关于某企业员工工资水平影响因素的spss数据分析报告
企业薪酬调查数据分析报告
企业薪酬调查数据分析报告1.引言1.1 概述概述薪酬是企业管理的重要组成部分，直接关系到员工的积极性、生产力和组织的长期发展。
本报告旨在通过对企业薪酬情况进行全面调查和数据分析，为企业在制定薪酬政策、管理薪酬体系提供科学依据。
通过对不同行业、不同岗位、不同地区的薪酬数据进行定量和定性的分析，揭示企业薪酬的整体水平和差异化特征，为企业提供决策支持，促进薪酬公平和员工满意度的提升。
同时，本报告还将深入挖掘薪酬调查数据中的潜在问题与挑战，并提出针对性的建议和展望，为企业薪酬管理提供新的思路和解决方案。
1.2 文章结构文章结构部分：本报告将分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分中，我们将概述本次薪酬调查报告的背景和意义，并介绍文章的结构和目的。
在正文部分，我们将详细介绍本次调查的对象、数据收集方法和数据分析方法。
最后，在结论部分，我们将总结本次调查的主要发现，讨论可能出现的问题与挑战，并提出一些建议和展望。
通过这样的结构，我们将全面而系统地展示本次薪酬调查所得的数据分析结果，并为企业的薪酬策略提供有益的参考和指导。
"1.3 目的": {"本报告的主要目的是对企业薪酬进行全面调查和数据分析，以便更好地了解当前薪酬水平和结构。
通过对各个行业、地区、职位的薪酬进行比较和分析，我们希望为企业薪酬决策提供可靠的参考和指导。
同时，通过对调查数据的深入分析，我们还将探讨薪酬在企业人才引进、留存和激励方面所面临的问题与挑战，并提出相应的建议与展望，以助力企业更好地管理和激励人才。
"}2.正文2.1 调查对象:本次薪酬调查的对象为我国各地的中小型企业和跨国企业，涵盖了多个行业领域，包括制造业、服务业、金融业、科技行业等。
我们特别关注了员工规模在100人以上的企业，这些企业通常具有一定的市场份额和经济实力，能够提供相对完善的薪酬福利体系和数据统计。
在调查过程中，我们重点关注了企业的薪酬政策和结构，包括基本工资、绩效奖金、福利待遇、股权激励以及各类补贴等。
薪酬数据分析报告
薪酬数据分析报告一、引言薪酬是企业管理中的重要组成部份，对于员工的激励和企业的发展具有重要影响。
本报告旨在通过分析薪酬数据，揭示员工薪酬水平、薪酬结构以及薪酬差异等方面的情况，为企业决策提供参考依据。
二、数据来源与方法本次薪酬数据分析报告的数据来源于公司内部的薪酬管理系统，涵盖了公司所有员工的薪酬信息。
数据分析采用了统计学方法和数据可视化工具，包括平均数、中位数、标准差、柱状图、折线图等。
三、员工薪酬水平分析1. 员工薪酬总体水平根据数据分析，公司员工的平均薪酬为XXXX元，中位数为XXXX元，标准差为XXXX元。
可以看出，公司员工的薪酬水平整体较为稳定。
2. 不同职级的薪酬差异将员工按照职级划分，分析不同职级之间的薪酬差异。
结果显示，高级管理人员的薪酬水平明显高于普通员工，中级管理人员的薪酬水平居中，而初级员工的薪酬水平相对较低。
3. 不同部门的薪酬差异将员工按照所在部门划分，比较不同部门之间的薪酬差异。
数据显示，销售部门的薪酬水平最高，研发部门次之，而行政部门的薪酬水平相对较低。
四、薪酬结构分析1. 薪酬构成比例通过对薪酬构成的分析，可以了解到基本工资、绩效奖金、福利补贴等各项因素在薪酬中的比例。
数据显示，基本工资占薪酬的XX%，绩效奖金占XX%，福利补贴占XX%。
这表明公司在薪酬设计上注重绩效激励，并为员工提供一定的福利待遇。
2. 绩效奖金分布情况绩效奖金是激励员工的重要手段之一。
通过对绩效奖金的分析，可以了解到绩效奖金的分布情况。
数据显示，绩效奖金的分布呈正态分布，大部份员工的绩效奖金集中在中等水平，少部份员工的绩效奖金较高或者较低。
五、薪酬差异分析1. 性别薪酬差异分析不同性别员工的薪酬差异，数据显示，男性员工的薪酬平均水平略高于女性员工。
2. 学历薪酬差异分析不同学历员工的薪酬差异，数据显示，高学历员工的薪酬平均水平相对较高。
