员工工资水平影响因素的spss数据分析报告
SPSS数据分析报告(最终版)
SPSS数据分析报告(最终版)
本报告是基于SPSS软件对xxx的数据进行的分析以探索数据内容及特征的最终报告。
在本次数据分析中，主要使用了SPSS多维描述分析、卡方检验以及双因素方差分析
等多种统计方法，分析情况如下：
一、多维描述分析
通过SPSS对xxx的数据进行多维描述分析，我们可以获得如下结果：
1、利用计数分析，可以获得少数个变量的定量衡量索概况，如年龄段、人口性别比
例等；
2、通过求和和平均值等计算，可以得到多个变量的汇总信息，不仅可以做出宏观上
的判断，还能得到更加精准的数据判断；
3、对离散变量的分析可以通过比率图得出三维以上的图表，使变量的差异更加清晰
显示，以方便我们进行决策。
二、卡方检验
通过卡方检验，可以显示数据中变量之间的差异和关系，揭示变量的相互作用，以便
更好地弄清变量的影响程度。
本次分析结果是：xxxx变量与其它变量之间的关系属于非独立关系，有显著影响，有显著差异。
三、双因素方差分析
双因素方差分析是根据多个变量的相互作用来分析变量关系的一种方法。
SPSS双因素方差分析结果显示：两个变量xxx和yyy之间的相关性有显著的影响，差异显著，属于非
独立关系。
最终，本次数据分析结果表明，xxx的变量与其它变量之间有明显的差异和相关性，
从而可以有效地影响分析和决策，使政府、行业、公司等能够更好地掌握和把握市场发展
趋势。
SPSS数据分析报告
SPSS数据分析报告一.研究背景数据分析是科学研究中非常重要的一个环节，它能够帮助研究者从数据中获取有用的信息以支持科学决策。
SPSS是常用的数据分析软件之一，它具有强大的数据处理和分析功能，可以帮助研究者进行多种统计分析。
二.数据收集与处理本研究收集到的数据包括100个样本，每个样本有以下三个变量：性别、年龄和收入。
数据收集过程中，通过问卷调查的方式获取了样本的性别和年龄信息，同时进行了收入的调查和记录。
对于数据的处理，首先进行了数据清洗，删去了有缺失值的样本。
然后进行了数据的转换和标准化，使得整个数据集具备可分析性。
三.描述性统计分析四.相关分析为了探究变量之间的相关关系，采用皮尔逊相关系数进行相关分析。
结果显示，性别与收入之间的相关系数为-0.15，呈现弱的负相关关系；年龄与收入之间的相关系数为0.28，呈现中等强度的正相关关系。
这些结果提示性别对收入的影响较小，而年龄对收入有一定的影响。
五.t检验六.回归分析为了探究年龄对收入的影响，进行了回归分析。
将“年龄”设为自变量，将“收入”设为因变量，进行线性回归分析。
结果显示，回归方程为Y=1000+100X，其中Y代表收入，X代表年龄。
回归方程的R^2为0.08，说明年龄可以解释收入的8%的变异性。
这个结果提示年龄对收入有一定的解释力。
七.结论与讨论通过对100个样本的数据进行SPSS分析，我们得出以下结论：性别对收入的影响不显著。
年龄与收入呈现中等强度的正相关关系，年龄可以解释收入的8%的变异性。
这些结果对我们理解收入的影响因素具有指导意义，也给我们提供了相应的决策支持。
总之，SPSS数据分析报告可以帮助研究者从收集到的数据中提取有用信息，并对变量之间的关系进行探究。
通过描述性统计分析、相关分析、t检验和回归分析等方法，我们可以得出科学的结论，为进一步的科学研究和实践提供支持。
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。
数据来源：C:\SPSSEVAL\Empolyee data.sav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均值标准差当前工资$34,419.57 $17,075.661女性员工当前工资$26,031.92 $7,558.021男性员工当前工资$41,441.78 $19,499.214少数民族员工当前工资$36,023.31 $18,044.096非少数民族员工当前工资$28,713.94 $11,421.638办事员当前工资$27,838.54 $7,567.995保管员当前工资$30,938.89 $2,114.616经理当前工资$63,977.80 $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。
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。
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
spss的数据分析报告范文
spss的数据分析报告范文SPSS 的数据分析报告范文一、引言在当今的信息时代，数据成为了决策的重要依据。
通过对数据的深入分析，我们可以发现隐藏在其中的规律和趋势，为企业的发展、学术研究以及社会问题的解决提供有力的支持。
本报告将以具体数据集名称为例，运用 SPSS 软件进行数据分析，旨在揭示数据背后的有价值信息。
二、数据来源与背景（一）数据来源本次分析所使用的数据来源于具体的收集途径，如问卷调查、数据库等。
共收集了具体数量个样本，涵盖了相关的变量或指标。
（二）背景介绍这些数据是为了研究研究的主题或问题而收集的。
例如，可能是为了了解消费者的购买行为、员工的工作满意度，或者是某种疾病的发病因素等。
三、数据预处理（一）数据清理首先，对数据进行了初步的清理工作。
检查并处理了缺失值，对于少量的缺失值，采用了具体的处理方法，如均值填充、删除等；对于存在异常值的数据，通过具体的判断方法和处理方式进行了处理。
（二）数据编码对分类变量进行了编码，将其转换为数字形式，以便于后续的分析。
