spss案例分析亚太地区商学院MBA

spss案例分析亚太地区商学院MBA
1.对亚太地区25所商学院的数据集进行汇总
1.1.数据汇总表
1.2.根据数据汇总进行分析和解释
根据每个变量的最大值、最小值、算术平均数或加权平均数、第一四分位数、第二四分位数和中位数，我们可以知道，这25所商学院：
1.2.1.每年招生人数
每年招生人数最多的学校招收463人，最少的招收12人，平均（算术平均）每校每年招收165人；有四分之一的学校每年招收人数不超过44人，另有四分之一的学校每年招收人数不低于240人，每年招收人数低于和超过126人的学校约各占一半。

1.2.2.Students per Faculty（每位导师带的学生数）
每专业的人数（根据光盘中的英文标题“Students per Faculty”，我们组认为这一变量应翻译为每位导师所带的学生数）最少的学校2人；最多的19人；平均（算术平均）每位导师带8名学生；有四分之一的学校每位导师带的学生数不超过5人，另有四分之一的学校每位导师带的学生数不少于13人，每位导师带的学生数低于和超过7人的学校约各占一半。

1.2.3.本国学生学费
本国学生学费最高的是33,060美元，最低的仅1000美元，平均
（以每校本国学生数为权重加权平均，本国学生数可以根据录取人数和外国学生比例求得）学费是9,160美元；有四分之一的学校本国学生的学费不超过6,146美元，另有四分之一的学校本国学生的学费不低于17,172美元，本国学生每年学费低于和超过11,513美元的学校约各占一半。

1.2.4.外国学生学费
外国学生学费最高的是33,060美元，最低的仅1000美元，平均（以每校外国学生数为权重加权平均，外国学生数可以根据录取人数和外国学生比例求得）学费是18,998美元；有四分之一的学校外国学生的学费不超过9,000美元，另有四分之一的学校外国学生的学费不低于22,500美元，外国学生每年学费低于和超过17,765美元的学校约各占一半。

1.2.5.学生的平均年龄
各校学生的平均年龄最高的37岁，最低的22岁，平均（加权平均）26岁，有四分之一的学校学生平均年龄不超过25岁，另有四分之一的学校学生平均年龄不低于30岁，学生平均年龄低于和超过29岁的学校约各占一半。

1.2.6.外国学生比例
外国学生比例最高的学校，这个比例为90%；比例最低学校的一名外国学生都没有，25所学校外国学生的平均（加权平均）比例为26%；有四分之一的学校外国学生所占比例不超过6%，另有四分之一的学校外国学生比例不低于43%，外国学生占比低于和超过27%的学
校约各占一半。

1.2.7.学生起薪
学生起薪最高的学校的学生起薪为87,000美元，最低学校是7,000美元，平均（加权平均）起薪为29,861美元；有四分之一学校的学生起薪不超过16,000美元，另有四分之一学校的学生起薪不低于52,500美元，学生平均起薪低于和超过41,400美元的学校约各占一半。

2.通过汇总数据进行比较
2.1.本国和国外学生学费的差别
具体统计数据见下面表格。

值得注意的是，由于学费是平均到人的，所以计算平均学费要以学生数为权重进行加权平均。

而且，尤其值得注意的是，本国学生学费要对应本国学生数作为权重指标，外国学生学费要对应外国学生数作为权重指标，而不是以学校总的招生人数作为各自的权重。

本国和外国学生数可以通过外国学生占比数据求得。

比这些统计数据可以看出：
1)有40％的学校在学费方面对外国学生和本国学生一视同仁；
2)有60％的学校外国学生的学费比本国学生要贵；
3)没有学校外国学生的学费比本国学生更便宜；
4)从加权平均数上看，这25所学校的平均学费，外国学生要高于本国学生9838美元；
5)从加权标准差系数上看，各校间本国学生学费的差异性比外国
学生学费的差异性要大一些；
2.2.要求工作经验和不要求工作经验的学校学生平均起薪的差别：
首先对要求工作经验的和不要求工作经验的学校学生分别统计起薪情况，需要注意的是由于起薪变量是平均到人的，所以计算平均学费时我们分别以两类学生数为权重进行分别加权平均。

1)大多数学校要求学生具有工作经验方能录取。

25所学校中，要求学生有工作经验的有19所，占比76%。

不要求工作经验的6所，占比24%；
2)要求学生有工作经验的学校学生加权平均起薪达到了38,328美元，是不要求工作经验的学校相应统计值15,343美元的2.5倍，这一定程度上反映出学生的工作经验对起薪有重要影响。

3)但是，学生平均起薪最高的学校（87,000美元），并不要求学生有工作经验，而且平均起薪最少的学校（7,000美元）是要求学生有工作经验的学校，这可能反映了除学生工作经验之外，学校的其他方面因素对学生起薪也有重大影响。

4)根据标准差系数的对比，不要求工作经验的学校起薪水平离散度较高，这除了与学校具体情况不同有关，还可能是与样本容量太少有关。

3.探寻起薪高低的秘密
3.1.探寻的目的
在这里，我们组试图通过对数据的汇总找出与学生起薪关系密切的因素，并给想要读MBA的学员一些决策建议。

3.2.探寻的过程
首先，我们对数据加以处理，采用直观的方式进行观察，然后对与学生起薪关系密切的因素提出假设，然后用统计学的方法加以验证。

3.2.1.制作色阶图表并直观地加以观测
1)将GMAT、英语测试和工作经验三项要求进行合并
经过上面的分析，发现这三项单独的要求与起薪的关系不那么明显，因此在后面的探索中，我们把这三项综合起来加以考察。

对于这种布尔型数据以1和0分别代表yes和no，并新增一个综合变量，
用于汇总三个布尔型观测值,表示某个学校对学生GMAT、英语测试及工作经验这三项中的几项有要求，例如当值为2时表示要求其中的两项。

2)制作按起薪排序的色阶表格
在Excel软件中，将统计表格按起薪值升序排列并以”绿－白－红”色阶标示各变量观测值的相对大小（越红越大，越绿越小）
1)总体上，除招生人数这一变量外，上半部绿色调居多，下半部红色调居多，即总体呈现正相关。

2)招生人数与平均起薪存在明显的负相关关系；
3)每名导师所带的学生数看上去分布很随机；
4)平均年龄低的，起薪也低；平均年龄28-30岁左右，起薪最高；平均年龄再高些，起薪又有所降低；
5)起薪最低的学校，外国学生比例也低，起薪高的学校，外国学生比例适中；
6)本国学生学费和外国学生学费两个变量与平均起薪的正相关
关系最明显；
7)对学生的GMAT、英语测试和工作经验均无任何要求的学校，也同时是起薪最低的；而三项都要求的，起薪也并非最高，但均在中上等水平。

4.该案例研究有感：此门课程或许改变我们的一生
通过以上案例分析，我们组的同学认识到，现实生活中很多事情看似纷繁复杂，却都隐藏着发生和发展的规律。

这些规律不是显而易见的，需要收集数据，并使用科学的方法加以分析才能发现，一旦发现，我们就可以更容易地做出正确决策来指导我们的行动。

说到底，数据是基础，方法和模型是手段，决策是目的。

学好数据、模型与决策这门课程有着重大的现实意义，或许可以改变我们的一生。