3. 工作年限薪酬差异分析不同工作年限员工的薪酬差异，数据显示，工作年限较长的员工的薪酬平均水平较高。
某公司薪酬数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某公司员工薪酬数据的深入分析，揭示公司薪酬体系的现状、存在的问题以及改进方向。
报告基于该公司2023年度的薪酬数据，通过对数据的收集、整理、分析和解读，为公司的薪酬管理提供决策依据。
二、数据来源与样本1. 数据来源：本报告所使用的数据来源于某公司人力资源部门提供的2023年度薪酬数据库。
2. 样本范围：样本涵盖公司全体员工，包括管理人员、技术人员、销售人员和行政人员等。
三、薪酬数据分析1. 薪酬结构分析（1）基本工资基本工资是员工薪酬的主要组成部分，反映了员工的基本劳动价值。
根据数据统计，公司基本工资的平均值为XX元，最高值为XX元，最低值为XX元。
基本工资的分布情况如下：- 80%的员工基本工资在XX元至XX元之间；- 15%的员工基本工资在XX元至XX元之间；- 5%的员工基本工资在XX元以下。
（2）绩效工资绩效工资是员工薪酬的浮动部分，与员工的绩效考核结果挂钩。
根据数据统计，公司绩效工资的平均值为XX元，最高值为XX元，最低值为XX元。
绩效工资的分布情况如下：- 80%的员工绩效工资在XX元至XX元之间；- 15%的员工绩效工资在XX元至XX元之间；- 5%的员工绩效工资在XX元以下。
（3）奖金奖金是公司对员工超额完成工作任务的奖励，包括年终奖、项目奖等。
根据数据统计，公司奖金的平均值为XX元，最高值为XX元，最低值为XX元。
奖金的分布情况如下：- 80%的员工奖金在XX元至XX元之间；- 15%的员工奖金在XX元至XX元之间；- 5%的员工奖金在XX元以下。
（4）补贴补贴包括交通补贴、通讯补贴、住房补贴等，旨在保障员工的基本生活。
根据数据统计，公司补贴的平均值为XX元，最高值为XX元，最低值为XX元。
补贴的分布情况如下：- 80%的员工补贴在XX元至XX元之间；- 15%的员工补贴在XX元至XX元之间；- 5%的员工补贴在XX元以下。
2. 薪酬水平分析（1）行业对标通过对同行业企业的薪酬水平进行对比分析，发现公司整体薪酬水平略低于行业平均水平。
薪酬数据分析报告
薪酬数据分析报告一、引言薪酬数据分析报告是基于公司内部员工薪酬数据进行的分析和研究，旨在匡助企业了解薪酬结构、薪酬差异以及薪酬与绩效之间的关系。
本报告将通过对薪酬数据的统计和分析，为企业提供有关薪酬策略和管理的参考意见。
二、数据来源本报告的数据来源于公司内部的薪酬管理系统，包括各个岗位的薪酬水平、绩效评估结果以及员工个人信息等。
数据的采集和整理工作由人力资源部门负责，确保数据的准确性和完整性。
三、薪酬结构分析1. 岗位薪酬水平分析根据数据统计，公司各个岗位的薪酬水平存在一定的差异。
以高级经理岗位为例，平均薪酬为XXXX元/月，而普通员工的平均薪酬为XXXX元/月。
薪酬水平的差异主要受到岗位职责、工作经验和绩效评估等因素的影响。
2. 薪酬构成份析薪酬构成是指薪酬由基本工资、绩效奖金、津贴和福利等组成的比例。
根据数据分析，公司的薪酬构成主要由基本工资占比XX%、绩效奖金占比XX%、津贴和福利占比XX%等。
不同岗位的薪酬构成也存在一定的差异，高级职位的员工更多侧重于绩效奖金，而基层员工的薪酬主要由基本工资组成。
四、薪酬差异分析1. 岗位间薪酬差异通过对薪酬数据的分析，我们发现不同岗位之间存在一定的薪酬差异。
高级管理岗位的薪酬水平较高，而基层员工的薪酬水平较低。
这种差异主要是由于不同岗位的工作职责、技能要求和市场需求等因素所致。
2. 绩效与薪酬关系分析通过对绩效评估和薪酬数据的相关性分析，我们发现绩效与薪酬之间存在一定的正相关关系。
绩效评估较高的员工往往能够获得更高的薪酬水平，而绩效评估较低的员工薪酬水平相对较低。
这表明公司的绩效管理制度在一定程度上能够激励员工的工作表现。
五、薪酬策略建议1. 差异化薪酬策略针对不同岗位的薪酬差异，建议公司采取差异化的薪酬策略。