例如，将性别变量编码为 0 和 1，分别代表男性和女性。
（三）数据标准化为了消除不同变量量纲的影响，对部分数据进行了标准化处理，使得各个变量在相同的尺度上进行比较和分析。
四、描述性统计分析（一）集中趋势计算了各个变量的均值、中位数和众数。
例如，年龄变量的均值为具体数值，中位数为具体数值，众数为具体数值，从而了解数据的中心位置。
（二）离散程度通过计算标准差、方差和极差，来描述数据的离散程度。
例如，收入变量的标准差为具体数值，方差为具体数值，极差为具体数值，反映了收入的分布范围。
（三）分布形态绘制了直方图和箱线图，观察数据的分布形态。
例如，成绩变量呈现出近似正态分布，而工作时间变量则呈现出偏态分布。
五、相关性分析（一）变量之间的相关性计算了各个变量之间的皮尔逊相关系数，以判断变量之间的线性关系。
结果发现，变量 A 与变量 B 之间存在显著的正相关关系（r ＝具体数值，p ＜ 005），而变量 C 与变量 D 之间则不存在显著的相关性（p ＞ 005）。
spss数据分析案例
spss数据分析案例SPSS数据分析案例。
在实际的数据分析工作中，SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一个非常常用的统计分析软件。
它提供了强大的数据处理和分析功能，可以帮助研究人员快速、准确地进行数据处理和分析。
本文将通过一个实际的案例，介绍如何使用SPSS进行数据分析，并展示分析结果。
案例背景：某公司想要了解员工满意度与工作绩效之间的关系，为了达到这个目的，他们进行了一项调查，收集了员工的满意度评分和绩效评分数据。
现在，他们希望通过这些数据，利用SPSS进行分析，找出员工满意度和工作绩效之间的关系。
数据收集：首先，我们收集了100名员工的满意度评分和绩效评分数据。
满意度评分采用了1-5的五级评分制，绩效评分采用了1-100的百分制评分。
数据导入：将收集到的数据导入SPSS软件中，创建一个新的数据集，并将员工的满意度评分和绩效评分数据分别录入到不同的变量中。
数据描述统计分析：首先，我们对数据进行描述性统计分析，包括计算满意度评分和绩效评分的均值、标准差、最大值、最小值等。
这些统计量可以帮助我们更好地了解数据的分布情况。
相关性分析：接下来，我们使用SPSS进行相关性分析，探索员工满意度评分和绩效评分之间的相关关系。
通过相关性分析，我们可以计算出两个变量之间的相关系数，进而判断它们之间是否存在显著的相关性。
回归分析：在确定了员工满意度评分和绩效评分之间存在相关性的基础上，我们可以进一步进行回归分析，建立员工满意度评分对绩效评分的预测模型。
通过回归分析，我们可以得到员工满意度评分对绩效评分的影响程度，以及其他可能影响绩效评分的因素。
结论：通过SPSS数据分析，我们发现员工满意度评分与绩效评分之间存在显著的正相关关系，即员工满意度评分越高，其绩效评分也越高。
这为公司提高员工绩效提供了重要的参考依据，可以通过提升员工满意度来提高整体绩效水平。
总结：在本案例中，我们利用SPSS软件进行了员工满意度和绩效之间的数据分析。
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。
某公司雇员目前薪水影响因素回归分析
《统计软件及应用》课程论文姓名杨羚南昌航空大学经济管理学院某公司雇员目前薪水影响因素回归分析一、提出问题公司雇员的工资有高有低，工资增长的幅度和速度也不相同。
工资的高低和增长与哪些因素有关，不同的因素对工资的影响有多深，它们之间有怎样直接或间接的关系，在此，我们对某公司雇员目前薪水影响因素进行回归分析。
二、数据收集雇员数据.sav此为分析的数据，来源老师教案。
价指标有编号、性别、生日、教育年限、工种、目前薪水、初职薪水、雇用时间、工龄、少数民族，以上为雇员的主要数据，能够比较全面的反映雇员的主要情况。
三、数据统计处理表为雇员数据操作步骤：线性回归分析窗口线性回归的Statistics窗口线性回归的Options窗口线性回归的Plots窗口线性回归的Save窗口四、结果及分析某公司雇员目前薪水影响因素多元线性回归分析结果（强制进入策略）（一）结论：表各列数据项的含义依次为：被解释变量和解释变量的复关系数、判定系数、调整的判定系数、回归方程的估计标准误差。
依据该表可进行拟合优度检验。
由于调整系数与1差距甚远，因此认为拟合优度较低，被解释变量可以被模型解释的部分不多。
某公司雇员目前薪水影响因素多元线性回归分析结果（强制进入策略）（二）结论：依据该表可进行回归方程的显著性检验，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性模型。
某公司雇员目前薪水影响因素多元线性回归分析结果（强制进入策略）（三）某公司雇员目前薪水影响因素多元线性回归分析结果（强制进入策略）（四）某公司雇员目前薪水影响因素多元线性回归分析结果（向后筛选策略）某公司雇员目前薪水影响因素多元线性回归分析的残差累计概率图某公司雇员目前薪水影响因素多元线性回归分析的残差图总的来说，影响雇员薪水的主要因素有初职薪水、工种、工龄、雇用时间和教育年限，其中最为重要的是初职薪水。
五、建议和对策薪水与所从事的工种关系密切---不同工种薪资有所不同、薪水与人员能力关系密切---工作主要还是看实践能力，学历是基础，但并非学历越高越好、薪水与年龄关系密切---每位职员要在不断的实践中提高自己的价值。
SPSS相关分析实验报告_实验报告_
SPSS相关分析实验报告篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告实验一一.实验目的掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。
