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SPSS论文

天津市大学生求职状况调查分析

————天津市大学生求职调查表

曾几何时，被誉为“天之骄子”的大学生找工作时是“皇帝的女儿不愁嫁”。

而如今这种优越感几近消失，面对就业却是眉头紧皱。

近年来，中国高校毕业生数量逐年增多，大学生面临着严峻的就业形势。

加之当前深受金融危机的影响，毕业生的就业受到前所未有的挑战。

大学生在毕业后能否顺利就业，已成为全社会普遍关注的热点问题。

而面对那些“多如牛毛”的就业单位时，大学生的选择也无疑成为另一种焦点。

本研究报告专门探讨了天津市大学生求职状况的差异。

为了有效调查天津市大学生的求职状况，本研究报告采用了两变量描述统计的调查方法，分别从四类不同的分析角度出发，深刻剖析了天津市大学生的求职状况。

具体分析如下：

第一类（自变量为定类因变量为定类）

自变量：

性别

因变量：

工作单位

案例处理摘要

案例

有效的

缺失

合计

百分比

工作单位*性别

634

45.6%

756

54.4%

1390

100.0%

工作单位*性别交叉制表

性别

合计

工作单位

事业单位

计数

125

188

性别中的%

21.8%

36.2%

29.7%

总数的%

9.9%

19.7%

29.7%

政府部门

计数

性别中的%

12.1%

7.0%

9.3%

总数的%

5.5%

3.8%

9.3%

国营企业

计数

126

性别中的%

26.6%

14.2%

19.9%

总数的%

12.1%

7.7%

19.9%

私营企业

计数

171

性别中的%

26.3%

27.5%

27.0%

总数的%

12.0%

15.0%

27.0%

外资企业

计数

性别中的%

5.2%

10.4%

8.0%

总数的%

2.4%

5.7%

8.0%

合资企业

计数

性别中的%

8.0%

4.6%

6.2%

总数的%

3.6%

2.5%

6.2%

合计

计数

289

345

634

性别中的%

100.0%

总数的%

45.6%

54.4%

100.0%

在第一类的“两变量描述统计中”：

我选择性别作为自变量，工作单位作为因变量。

我想要探讨的问题是性别对于工作单位的选择到底有没有影响？

如果有，那么它们之间是什么样的影响?