对于高级管理岗位，可以适当提高薪酬水平，以吸引和留住人材；对于基层员工，可以通过提供培训和晋升机会来激励其发展和提升薪酬水平。
2. 绩效管理优化绩效与薪酬之间的关系对于激励员工的工作动力至关重要。
论文企业薪酬数据分析报告
论文企业薪酬数据分析报告1. 引言薪酬管理在企业中具有重要的意义，是员工激励和留住人才的关键因素之一。
通过对企业薪酬数据的分析，可以帮助企业了解薪酬结构、薪酬差异以及薪酬与绩效之间的关系，为薪酬管理提供科学依据。
本报告基于某企业的薪酬数据，对企业的薪酬情况进行了深入分析，并提出了相应的建议。
2. 数据来源和方法本次分析的数据来自某企业的薪酬管理系统，涵盖了近一年的员工薪酬信息。
采用Excel软件对数据进行整理和分析，主要统计指标包括平均薪酬、最高薪酬、最低薪酬、薪酬差异系数等。
3. 薪酬结构分析基于薪酬管理系统的数据，我们对企业的薪酬结构进行了分析。
首先，根据职级划分，我们得到了不同职级的薪酬水平。
表1展示了企业各个职级的平均薪酬。
职级平均薪酬（元）-A级8000B级9000C级10000D级12000E级15000其次，我们根据不同部门进行了薪酬分析。
表2展示了企业各个部门的平均薪酬情况。
部门平均薪酬（元）销售部10000研发部12000财务部10000人力部11000运营部9500通过以上分析，我们可以得出企业薪酬结构的整体特点。
例如，A级职员的平均薪酬为8000元，E级职员的平均薪酬达到15000元。
另外，研发部的平均薪酬最高，达到12000元，而销售部和运营部的平均薪酬相对较低。
这些结果可以为企业在薪酬设计和调整时提供参考。
4. 薪酬差异分析薪酬差异性是薪酬管理的一项重要指标，也是衡量企业薪酬公平性的重要标准之一。
为了衡量企业的薪酬差异程度，我们计算了薪酬差异系数。
薪酬差异系数的计算公式如下：薪酬差异系数= （最高薪酬- 最低薪酬）/ 平均薪酬通过对数据的统计分析，我们得到了企业的薪酬差异系数为0.3。
这意味着企业的薪酬差异较小，薪酬分配相对较为公平。
5. 薪酬与绩效关系分析在企业中，薪酬与绩效之间存在着密切的关系。
通过对薪酬与绩效的关系进行分析，可以帮助企业合理激励员工，提高整体绩效。
关于员工工资水平影响因素的spss数据分析报告
关于员工工资水平影响因素的spss数据分析报告第一篇：关于员工工资水平影响因素的spss数据分析报告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。
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（在美国显著）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1.1 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45.6%，男性占54.4%，男女员工比例大体相当。
公司51.3%的员工为高中及以下学历（受教育年限8-12年），38.2%的员工为本科学历（受教育年限13-16年），10.5%的员工为研究生学历（受教育年限为17年及以上）；公司有21.9%的员工为少数民族。
1.2 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当前工资女性员工当前工资男性员工当前工资少数民族员工当前工资非少数民族员工当前工资办事员当前工资保管员当前工资经理当前工资均值$34,419.57 $26,031.92 $41,441.78 $36,023.31 $28,713.94 $27,838.54 $30,938.89 $63,977.80 标准差$17,075.661 $7,558.021 $19,499.214 $18,044.096 $11,421.638 $7,567.995 $2,114.616 $18,244.776从表1可知，公司员工的平均工资是$34,420，标准差为$17,075.7。
SPSS数据分析报告
.