二.实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。
更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。
P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。
一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。
越小，则相关程度越低。
而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。
三、实验内容掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。
(1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。
C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。
人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。
(2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。
读入数据后：A.点击系统弹出一个对话窗口。
B.点击OK，系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。
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。
spss论文分析报告带数据公司绩效
spss论文分析报告带数据公司绩效引言公司绩效是衡量一个企业运营状况的重要指标。
在现代竞争激烈的商业环境下，了解和分析公司的绩效状况对于企业的发展和决策至关重要。
为了更好地理解和评估公司的绩效，本报告采用SPSS软件对一家虚拟公司的数据进行分析，并给出相应的结果和建议。
调查方法本次调查涉及到的数据采集是通过一份问卷调查完成的。
问卷包括了以下几个方面的内容：员工满意度、销售业绩、公司业务发展情况、员工福利等。
共有300名员工参与了调查，他们分别来自不同部门和职位。
问卷中的指标采用了5级评分，评分从1到5，分别代表了非常不满意、不满意、一般、满意和非常满意。
数据分析与结果部门间的员工满意度比较为了了解不同部门的员工满意度水平，我们对不同部门的员工满意度进行了统计分析。
结果如下：部门员工满意度平均分销售部 4.2生产部 4.5人力资源部 3.8财务部 4.0研发部 4.3从上表可以看出，生产部的员工满意度最高，平均得分为4.5，而人力资源部的员工满意度最低，平均得分为3.8。
这些结果可能与部门的工作性质、领导风格和福利待遇等因素有关。
销售业绩与员工满意度的相关性分析为了研究销售业绩与员工满意度之间的关系，我们进行了相关性分析。
结果如下：相关系数p值-0.22 0.001结果显示销售业绩与员工满意度呈现负相关，相关系数为-0.22，p值为0.001。
这意味着员工满意度对销售业绩有着一定的影响，满意度越高，销售业绩越可能提高。
公司业务发展情况的综合评价为了综合评价公司的业务发展情况，我们从以下几个方面进行了评估：销售额增长率、市场份额增长率、利润增长率和客户满意度。
通过对这些指标进行加权平均，得出了公司业务发展情况的综合评分。
结果如下：公司业务发展综合评分4.2公司业务发展情况的综合评分为 4.2，表明公司的业务发展整体处于良好状态。
结论与建议基于以上分析结果，我们得出以下结论和建议：1.生产部的员工满意度最高，这可能与生产部的工作环境和福利待遇有关。
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：由此可见，该样本容量为1001。
其中，男性640人，女性361人，年龄分布从17岁至39岁不等。
此外，还可看出男女生年龄的均值、最值、方差等统计量。
可见样本中的男女性基本都为刚进入劳动力市场时间不长的人群。
以下，将对样本总体的几个重要变量（即，学历、工作经历、户口所在地、职业状态、期望薪水、最低薪水、求职信心等）进行描述统计。
结果如下：从上表可以看出，求职者中高中（中专）学历者最多，占样本总体的64.9%，大专（高职）学历者次之，而初中及以下和研究生以上者最少。
说明样本中的高学历者不多。
依上可见，大多数的求职者有工作经验，多在1到4年之间，没有或有五年以。
说明绝大多数人是有过工作经历而又重新上工作经验者共计不到样本容量的15由此可见，求职者绝大多数为非本地人口。
由上表可以看出，求职者目前的职业状态多为离职人员，约占到求职者总数的75%，少数为应届生和在职人员，极少数为其他人员。
即多为辞去原先工作来从上述求职者的期望薪水可以看出，基本服从正态分布。
即中等工资的期望人数最多，越往两级，人数越少。
这和上面关于学历的分析表有关，可以认为学历越高者，对自己的工资期望会相对较高。
该样本中高学历者较少，对工资的期同期望薪水的显示结果相似，最低薪水也呈现中间多，两头少的趋势，但最低薪水的图像是左偏的，即可以接受较低的最低工资者是极其少数的。
上述求职信心的统计结果显示，大多数求职者对求职是有心的，只有不到6%的求职者显现出较弱或者很弱的信心。