从上述的交叉表和复式条形图所显示的数据结果来看，性别对于工作单位的选择还是有一定的影响的。

我们总共选择了634位被调查者（其中男性有289位，女性有345位），这些被调查者的选择各有千秋，不尽相同。

具体表现在：

1.总计有188位被调查者选择在事业单位中工作：

其中男性有63位（约占性别中的21.8%约占总数的9.9%），女性有125位（约占性别中的36.2%约占总数的19.7），女性人数明显比男性多。

2.总计有59位被调查者选择在政府部门中工作：

其中男性有35位（约占性别中的12.1%约占总数的5.5%），女性有24位（约占性别中的7.0%约占总数的3.8%），男性比女性略多些。

3.总计有126位被调查者选择在国营企业中工作：

其中男性有77位（约占性别中的26.6%约占总数的12.1%），女性有49位（约占性别中的14.2%约占总数的7.7%），男性比女性多些。

4.总计有171位被调查者选择在私营企业中工作：

其中男性有76位（约占性别中的26.3%约占总数的12.0%），女性有95位（约占性别中的27.5%约占总数的15.0%），女性比男性多些。

5.总计有51位被调查者选择在外资企业中工作：

其中男性有15位（约占性别中的5.2%约占总数的2.4%），女性有36位（约占性别中的10.4%约占总数的5.7%），女性比男性多些。

6.总计有39位被调查者选择在合资企业中工作：

其中男性有23位（约占性别中的8.0%约占总数的3.6%），女性有16位（约占性别中的4.6%约占总数的2.5%），男性比女性略多些。

分析：

通过上述数据可以看出性别对于工作单位的选择还是有一定的影响的。

在事业单位、私营企业和外资企业中，女性比男性多些；而在政府部门、国营企业和合资企业中，男性比女性多些。

第一类（自变量为定类因变量为定序）

自变量：

工作单位

因变量：

您工作初期最接近的工资待遇

案例处理摘要

案例

有效的

缺失

合计

百分比

您工作初期工资遇待最接近*工作单位

621

44.7%

769

55.3%

1390

100.0%

您工作初期工资遇待最接近*工作单位交叉制表

工作单位

合计

事业单位

政府部门

国营企业

私营企业

外资企业

合资企业

您工作初期工资遇待最接近

999元以下

计数

工作单位中的%

12.0%

12.5%

1.7%

10.1%

.0%

5.1%

8.1%

总数的%

3.5%

1.1%

.3%

2.7%

.0%

.3%

8.1%

1000-1499元

计数

204

工作单位中的%

43.2%

23.2%

28.9%

31.4%

22.6%

30.8%

32.9%

总数的%

12.7%

2.1%

5.6%

8.5%

1.9%

32.9%

1500-1999元

计数

174

工作单位中的%

25.7%

23.2%

33.1%

25.4%

34.0%

33.3%

28.0%

总数的%

7.6%

2.1%

6.4%

6.9%

2.9%

2.1%

28.0%

2000-2999元

计数

129

工作单位中的%

14.8%

35.7%

24.8%

21.9%

20.8%

10.3%

20.8%

总数的%

4.3%

3.2%

4.8%

6.0%

1.8%

.6%

20.8%

3000-4999元

计数

工作单位中的%

3.3%

5.4%

9.1%

8.3%

17.0%

12.8%

7.7%

总数的%

1.0%

.5%

1.8%

2.3%

1.4%

.8%

7.7%

5000元以上

计数

工作单位中的%

1.1%

.0%

2.5%

3.0%

5.7%

7.7%

2.6%

总数的%

.3%

.0%

.5%

.8%

.5%

2.6%

合计

计数

183

121

169

621

工作单位中的%

100.0%

总数的%

29.5%

9.0%

19.5%

27.2%

8.5%

6.3%

100.0%

在第一类的“两变量描述统计中”：

我选择“工作单位”作为自变量，“您工作初期最接近的工资待遇”作为因变量。

我想要探讨的问题是“工作单位”对于“您工作初期最接近的工资待遇”到底有没有影响？

如果有，那么它们之间是什么样的影响?

从上述的交叉表和复式条形图所显示的数据结果来看，“工作单位”对于“您工作初期最接近的工资待遇”还是有一定的影响的。

我们总共选择了621位被调查者，其中“工作初期最接近的工资待遇在999元以下”的有50人；“工作初期最接近的工资待遇在1000-1499元之间的”的有204人；“工作初期最接近的工资待遇在1500-1999元之间的”的有174人；“工作初期最接近的工资待遇在2000-2999元之间的”的有129人；“工作初期最接近的工资待遇在3000-4999元之间的”的有48人；“工作初期最接近的工资待遇在5000元以上的”的有16人。

具体表现在：

1.“工作初期最接近的工资待遇在999元以下”：

“事业单位”的有22名（约占总数的3.5%）；“政府部门”的有7名（约占总数的1.1%）；“国营企业”的有2名（约占总数的0.3%）；“私营企业”的有17名（约占总数的2.7%）；“外资企业”的有0名（约占总数的0.0%）；“合资企业”的有2名（约占总数的0.3%）。

2.“工作初期最接近的工资待遇在1000—1499元之间的”：

“事业单位”的有79名（约占总数的12.7%）；“政府部门”的有13名（约占总数的2.1%）；“国营企业”的有35名（约占总数的5.6%）；“私营企业”的有53名（约占总数的8.5%）；“外资企业”的有12名（约占总数的1.9%）；“合资企业”的有12名（约占总数的1.9%）。