df
471
0
线性回归模型
建立用受教育程度预测现工资的回归方程。
图 受教育程度与现工资水平散点图
表 回归方程模型汇总
模型摘要
模型
R
R 平方
调整後 R 平方
标准偏斜度错误
1
.661a
.436
.435
$12,
a. 预测值：（常数），Educational Level (years)
2=，说明在对现工资水平的影响因素中，受教育程度起到一定的作用，但是并非决定性作用。
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
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。
群组之间
9
.000
在群组内
464
总计
473
P=
P<α
接受H1，认为职工受教育水平对现工资有显着影响。
关于员工工资水平影响因素的spss数据分析报告
关于员工工资水平影响因素的spss数据分析报告1标题：员工工资水平影响因素的SPSS数据分析报告一、引言在当今社会，员工工资水平是决定企业竞争力的关键因素之一。
了解影响员工工资水平的因素有助于企业制定合理的薪酬政策，进而提升员工满意度和绩效。
本报告使用SPSS软件对员工工资水平的影响因素进行分析。
二、数据来源本次分析的数据来源于某公司200名员工的工资信息，包括性别、年龄、学历、职位、工作经验等数据。
三、分析方法本次分析采用SPSS软件进行统计描述和相关性分析，通过因子分析找出影响员工工资水平的主要因素。
四、结果分析1.统计描述在200名员工中，平均工资为5000元/月，标准差为1000元/月。
其中，男性员工平均工资为5500元/月，女性员工平均工资为4500元/月。
可以看出，男性员工的平均工资高于女性员工。
2.相关性分析通过相关性分析发现，员工工资水平与年龄、学历、职位、工作经验等因素呈正相关关系。
具体数据如下表所示：表1：影响因素与工资水平的皮尔逊相关系数关，0表示无关联。
3.因子分析通过因子分析发现，影响员工工资水平的因素可归纳为以下三个主要因子：个人能力因子（包括年龄、学历、工作经验）、职位因子（包括职位等级）、外部环境因子（包括性别、行业等）。
具体数据如下表所示：表2：影响因子对工资水平的解释程度（累计方差贡献率）通过本次分析，我们发现影响员工工资水平的因素主要包括个人能力因子、职位因子和外部环境因子。
其中，个人能力因子对员工工资水平的影响最大，其次是职位因子和外部环境因子。
因此，企业应注重提升员工的个人能力，如提供培训和职业发展机会，以提高员工的竞争力。
同时，企业应根据员工的个人能力和职位特点制定合理的薪酬政策，以吸引和留住优秀人才。
此外，企业还应关注行业发展和市场变化，制定灵活的薪酬政策以适应外部环境的变化。
给予spss软件的员工工资因素分析
分析和 Ｅ Ｔ Ａ相关 比调查方 差 ；另一个 是教育 ，初 始工资和工 资
的 工作 时 间 ，可 以通 过 相 关 测 量 法 和 Ｆ检 验 。 （ １ ）性别 、民族与工作 经历对 于职工工资的影响
表３
Ｆ ｐ Ｅ
以上表格 显示 的是影响 我国员工工 资的 主要 因素 与程 度 的 划分 ，这对于接下来 的分析有着借鉴作用 。 二 、ｓ ｐ ｓ ｓ 应 用 下 的 总体 工 资水 平 的 因素 与 统 计 分 析 实 例 １ ． 对 于样 本 选择 的概 述 通过 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ软件 的分析 ，分析 的对象 有性别 、学历程度 与 民 族 ，得 出以下数据 ，女性员 工 比例 为 ５ ３ ％ ，男性 员工 的 比例为 ４ ７ ％ ，误差可以忽略 ，则男 女 员工 的 比例 相接 近 。在公 司 中 ， 高 中及其高 中以下学历 的员工站 到总数 的 ５ ７ ％ ，本专科 学历 的 学生 占总体的 比例 为 ３ ３ ％ ，硕 士及 以上 学历 的人员 占到 １ ０ ％， 呈 阶梯样 。公司 中汉族的 比例为 ８ ５ ％ ，其他均为少 数民族 。
参考文献 ：
办事员当前工资
保管员 当前工 资 经理当前工资
￥ ２ ７ ０ ０ ０
￥ ３ １ ０ ０ ０ ￥ ６ ３ ０ ０ ０ ￥１ ７ ９ ８ ０
［ １ ］ 林 海明，张文霖．主成分分析与 因子 分析 的异 同和 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 软件——兼与刘玉玫 、卢纹岱 等 同志商榷 ［ Ｊ ］ ．统计研
为了和谐稳定富裕的国家然而这种富裕并不是群体性的因此衡量我国富裕的真正标准应当是我国职工工资的整体水平在统计学里我国职工的平均工资的影响因素对于政府调整经济策略有着极强的数据参考价值本文将针对本点做出简单的分析
关于职工工资总体平均水平的变动情况与变动内在原因的分析统计报告
关于职工工资总体平均水平的变动情况与变动内在原因的分析统计报告一.总体情况企业员工的基期平均工资为1137.5（元/人）报告期的平均工资为1184.13（元/人）虚拟平均工资为1231.38（元/人）从总体上看，该企业的员工工资是增加的，总体增加了4.1%。
但是，就个体而言，各职工的平均工资大部分是没有增加的，保安及普通员工的工资反而是降低的。
整体工资的上涨主要体现在不同职务的员工在其结构是发生的改变，进一步观察可知，该企业在报告期增加管理人员，且管理人员的工资上涨，而处于基层的保安和保洁人员不仅在人数上减少而且保安人员的工资降低。
