，得到表2。
表2 当前工资的影响因素分析
F p E
性别与当前工资＜
民族与当前工资＜
职业类型与当前工资＜
工作经历与当前工资＞
由表2可以得出，性别与当前工资的F值为，其显着性概率p＜，Eta值为，说明不同性别的员工平均工资具有显着差异，性别影响企业员工收入；同样，民族、职业类型与当前工资的F值分别为和，二者的显着性概率p均小于，所以，少数民族与非少数民族员工工资具有差异，但民族与员工当前工资的Eta值仅为，说明二者相关性极其微弱；职业类型与当前工资高度相关，其Eta值为。工作经历与当前工资的显着性概率p＞，说明员工之前的工作经历对员工的当前工资没有影响。
受教育年限、初始工资和工作时间对当前工资的影响分析
根据SPSS对受教育年限、初始工资和工作时间与当前工资的相关分析和F检验，可得到表3。
表3 当前工资的影响因素分析
F r p
受教育年限与当前工资＜
初始工资与当前工资＜
工作时间与当前工资＞表3的结果显示：受教育年限与当前工资在的显着性水平下显着，相关系数r为，F值为，即受教育年限影响企业员工的当前工资收入；初始工资与当前工资的F值为，其显着性概率p＜，相关系数r为，说明初始工资与当前工资高度相关；工作时间与员工当前工资的显着性概率p＞，即二者相互独立，不具有相关关系。
回归分析：受教育年限、初始工资与当前工资之间相关关系的模型
为了更好的说明教育年限、初始工资与当前工资之间的关系结构，可以建立三者的线性回归模型。根据SPSS对三个变量的二元线性回归分析，得到表4。
表4 教育年限（X1）、初始工资（X2）与当前工资（Y）的二元线性回归
B b t p Constants﹣7809 ﹣＜
教育年限＜
初始工资＜
R2= F= p＜
从表4可以看出，拟合优度R2=，较高，说明该线性方程拟合优度较好，F值为，显着度p＜，即该回归方程线性关系显着。自变量“受教育年限”X1和“初始工资”X2的回归系数的估计分别为和，标准化系数分别为和，t检验值分别为和，其显着性水平p均小于，所以认为X1、X2的回归系数高度显着。该二元线性回归方程可以表示为：
Y= -7809+1X+2X
三结论
从以上的分析可以得出：
1.性别影响该企业员工的当前工资收入，男性与女性的工资具有显着差异，男性的平均工资是女性的倍，性别与当前工资的相关比率为。
2.少数民族员工与非少数民族员工的工资具有差异，非少数民族的平均工资是少数民族的倍。但民族与当前工资的相关强度很微弱。
3. 职业类型影响企业员工的工资收入，其相关强度为，其显着差异体现在管理层和非管理层的工资收入差距上，管理层的平均工资是非管理层的2倍以上。
4.受教育年限与当前工资具有较强的正相关关系，其相关系数为。受教育年限越高，其工资收入越高；反之，则越低。
5.初始工资与当前工资具有很强的正相关关系，相关系数为，即初始工资越高，其工资收入越高，反之，则越低。
6.雇佣后的工作时间和该工作之前的工作经历对企业员工的当前工资没有影响。
7.受教育年限（X1）和初始工资（X2）与当前工资（Y）可以建立二元线性回归方程模型。线性关系与回归系数均显着。该二元线性回归方程可以表示为：
Y= -7809+1X+2X
（其中Y代表当前工资，1X代表受教育年限，2X代表初始工资。）
2 2 SPSS 期末报告 关于员工受教育程度对其工资水 平的影响统计分析报告 SPSS 统计分析方法 姓汤重阳 号：学 三班所在班级: 目录 一、 数据样本描 述 ..................... 二、 要解决的问题描 述 ..................... 1数据管理与软件入门部分 1 1.1分类汇总 ............ 1.2个案排秩 ............ 1.3连续变量变分组变量 2统计描述与统计图表部分 2.1频数分析.…… 2.2描述统计分析 3假设检验方法部分 2 3.1分布类型检验 3.1.1 正态分布. 3.1.2 二项分布. 课程名称: 名: 人力资源管理 所在专业:
3.1.3 游程检验 (2) 3.2 单因素方差分析 (2) 3.3 卡方检验 (2) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (2) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (2) 3.4.2 线性回归模型 (2) 4 高级阶段方法部分..................................... 2 三、具体步骤描述 (3) 1 数据管理与软件入门部分.................................. 3 1.1 分类汇总 (3) 1.2 个案排秩 (3) 1.3 连续变量变分组变量 (4) 5 ........................................................ 统计描述与统计图表部 分2 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (6) 3 假设检验方法部分..................................... 7 3.1 分布类型检验 (7) 3.1.1 正态分布 (7) 3.1.2 二项分布 (8) 3.1.3 游程检验 (9) 3.2 单因素方差分析 (10) 3.3 卡方检验 (12) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (13) 3.4.1 相关分析 (13) 3.4.2 线性回归模型 (15) 4 高级阶段方法部分..................................... 16 4.1 信度 (16) 71 ................................................................... 