spss的數(shù)據(jù)分析案例

1、精品文檔關(guān)于某公司 474 名職工綜合狀況的統(tǒng)計分析報告一、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 ) ，prevexp( 以前工作經(jīng)歷 ) ，minority( 民族類型 ) ，age( 年齡 ) 。通過運(yùn)用 spss 統(tǒng)計軟件，對變量進(jìn)行頻數(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

2、個變量的分布特點及相互間的關(guān)系。二、數(shù)據(jù)分析1、頻數(shù)分析?；镜慕y(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 名職工基本狀況的統(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、受教育狀況的基本分布。Statistics首先，對該公司的男女性別分布進(jìn)行頻數(shù)分析，結(jié)果如下：.GenderNValidMissingFrequePercenncytValFemal21645.6ideMale25854.4Total474100.0Educatio精品

3、文檔nalLevelGender(years)47447400CumulatiValidvePercentPercent45.645.654.4100.0100.0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)行頻數(shù)分析，結(jié)果如下表：.精品文檔Educational Level (years)CumulatiFrequePercenValidvencytPercentPercentVal 85311.211.211.2id1219040.140.151.3

4、1461.31.352.51511624.524.577.0165912.412.489.517112.32.391.81891.91.993.719275.75.799.4202.4.499.8211.2.2100.0Tot474100.0100.0al.精品文檔ycneuqreFH is t o g r a m2001 501 0050Me a n=13.490S td. Dev. = 2.88 5N = 47 47.51 012.5151 7.52 02 2.5E duc a tion a lLev e l ( y e ar s )上表及其直方圖說明，被調(diào)查的474名職工中，受過 12年

5、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%。且接受過高于 20年的教育的人數(shù)只有 1人，比例很低。2、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精確的認(rèn)識，這就需要通過計算基本描述統(tǒng)計的方法來實現(xiàn)。下面就對各個變量進(jìn)行描述統(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。Descriptive StstisticsMinim MaximStd.NMeanSkewnessKurtosisumumDev

6、iat.精品文檔ionStStd.d.StatiStatiStatiStatiStatisStatiStatiErErsticsticsticsticticsticsticrororrEducational.1.2Level47482113.492.885-.114-.265(years1224)Curren$15,7$135,$34,4$17,07.1.2t4742.1255.378Salary5000019.575.6611224Beginn$9,00$79,9$17,0$7,870.112.39.2ing4742.853Salary08016.09.63812024Previous104

7、.58.1.2474047695.861.5101.696Experi61224ence.精品文檔(months)Months.1-1.15.2since 474639881.11 10.061 -.053Hire12324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，則該表表明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。3、Exploratory data anal

8、ysis。1）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。現(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)分析表為截取的一部分）：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).精品文檔工資為觀測變量，通過單因素方差分析方法研究受教育水平和起始工資對

9、現(xiàn)工資的影響進(jìn)行分析。分析結(jié)果如下：ANOVACurrent SalarySum ofBetw een GroupsSquaresdfMean SquareFSig.1E+01189137063599533.040.000Within Groups2E+01038441484093.53Total1E+011473上表是起始工資對現(xiàn)工資的單因素方差分析結(jié)果?？梢钥闯觯篎 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，則應(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。ANOVACurrent Salary

10、Sum ofSquaresdfMean SquareFSig.Betw een Groups9E+0109985039278592.779.000Within Groups5E+010464106170173.2Total1E+011473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。4、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(yùn)用相關(guān)分析是極其重要的。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

11、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.精品文檔非一一對應(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。事物之間的函數(shù)關(guān)系比較容易分析和測度，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CorrelationsPreviousBeginningMonthsExperienceCurrent SalaryPearson CorrelationCur

12、rent SalarySalarysince Hire(months)Years1.880*.084-.097*-.144*Sig. (2-tailed).000.067.034.002N474474474474473Beginning SalaryPearson Correlation.880*1-.020.045-.010Sig. (2-tailed).000.668.327.833N474474474474473Months since HirePearson Correlation.084-.0201.003.054Sig. (2-tailed).067.668.948.244N474

13、474474474473Previous ExperiencePearson Correlation-.097*.045.0031.802*(months)Sig. (2-tailed).034.327.948.000N474474474474473YearsPearson Correlation-.144*-.010.054.802*1Sig. (2-tailed).002.833.244.000N473473473473473*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).*. Correlation is signif

14、icant at the 0.05 level (2-tailed).有效工具。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.精品文檔最小，相關(guān)系數(shù)為0.084 。5、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：cyenqureFH ist

15、 o g r a m1 201 0080604020Mea n= $ 34,419.570Std. Dev. = $17 ,075.6 61N = 47 4$ 0$ 20,0 00$ 40,0 00$60,000$8 0,0 00$1 00,0 00$120 ,000$140,000Cur r en tSalar y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)行分析。分析如下：One-Sample StatisticsStd.Std.DeviatioErrorNMeannMeanOne-Sample TestTe

16、st Value = 30000tdfSig.Mean95% Confidence.精品文檔(2-taileDiffereIntervalof thed)nceDifferenceLowerUpperCurrent$4,419.$2,878$5,9605.635473.000Salary568.40.73由 One-Sample Statistics 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-Sample Test 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

17、（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)，表明該公司的 474 名職工的現(xiàn)工資與 $3,000,0 存在顯著差異。6、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：.cynueqreF8 06 040200精品文檔Hist ogr amMea n= 47.14Std. Dev. = 11.77 5N = 47 330405060708

18、0Yea r s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)行檢驗。檢驗結(jié)果如下：Chi-Square TestFr eque nciesYearsCategoryObserved NExpected NResidual1404123.517.52413423.510.53422223.5-1.54431823.5-5.55441323.5-10.56451323.5-10.5Total141Tes t StatisticsChi-Square aYears28.489df5Asym p. Sig.