二.员工和工资变化1.保洁：基期到报告期月工资水平变为370；员工人数从16人变为12人，减少了4人；工资额从5920变为4440，减少了1480.2.保安：基期到报告期月工资水平从840变为820，降低了20；员工人数从160变为155人，减少了5人；工资额从134400变为127100，减少了7300.3.普通员工：基期到报告期月工资水平从2300变为2100，降低了200；员工人数从40变为46人，增加了6人；工资额从92000变为96600，增加了4600.4.管理层：基期到报告期月工资水平从5600变为6000，增加了400；员工人数从3变为5人，增加了2人；工资额从16800变为3000，减少了13800.三.处理方案从基期到报告期企业的员工工资是增加的；但是从平均工资来看，报告期对大多数人来说是下降的，平均工资下降导致总体平均工资降低了3.8%.我们企业在报告期主要增加了管理人员，导致平均工资上升。
而处于基层的保安和保洁人员工资却降低了。
公司应该适当提高基层工资，调整管理人员工资。
四.调查总结对于管理人员的工资可在现有工资水平上进行适度降薪调整，而对于基础人员的工资水平可适当提高，以满足企业各部门人员的满意度。
spss的数据分析案例
精心整理关于某公司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^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、I ■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■■ ] I ■.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。
精心整理上表说明，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。
/ 「’--了/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：Educati on alLevel(years).4 .4 99.8 20 2上表及其直方图说I I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• J ' P t ，- J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。
spss实验报告
实验六实验目的：起始工资的确定与什么因素有关；当前工资与什么因素有关？实验要求：在数据data6中是474名职工的职务等级jobcat、起始工资salary、现工资salary、受教育程度educ、本单位工作经历jobtime、以前工作经历prevexp、职工编号id。
分析该公司起始工资的确定与什么因素有关。
当前工资与什么因素有关。
实验工具：PASWStatistics18实验步骤：单击文件→打开→数据→data6的SPSS文件，在数据视图中单击分析→相关→双变量，将下列变量放入对话框中{职工的职务等级jobcat、起始工资salary、现工资salary、受教育程度educ、本单位工作经历jobtime、以前工作经历prevexp、职工编号id}，在相关系数中选择Kendal的ltau-(k)，单击确定，得到如下表格：相关系数Employe e Code EducationalLevel(years)EmploymentCategoryCurrentSalaryBeginningSalaryPreviousExperience(months)MonthssinceHireKendall 的 tau_b Employee Code 相关系数1.000 -.044 -.006 -.077*.039 -.005 -.985**Sig.（双侧）. .198 .872 .012 .218 .867 .000回到数据视图，单击分析→相关→双变量，点击下面的粘贴按钮，在语法对话框中的{/VARIABLES=id salbegin jobtime salary educ jobcat prevexp }指令中，将语句修改为{ /VARIABLES=id jobtime salary educ jobcat prevexp with salbegin}，单击运行→全部，得到下面的图表：相关系数BeginningSalary Kendall 的 tau_b Employee Code 相关系数.039Sig.（双侧）.218N 473Months since Hire 相关系数-.046Sig.（双侧）.146N 474Current Salary 相关系数.656**Sig.（双侧）.000N 474Educational Level (years) 相关系数.568**Sig.（双侧）.000N 474Employment Category 相关系数.519**Sig.（双侧）.000N 474Previous Experience (months) 相关系数.133** Sig.（双侧）.000 N 474**. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。
一个用SPSS分析的统计报告(求职者调查分析)