效度4.2 一、数据样本描述 分析数据来自于“微盘一一SPSS数据包data02-01 ”。 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11 个变量，分别是: id （职工编号）,gender（性别），bdate（出生日期）,edcu（受教育水平程度）, jobcat （职务等级），salbegin （起始工资），salary （现工资），jobtime（本单位工作经历＜月＞），prevexp（以前工作经历＜月＞），minority（民族类型），age（年龄）。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本状 况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表：
其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：
表说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占81.6%，占绝大多数。 上表及其直方图说明，被调查的359个人中，对与旅游积极性差的组频数最高的，为171 人数的47.6%，其次为积极性一般和比较好的，占比例都为22.0%，积性为好的和非常好的比例比较低，分别为24人和6人，占总体的比例为6.7%和1.7%。 2、探索性数据分析 （1）交叉分析。 通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况，但是在实际分析中，不仅要了解单个变量的分布特征，还要分析多个变量不同取值下的分布，掌握多个变量的联合分布特征，进而分析变量之间的相互影响和关系。就本数据而言，需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。现以现工资与职务等级的列联表分析为例，读取数据（下面数据分析表为截取的一部分）： Count
Gender Educational Level (years)N Valid 474474Missing 00关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 1、 数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id （职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu （受教育水平程度），jobcat （职务等级），salbegin （起始工 资），salary （现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss 统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。2、 数据分析 1、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析 能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu （受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女 性别分布进行频数分析，结果如下： Gender FrequencyPercent Valid Percent Cumulative Percent Valid Female 21645.645.645.6 Male 258 54.4 54.4 100.0 Total 474100.0100.0 上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表 ： Educational Level (years) Valid Cumulative
《统计分析软件（双语）》 实验报告 题目：关于“某地区买房数据”的分析报告 姓名： 学号：1204100215 专业：统计学 院系：统计学院 指导教师： 完成日期：2014年12月10日
摘要 利用SPSS统计分析软件对“某地区买房”数据进行了描述性统计分析，比较均值，相关分析，回归分析四大类型的数据分析。其中在描述性统计分析中作了频数分析，探索分析，交叉分析，得出了该地区中年龄段在25~45居多，就业大多在国企，文化程度高中和大学所占比重大；大学学历的现居住面积较大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历的居住面积。人均居住面积的单样本T检验的出了的结论是人均居住面积与均值之间存在显著性差异。现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析得出了两者之间存在显著性差异。在回归分析中得出的结论是现居住面积是服从正态分布的且和满意度是显著相关的。
目录 一、数据简要 (3) 二、数据分析 (3) （一）描述分析性统计, (3) 1，就业状况的频数分析 (3) 2，文化程度的频数分析 (3) 3，现居住面积及人均居住面积的描述性分析 (3) 4，居住面积和文化程度的探索分析 (3) 5，文化程度与年收入的交叉列联表分析 (3) （二）均值比较 (3) 1，人均现住面积和年龄段的描述统计 (3) 2，人均居住面积的单样本T检验 (3) 3，现居住面积的独立样本T检验 (3) （三）相关分析 (3) 1，现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析 (3) 2，人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分析 (3) （四）回归分析 (3) 三、小结 (3)