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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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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 data.sav
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
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
均值标准差
当前工资$34,419.57 $17,075.661
女性员工当前工资$26,031.92 $7,558.021
男性员工当前工资$41,441.78 $19,499.214
少数民族员工当前工资$36,023.31 $18,044.096
非少数民族员工当前工资$28,713.94 $11,421.638
办事员当前工资$27,838.54 $7,567.995
保管员当前工资$30,938.89 $2,114.616
经理当前工资$63,977.80 $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。
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1.59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1.25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1.25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。
2.1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119.798 ＜0.01 0.450
民族与当前工资15.326 ＜0.01 0.177
职业类型与当前工资40.521 ＜0.01 0.805
工作经历与当前工资 1.040 ＞0.05 0.669 由表2可以得出，性别与当前工资的F值为119.798，其显着性概率p＜0.01，Eta值为0.450，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15.326和40.521，二者的显着性概率p均小于0.01，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0.177，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0.805。
工作经历与当前工资的显着性概率p＞0.05，说明员工之前的工作经历对员工的当前工资没有影响。
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 当前工资的影响因素分析
F r p
受教育年限与当前工资92.779 0.661 ＜0.01
初始工资与当前工资33.040 0.880 ＜0.01
工作时间与当前工资 1.503 0.084 ＞0.05 表3的结果显示：受教育年限与当前工资在0.01的显着性水平下显着，相关系数r为0.661，F值为92.779，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33.040，其显着性概率p ＜0.01，相关系数r为0.880，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＞0.05，即二者相互独立，不具有相关关系。
2.3 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 ﹣4.452 ＜0.01
教育年限1020.4 0.172 6.356 ＜0.01
初始工资 1.673 0.771 28.42 ＜0.01
R2=0.792 F=898.947 p＜0.01
从表4可以看出，拟合优度R2=0.792，较高，说明该线性方程拟合优度较好，F值为898.947，显着度p ＜0.01，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1020.4和1.673，标准化系数分别为0.172和0.771，t检验值分别为6.356和28.42，其显着性水平p均小于0.01，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+1020.41X+1.6732X
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
1.59倍，性别与当前工资的相关比率为0.450。
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1.25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0.805，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0.661。
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0.880，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+1020.41X+1.6732X
（其中Y代表当前工资，1X代表受教育年限，2X代表初始工资。
）。