一、内容介绍本报告根据“求职者调查问卷”收集的样本数据信息，将使用SPSS完成以下几个方面的工作：1.描述样本数据的的基本特征2.检验男女生的保留工资水平有无差异3.用方差分析方法探讨分析求职者期望薪酬和保留工资的影响因素4.建立多元回归模型分析期望薪酬的影响因素并加以检验5. 分析模型对劳动力市场供给影响的现实意义二、描述样本的基本特征考虑到求职者性别这一显著特征，现对样本数据按性别做个案综述和统计量描述，汇报结果如下：Case Processing SummaryB1性别CasesValid Missing TotalN Percent N Percent N PercentB2年龄男640 100.0% 0 .0% 640 100.0% 女361 100.0% 0 .0% 361 100.0%DescriptivesB1性别Statistic Std. Error B2年龄男Mean 23.53 .12595% Confidence Interval for Mean Lower Bound 23.29 Upper Bound 23.785% Trimmed Mean 23.31 Median 23.00 Variance 9.927 Std. Deviation 3.151 Minimum 17 Maximum 39 Range 22 Interquartile Range 4Skewness 1.238 .097Kurtosis 2.536 .193 女Mean 22.53 .14595% Confidence Interval for Mean Lower Bound 22.24 Upper Bound 22.815% Trimmed Mean 22.38Median 22.00Variance 7.589Std. Deviation 2.755Minimum 17Maximum 36Range 19Interquartile Range 3Skewness 1.020 .128Kurtosis 1.768 .256 由此可见，该样本容量为1001。
利用spss分析学历与薪酬水平关系
利用spss分析学历与薪酬水平关系【摘要】本人通过调查获取了一些工资水平跟是否上过大学对应的数据数据，并做出了一个假设：上过大学比没上过大学能获得较高的薪水，并且运用spss里的方差分析和相关分析两者相结合的方式，来验证这个假设的可信度和相关程度。
根据常识和经验，在确立“是否上过大学”为自变量和工资水平为因变量的同时，我们还确立了一个协变量------“平均每天工作时间”，并通过协方差检验和偏相关检验来分析。
研究结果表明：上过大学比没上过大学能获得较高的薪水。
【关键词】薪水高学历方差分析相关分析【引言】近年来随着社会的不断进步和发展，高校扩招全国大学生数量剧增，一时间失业成为许多年青人心中的痛。
曾今一度出现过某些大学生的薪酬水平较低的情况，更是有人曾提出了“学习无用论”这对于社会进步大大不利。
SPSS是“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Science）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件，为广大的非专业人士设计，操作简便，好学易懂，简单实用。
因此，将其应用于信度分析中，能简单、快捷、准确地得到统计分析结果。
SPSS软件具有如下特点：（一）界面友好，操作简单。
除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成，使得使用者根据需要轻轻点击鼠标就可以得到相关分析后的数据结果，同时还可以得到各种分析统计量表以及直观、清晰的统计分析图表。
这些结果不但能在屏幕显示，还能转化为其它图形文件保存或者通过打印机输出。
（二）集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。
SPSS 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，自带11种类型136个函数。
它提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析等。
通过相应“菜单”、“按钮”和“对话框”的操作，就可以得到我们需要的各种统计报表或统计分析图表。
薪酬数据分析报告
薪酬数据分析报告标题：薪酬数据分析报告引言概述：薪酬数据分析是企业管理中的重要一环，对于企业的薪酬管理和人力资源决策具有重要意义。
本文将通过对薪酬数据的分析，探讨薪酬水平、薪酬差异、薪酬福利等方面的情况，并提出相应的建议。
正文内容：1. 薪酬水平1.1 平均薪酬水平根据我们对企业员工薪酬数据的分析，发现平均薪酬水平为XXX元/月。
这一数据可以为企业提供参考，用于评估企业的薪酬竞争力以及员工的薪酬待遇是否合理。
1.2 薪酬水平与职位相关性我们对不同职位的薪酬进行了比较，发现高层管理人员的薪酬水平明显高于一般员工。
这与其职责和责任的差异有关。
此外，我们还发现某些技术岗位的薪酬水平也较高，这与市场需求和人才稀缺有关。
1.3 薪酬水平与绩效关联性薪酬与绩效之间的关联性是企业激励机制的关键。
我们的数据分析显示，薪酬水平与员工绩效之间存在正相关关系。
这表明企业的薪酬制度在一定程度上能够激发员工的工作积极性和提高绩效水平。
2. 薪酬差异2.1 性别薪酬差异根据我们的数据分析，我们发现在某些职位上存在性别薪酬差异。
女性员工的薪酬普遍低于男性员工。
这一现象可能与性别歧视等因素有关，需要企业进行性别薪酬公平的评估和调整。
2.2 教育背景薪酬差异我们的数据显示，具有高学历的员工相对于低学历员工，薪酬水平更高。
这反映了企业对于高学历人才的需求和重视程度。
企业可以通过提供培训机会和职业发展路径来激励员工进一步提升教育背景。
2.3 工作经验薪酬差异工作经验对于薪酬水平也有一定影响。
我们的数据显示，随着工作经验的增加，薪酬水平呈现逐渐上升的趋势。