一、数据简要 本次分析的数据为某年某地719个人买房情况统计表，一共有11个变量，其中现居住面积与人均居住面积为scale变量，其余9个变量为nonscale变量，依次为年龄段，文化程度，从业状况，家庭类型，家庭年收入，住房满意度，卖掉现房，购买户型，是否贷款。
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地 区359个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N有效359359 缺失00 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女19855.255.255.2 男16144.844.8100.0 合计359100.0100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差17147.647.647.6一般7922.022.069.6 比较 好 7922.022.091.6好24 6.7 6.798.3
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目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (4) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5)
3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (5) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16) 3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17)
3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 1.1 分类汇总 以受教育水平程度为分组依据，对职工的起始工资和现工资进行数据
SPSS 数据分析报告 学生姓名：李婷 学号：0904100223 专业：统计学 班级：统计0902 指导教师：朱钰 完成日期：2011年12月17日
目录 一．数据简介 ........................................................................................... 错误！未定义书签。二．数据分析 .. (3) 三．描述性分析 (5) 四.探索性分析 (6) 1.交叉分析 (6) 2.茎叶图 (7) 3 p-p 图分析 (11) 五.证实性分析 (12) 1.相关分析 (12) 2.回归分析 (13) 3.参数检验 (15) （1）单样本T检验 (16) （2）独立样本T检验 ............................................................. 错误！未定义书签。
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 此数据来源于https://www.doczj.com/doc/2311592771.html,/publications/jse/jse_data_archive.htm 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、频数分析： 基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。
SPSS与数据统计分析期末论文影响学生对学校服务满意程度的因素分析
一、数据来源 本次数据主要来源自本校同学，调查了同学们年级、性别、助学金申请情况、生源所在地、学院、毕业学校、游历情况、家庭情况、升高、体重、近视程度、学习时间、经济条件、兴趣、对学校各方面的评价、与对学校总评价以及建议等共41条信息，共收集数据样本724条。我们将运用SPSS，对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等手段，旨在了解同学们对学校提供的满意程度与什么因素有关。 二、频数分析 可靠性统计 克隆巴赫Alpha项数 .98562 对全体数值进行可信度分析
本次数据共计724条，首先从可靠性统计来看，alpha值为0.985，即全体数据绝大部分是可靠的，我们可以在原始数据的基础上进行分析与处理。 其中，按年级来看，绝大多数为大二学生填写（占了总人数的67.13%），之后分别依次为大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而从专业来看，占据了数据绝大多数样本所在的学院为机械、材料、经管、计通。 三、数据预处理 拿到这份诸多同学填写的问卷之后，我们首先应对一些数据进行处理，对于数据的缺失值处理，由于我们对本份调查的分析重点方面是关于学生的经济情况的，因此对于确实的部分数据，升高、体重、近视度数、感兴趣的事等无关项我们均不需要进行缺失值的处理，而我们可能重点关注的每月家里给的钱、每月收入以及每月支出，由于其具有较强主观性，如果强行处理缺失值反而会破坏数据的完整性，因此我们筛去未填写的数据，将剩余数据当作新的样本进行分析。 而对于一些关键的数据，我们需要做一些必要的预处理，例如一些调查项，我们希望得到数值型变量，但是填写时是字符型变量，我们就应该新建一个数字型变量并将数据复制，以便后续分析。同时一些与我们分析相关的缺省值，一些明显可以看出的虚假信息，我们都需要先
