关于某企业员工工资水平影响因素的spss数据分析实施报告.docx
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关于某企业员工工资水平影响因素的spss数据分析实施报告
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。
表1企业员工当前工资的总体情况
均值
标准差
当前工资
$3352.60
$653.
女性员工当前工资
$3490.00
$649.
男性员工当前工资
$3261.00
$644.751
少数民族员工当前工资
$3800.00
$435.890
汉族员工当前工资
$3338.76
$655.283
普通工人当前工资
$3290.38
$505.432
办公室文员当前工资
$3075.33
$430.263
主任当前工资
$4800.00
$200.000
经理当前工资
$5750.00
$353.553
从表1可知,公司员工的平均工资是$3352.60,标准差为$653.。
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
F
p
Eta
目前工资与性别
3.011
0,086
0.173
目前工资与民族
1.458
0.230
0.121
目前工资与职业类型
26.798
0.000
0.675
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当前工资的影响因素分析
F
r
p
受教育年限与目前工资
32.612
0.519
0.000
初始工资与目前工资
95.497
0.968
0.000
工作时间与目前工资
78.611
0.840
0.000
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(X1)、初始工资(X2)与当前工资(Y)的二元线性回归
B
b
t
p
constants
21.125
0.204
0.809
工作时间
129.264
0.182
4.724
0.000
初始工资
1.130
0.822
21.400
0.000
R2=0,949F=893.767p<0.05
从表4可以看出,拟合优度R2=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”X1和“初始工资”X2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X1、X2的回归系数高度显著。
该二元线性回归方程可以表示为:
=21.125+129.264
+1.130
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(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著。
该二元线性回归方程可以表示为:
=21.125+129.264
+1.130
(其中
代表当前工资,
代表工作时间,
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.
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.
ANOVA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
4.096E7
98
417985.102
总计
4.222E7
99
a.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.
报告
方差
民族
目前工资
汉族
429396.370
少数民族
190000.000
总计
426476.000
ANOVA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
4.160E7
98
424510.730
总计
4.222E7
99
相关性度量
Eta
Eta方
目前工资*民族
.121
.015
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.
ANOVA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
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)
.000
N
100
100
目前工资
Pearson相关性
.519**
1
显著性(双侧)
.000
N
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)
.000
N
100
100
最初工资
Pearson相关性
.968**
1
显著性(双侧)
.000
N
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)
.000
N
100
100
目前工资
Pearson相关性
.840**
1
显著性(双侧)
.000
N
100
100
**.在.01水平(双侧)上显著相关。
输入/移去的变量b
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
最初工资,工作时间a
.
输入
a.已输入所有请求的变量。
b.因变量:
目前工资
模型汇总
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
1
.974a
.949
.947
149.680
a.预测变量:
(常量),最初工资,工作时间。
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
4.005E7
2
2.002E7
893.767
.000a
残差
2173190.184
97
22404.
总计
4.222E7
99
a.预测变量:
(常量),最初工资,工作时间。
b.因变量:
目前工资
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B的95.0%置信区间
B
标准误差
试用版
下限
上限
1
(常量)
21.125
103.398
.204
.839
-184.092
226.341
工作时间
129.264
27.361
.182
4.724
.000
74.960
183.569
最初工资
1.130
.
.822
21.400
.000
1.025
1.235
a.因变量:
目前工资