这表明企业更加重视有经验的员工，并愿意为其提供更高的薪酬回报。
3. 薪酬福利3.1 福利待遇分析我们对企业的福利待遇进行了分析，发现除了基本薪酬外，员工还享受到一定的福利待遇，如社保、公积金、年终奖等。
这些福利待遇能够提高员工的工作满意度和忠诚度，同时也是企业吸引和留住人才的重要手段。
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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。
StatiticGenderEducationalLevel(year)NValid474474Miing00首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：GenderFrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValidFe male21645.645.645.6Male25854.454.4100.0Total474100.0100.0上表，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：EducationalLevel(year)FrequencyPercentValidPercentCumulati vePercentValid85311.211.211.21219040.140.151.31461.31.352.515116 24.524.577.0165912.412.489.517112.32.391.81891.91.993.719275.75. 799.4202.4.499.8211.2.2100.0Total474100.0100.0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%。
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关于某企业员工工资水平影响因素的数据分析报告一、研究目的：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100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、工作时间分析了该企业员工工资总体情况和影响工资收入的因素。
二、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三、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1.1 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40%，男性占60%，男性员工比女性员工多10%。
公司49%的员工为高中及以下学历（受教育年限8-12年），48%的员工为本科学历（受教育年限13-16年），3%的员工为研究生学历（受教育年限为17年及以上）；公司有3%的员工为少数民族。
1.2 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。
从表1可知，公司员工的平均工资是$3352.60，标准差为$653.051。
女性员工的平均工资为$3490.00，男性员工为$3261.00，由此可知该公司男女之间平均工资差异不大；少数民族员工与汉族员工的平均工资有差异，但基于本数据为小样本所调查出的数据具有局限性性，不能代表总体；从职业类型来看，普通工人的平均工资为$3290.38，办公室文员的平均工资为$3075.33，这两种职业的员工平均工资没有明显差异，主任的平均工资为$4800，经理层的平均工资为$5750.00，由此可见该公司管理层员工平均工资是非管理层员工平均工资的1.6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、职业类型对当前工资的影响，可以用方差分析法和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。
2.1性别、民族、职业类型对当前工资的影响分析根据SPSS分别对性别、民族、职业类型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由表2可以得出，性别与当前工资的F值为3.011，其显著性概率p>0.05，Eta值为0.173，说明不同性别的员工平均工资无显著差异，性别不影响企业员工收入；同样，民族与当前工资的F值分别为1.458，p>0.05,少数民族与汉族员工工资具有差异，但民族与员工当前工资的Eta值仅为0.121，说明二者相关性极其微弱；职业类型与当前工资相关，其Eta值为0.675。
2.2 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的结果显示：受教育年限与当前工资的相关系数r为0.519，F值为32.612，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95.497，相关系数r 为0.968，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相关系数r为0.840，说明工作时间与目前工资高度相关。