关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin （起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变量的取值状 况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下： Gender 上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)
上表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分 布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。
SPSS期末报告 关于员工受教育程度对其工资水平的影 响统计分析报告 课程名称：SPSS统计分析方法 姓名：汤重阳 ________ 学号：______________ 所在专业：人力资源管理 所在班级：三班
目录 一、数据样本描述 (1) 二、要解决的问题描述 (1) 1数据管理与软件入门部分 (1) 1.1分类汇总 (1) 1.2个案排秩 (1) 1.3连续变量变分组变量 (1) 2统计描述与统计图表部分 (1) 2.1频数分析 (1) 2.2描述统计分析 (1) 3假设检验方法部分 (2) 3.1分布类型检验 (2) 3.1.1正态分布 . (2) 3.1.2二项分布 . (2) 3.1.3游程检验 . (2) 3.2单因素方差分析 (2) 3.3卡方检验 (2) 3.4相关与线性回归的分析方法 (2) 3.4.1相关分析（双变量相关分析 &偏相关分析） (2) 3.4.2线性回归模型. (2) 4高级阶段方法部分 (2) 三、具体步骤描述 (3) 1数据管理与软件入门部分 (3) 1.1分类汇总 (3) 1.2个案排秩 (3) 1.3连续变量变分组变量 (4)
2统计描述与统计图表部分 (5) 2.1频数分析 (5) 2.2描述统计分析 (6) 3假设检验方法部分 (7) 3.1分布类型检验 (7) 3.1.1正态分布 . (7) 3.1.2二项分布 . (8) 3.1.3游程检验 . (9) 3.2单因素方差分析 (10) 3.3卡方检验 (12) 3.4相关与线性回归的分析方法 (13) 3.4.1相关分析 . (13) 3.4.2线性回归模型 . (15) 4高级阶段方法部分 (16) 4.1信度 (16) 4.2效度 (17)
S P S S数据分析报告 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】
SPSS期末报告 关于员工受教育程度对其工资水平的影 响统计分析报告 课程名称：SPSS统计分析方法 姓名：汤重阳 学号： 所在专业：人力资源管理 所在班级：三班
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一、数据样本描述 分析数据来自于“微盘——SPSS数据包 data02-01”。 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id （职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 分类汇总 以受教育水平程度为分组依据，对职工的起始工资和现工资进行数据汇总。 个案排秩 对受教育水平程度不同的职工起始工资和现工资进行个案排秩。 连续变量变分组变量 将被调查者的年龄分为10组，要求等间距。 2 统计描述与统计图表部分 频数分析 利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在性别、受教育水平程度不同的状况下进行频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 描述统计分析 以职工受教育水平程度为依据，对职工起始工资进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、偏度峰度等数据，以进一步把握数据的集中趋势和离散趋势。 3 假设检验方法部分 分布类型检验 正态分布 分析职工的现工资是否服从正态分布。 二项分布 抽样数据中职工的性别分布是否平衡。 游程检验 该样本中的抽样数据是否随机。 单因素方差分析 把受教育水平和起始工资作为控制变量，现工资为观测变量，通过单因素方差分析方法研究受教育水平和起始工资对现工资的影响进行分析。 卡方检验
s p s s的数据分析报告 范例 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅 游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N有效359359 缺失00 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 男161 合计359 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为%和%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表：
有效差171 一般79 比较好79 好24 非常好6 合计359 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表： 这说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占%，占绝大多数。 上表及其直方图说明，被调查的359个人中，对与旅游积极性差的组频数最高的，为171 人数的%，其次为积极性一般和比较好的，占比例都为%，积性为好的和非常好的比例比较低，分别为24人和6人，占总体的比例为%和%。 2、描述统计分析。 再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。