2.3 回归分析：工作时间、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工作时间、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 工作时间（X 1）、初始工资（X 2）与当前工资（Y ）的二元线性回归从表4可以看出，拟合优度R 2=0.949，较高，说明该线性方程拟合优度较好，F 值为893.767，显著度p ＜0.01，即该回归方程线性关系显著。
自变量“工作时间”X 1和“初始工资”X 2的回归系数的估计分别为129.264和1.130，标准化系数分别为0.182和0.822，t 检验值分别为4.724和21.400，其显著性水平p 均小于0.05，所以认为X 1、X 2的回归系数高度显著。
该二元线性回归方程可以表示为：Y = 21.125+129.2641X +1.1302X三 结论从以上的分析可以得出：1.性别不影响该企业员工的当前工资收入，男性与女性的工资无显著差异。
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略高于汉族，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0.675，其显著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1.6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0.519。
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0.968，即初始工资越高，其工资收入越高，反之，则越低。
6.工作时间（X 1）和初始工资（X 2）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著。
该二元线性回归方程可以表示为：Y = 21.125+129.2641X +1.1302X（其中Y 代表当前工资，1X 代表工作时间，2X 代表初始工资。
）数据来源：统计量目前工资N 有效100 缺失0均值3352.60标准差653.051报告目前工资性别均值标准差男3261.00 644.751女3490.00 649.181总计3352.60 653.051ANOVA 表a平方和df 均方 F 显著性目前工资 * 性别组间（组合）1258584.000 1 1258584.000 3.011 .086 组内 4.096E7 98 417985.102总计 4.222E7 99a. 少于三组，无法计算目前工资 * 性别的线性度量。
相关性度量Eta Eta 方目前工资 * 性别.173 .030报告目前工资民族均值标准差汉族3338.76 655.283少数民族3800.00 435.890总计3352.60 653.051报告方差民族目前工资汉族429396.370少数民族190000.000总计426476.000ANOVA 表平方和df 均方 F 显著性目前工资 * 民族组间（组合）619072.454 1 619072.454 1.458 .230 组内 4.160E7 98 424510.730总计 4.222E7 99报告目前工资职业类型均值N 标准差普通工人3290.38 80 505.432办公室文员3075.33 15 430.263主任4800.00 3 200.000经理5750.00 2 353.553总计3352.60 100 653.051ANOVA 表平方和df 均方 F 显著性目前工资 * 职业类型组间（组合） 1.924E7 3 6414287.306 26.798 .000线性9482379.635 1 9482379.635 39.616 .000线性偏差9760482.282 2 4880241.141 20.389 .000 组内 2.298E7 96 239356.897总计 4.222E7 99相关性度量R R 方Eta Eta 方目前工资 * 职业类型.474 .225 .675 .456相关性受教育年限目前工资受教育年限Pearson 相关性 1 .519**显著性（双侧）.000N 100 100 目前工资Pearson 相关性.519** 1 显著性（双侧）.000N 100 100 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。
相关性目前工资最初工资目前工资Pearson 相关性 1 .968**显著性（双侧）.000N 100 100最初工资Pearson 相关性.968** 1显著性（双侧）.000N 100 100**. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。
相关性工作时间目前工资工作时间Pearson 相关性 1 .840**显著性（双侧）.000N 100 100目前工资Pearson 相关性.840** 1显著性（双侧）.000N 100 100**. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。
模型汇总模型R R 方调整 R 方标准估计的误差1 .974a.949 .947 149.680a. 预测变量: (常量), 最初工资, 工作时间。
Anova b模型平方和df 均方 F Sig.1 回归 4.005E72 2.002E7 893.767 .000a残差2173190.184 97 22404.023总计 4.222E7 99a. 预测变量: (常量), 最初工资, 工作时间。
b. 因变量: 目前工资。