SPSS数据分析报告 影响大学生网购行为因素分析 专业： 学号： 姓名： 影响大学生网购行为因素分析 本文主要利用SPSS通过对大学在校生的网购行为的数据分析，得出大学生网购市场潜力巨大，网上购物市场已经形成的结论，为进一步研究大学生购物行为和网购市场的发展提供参考。 信息技术的进步促进了电子商务的迅速发展，伴随着电子商务的蓬勃发展，消费者的消费方式随之发生了巨大变革，开始朝着个性消费、主动消费的方向展，即网络购物。根据中国互联网信息中心发布的第20次中国互联网络发展状况统计显示，截至2007年6月，中国网民总人数达到1.62亿，使用网络购物的网民占25.5%。其中，大学生网民(18-24)占网民总体的33.5%，使用网络购物人数占网络购物网民数的半数以上。由此可以看到大学生构成了网络购物的主力军。影响消费者网购行为的因素有很多。 一，调查结果统计与分析 1，样本数据的总体特征 （1），样本的性别、年级比例
Total 500 100.0 100.0 由上图可知，样本中的大学生主要来源于城市，其中中等城市最多，小城市最少，其次，城镇和县乡比例相当。 （3）样本中大学生每月可支配收 大学生普遍每月可支配收入在400~800之间，其次则是400元以下和 800~1200，而1200以上的学生数量微乎其微，由此可以看出大学生每月能够在网购上消费的资金有一定的限制。 2、利用因子分析，了解大学生网购的有关信息 （1）大学生了解网购的途径
通过因子分析，可得各因素得分矩阵，分析可知，被调查的大学生主要是通过电视报纸和网络了解网购的。 （2）大学生对网购的了解程度 因为KMO 检验值为0.968>0.8说明样本取样足够度大，Bartlett's Test of Sphericity检验的显著性水平为0.000，说明检验是显著的。
S p s s数据分析报告 SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-
Spss数据分析报告 1实验材料和原始数据 1.1引入 本文主要利用SPSS通过对3 个除汗剂品牌：妮维娅、 AXE、多芬在两个超市（沃尔玛和家乐福）的价格、促销，和 AXE 的周销售量数据，分析这两个因素对AXE周销售量的影响，为AXE这个除汗剂品牌设定一个恰当的模型形式。进一步检验模型中是否存在自相关、异方差、共线性等问题，练习如何在SPSS 中处理自相关、异方差，进一步完善模型，检验模型的表面效度，残差图，并最终计算模型的预测效度。 1.2AXE案例 1.2.1三个品牌除汗剂的数据 ?妮维娅 ?AXE ?多芬 1.2.2变量 销售量(Sales) 价格(Price) 只有摆台(Display-only) 只有促销(Feature-only) 摆台和促销都有(Feature and Display) 2分析操作 2.1数据线性拟合 对家乐福的AXE数据进行线性拟合，所得到的结果如下： 对沃尔玛的数据进行线性拟合，所得到的结果如下：
2.2Pooling Test 由于有两个超市Carrefour和Walmart的AXE的数据，因此在分析之前要先用SPSS进行Pooling Test。 Pooling Test所用到的公式是 通过这个公式计算出F大小，然后通过在线网站计算出P值大小，从而判定能否混合计算。 2.2.1OLS Pooling 所得到的P值结果： 结论是：P<0.0001，两个超市的AXE销售数据不能混合。 2.2.2OLSDV Pooling 结论是：P<0.0001，两个超市的AXE销售数据不能混合。 通过OLS Pooling和OLSDV Pooling都说明了两个超市的AXE销售数据不能混合。所以接下来的分析和模型设立都会按照两个超市进行。 2.3描述性统计和模型设立 2.3.1描述性统计 沃尔玛 AXE的销售情况 接下来分析Display-only、Feature-only以及Display和Feature这三个变量对价格的影响。 考虑竞争对手的定价 家乐福 价格与销量相对于时间的变化 促销手段对价格的影响 竞争对手的价格定位 2.3.2模型设立 模型类型有两种：加法模型和乘法模型。 加法模型 乘法模型 在这里我们选择的是乘法模型，这是因为我们先尝试了加法模型，发现并不符合正态分布，所以我们选择乘法模型。 根据以上的乘法模型，带入数据，拟合出参数β0、β1、β2、β3、β4。 X1t=Price of AXE in week t X2t=Display of AXE in week t X3t=Feature of AXE in week t X4t=Display & Feature of AXE in week t 家乐福
【本文中采用SPSS18】 首先，要把问卷中的答案都输进SPSS中，强烈建议直接在SPSS中输入，不要在EXCEL中输入，再导入SPSS，这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图 所有类型都是数值，宽度默认，小数点看个人喜好，标签自定，其他默认……除了值…… 讲讲值的设定…… 点一下有三点的蓝色小框框……会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图 如果是五点维度的量表，那么就是
记住，每一题都是一个变量，可以取名Q1，Q2……设定好所有问卷上有的变量之后，就可以到数据视图中输入数据啦……如下图 都输完后……还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分……如果你的问卷Q1-Q8是一个维度，那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8……那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后……具体操作如下…… 转换——计算变量
点确定，就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量……如果你的满意度有3个维度，那么就要计算3个维度，外加满意度这个总维度，满意度=3个维度的平均分=满意度量表的所有题目的平均分…………把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦…… 1.描述性统计 将你要统计的变量都放到变量栏中，直接点确定……
如果你要统计男女的人数比例，各个学历或者各个年级的比例，就要用描述统计中的频率……如果要统计男女中的年级分布，比如大一男的有几个，大二女的有几个，就用交叉表……不细说了……地球人都懂的………… 2.差异性分析 差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响，男女是否有差异，年级是否有差异，不做的就跳过…… 对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOVA分析，下面以T 检验为例……
SPSS数据案例分析 目录 一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 (2) 1.1构建研究模型 (2) 1.2研究变量及定义 (3) 1.3研究假设 (3) 1.4变量操作化定义 (4) 1.5问卷设计 (4) 二．实证研究 (7) 2.1基础数据分析 (7) 2.2频数分布及相关统计量 (8) 2.3相关分析 (10) 2.4回归分析 (11) 2.5假设检验 (14)
一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显著影响
SPSS数据分析报告 学院：经济管理学院 专业、班级： 11人资3班 学生姓名：刘晓伟 学号： 20110410060318 二○一三年十一月十一日
SPSS数据分析报告 第一部分：原始资料和数据 资料来源：华东交通大学经济管理学院11级人力资源管理3班29名同学实际情况 编号姓名性别学科背景年龄身高体重体测成绩 1 吕鑫0 文科20.5 164. 2 54.2 81 2 王阳0 文科20 158. 3 46.2 75 3 洪华阳0 理科21 171 57.2 71 4 刘卫秀0 理科21 165. 5 54 75 5 吴梦琦0 文科21 166.2 48 69 6 韩玮0 文科20 164.3 4 7 61 7 汤丽娟0 文科21 162.8 48.2 66 8 江桂英0 理科20 157.2 44.2 70 9 熊如意0 文科20 166.5 54.5 73 10 余婵0 文科19.5 156.2 45.5 77 11 彭茜0 文科20 165.4 52.4 66 12 赵丹0 文科20.5 174.3 55.6 76 13 安怡君0 文科20 175 56.2 72 14 武阳帆0 文科20.5 162.4 55.5 67 15 倪亚萍0 文科22 157.5 48.6 74 16 张明辉 1 文科21.5 170 60 71 17 张春旭 1 理科20.5 168.5 57.8 80 18 刘晓伟 1 文科21 170.5 59.5 70 19 黄炜 1 文科20.5 171 62.2 76 20 李强 1 文科20.5 167.5 56.5 68 21 温明煌 1 文科21.5 170 60 75 22 雷翀翀 1 理科21 168.5 60 79 23 陈志强 1 文科22 180 70.4 79 24 尹传萍 1 文科21.5 165.2 55.6 78 25 郑南 1 理科21.5 168.5 55.9 64 26 幸恒恒 1 文科21.5 168.5 58 79 27 李拓 1 理科21.5 172 68.1 66 28 张发宝 1 理科21 160.5 52.5 73 29 杨涛 1 理科21.5 176 70.5 72
S p s s数据分析报告公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]
Spss数据分析报告 1实验材料和原始数据 1.1引入 本文主要利用SPSS通过对3 个除汗剂品牌：妮维娅、 AXE、多芬在两个超市（沃尔玛和家乐福）的价格、促销，和 AXE 的周销售量数据，分析这两个因素对AXE周销售量的影响，为AXE这个除汗剂品牌设定一个恰当的模型形式。进一步检验模型中是否存在自相关、异方差、共线性等问题，练习如何在SPSS 中处理自相关、异方差，进一步完善模型，检验模型的表面效度，残差图，并最终计算模型的预测效度。 1.2AXE案例 1.2.1三个品牌除汗剂的数据 妮维娅 AXE 多芬 1.2.2变量 销售量(Sales) 价格(Price) 只有摆台(Display-only) 只有促销(Feature-only) 摆台和促销都有(Feature and Display) 2分析操作 2.1数据线性拟合 对家乐福的AXE数据进行线性拟合，所得到的结果如下：
对沃尔玛的数据进行线性拟合，所得到的结果如下： 2.2Pooling Test 由于有两个超市Carrefour和Walmart的AXE的数据，因此在分析之前要先用SPSS进行Pooling Test。 Pooling Test所用到的公式是
2.2.1通过这个公式计算出F大小，然后通过在线网站计算出P值大小，从而 判定能否混合计算。 Pooling 所得到的P值结果：
结论是：P<，两个超市的AXE销售数据不能混合。 2.2.2OLSDV Pooling