3.“工作初期最接近的工资待遇在1500—1999元之间的”：

“事业单位”的有47名（约占总数的7.6%）；“政府部门”的有13名（约占总数的2.1%）；“国营企业”的有40名（约占总数的6.4%）；“私营企业”的有43名（约占总数的6.9%）；“外资企业”的有18名（约占总数的2.9%）；“合资企业”的有13名（约占总数的2.1%）。

4.“工作初期最接近的工资待遇在2000—2999元之间的”：

“事业单位”的有27名（约占总数的4.3%）；“政府部门”的有20名（约占总数的3.2%）；“国营企业”的有30名（约占总数的4.8%）；“私营企业”的有37名（约占总数的6.0%）；“外资企业”的有11名（约占总数的1.8%）；“合资企业”的有4名（约占总数的0.6%）。

5.“工作初期最接近的工资待遇在3000—4999”：

“事业单位”的有6名（约占总数的1.0%）；“政府部门”的有3名（约占总数的0.5%）；“国营企业”的有11名（约占总数的1.8%）；“私营企业”的有14名（约占总数的2.3%）；“外资企业”的有9名（约占总数的1.4%）；“合资企业”的有5名（约占总数的0.8%）。

6.“工作初期最接近的工资待遇在5000元以上的”：

“事业单位”的有2名（约占总数的0.3%）；“政府部门”的有0名（约占总数的0.0%）；“国营企业”的有3名（约占总数的0.5%）；“私营企业”的有5名（约占总数的0.8%）；“外资企业”的有3名（约占总数的0.5%）；“合资企业”的有3名（约占总数的0.5%）。

分析：

通过以上的数据可以看出，“工作单位”对“您工作初期最接近的工资待遇”还是会有一定的影响的。

总的来说，“工作初期最接近的工资待遇在999元以下的”：

“事业单位”的人数最多，下面是“私营企业”，之后是“政府部门”，最后是“国营企业”和“合资企业”，“外资企业”没有。

“工作初期最接近的工资待遇在1000—1499元之间的”：

“事业单位”的最多，下面是“私营企业”，之后是“国营企业”，接下来是“政府部门”，最后是“外资企业”和“合资企业”。

“工作初期最接近的工资待遇在1500—1999元之间的”：

“事业单位”的最多，下面是“私营企业”，之后是“国营企业”，接下来是“外资企业”，“政府部门”和“合资企业”并列。

“工作初期最接近的工资待遇在2000—2999元之间的”、人数从多到少依次为：

“私营企业”“国营企业”“事业单位”“政府部门”“外资企业”“合资企业”。

“工作初期最接近的工资待遇在3000—4999”、人数从多到少依次为：

“私营企业”“国营企业”“外资企业”“事业单位”“合资企业”“政府部门”。

“工作初期最接近的工资待遇在5000元以上的”：

人数最多的为“私营企业”，“国营企业”、“外资企业”和“合资企业”并列，下来是“事业单位”，“政府部门”为无。

第一类（自变量为定序因变量为定类）

自变量：

家庭月收入

因变量：

您对您的工资收入

案例处理摘要

案例

有效的

缺失

合计

百分比

您对您的工资收入*家庭月收入

582

41.9%

808

58.1%

1390

100.0%

您对您的工资收入*家庭月收入交叉制表

家庭月收入

合计

999元以下

1000-1999

2000-2999

3000-4999

5000-7999

8000-11999

12000元以上

您对您的工资收入

非常满意

计数

家庭月收入中的%

6.1%

9.1%

4.2%

9.2%

11.3%

19.2%

13.0%

8.8%

总数的%

.5%

2.1%

.9%

2.4%

1.5%

.9%

.5%

8.8%

满意

计数

181

家庭月收入中的%

34.7%

32.6%

31.9%

29.4%

32.5%

19.2%

30.4%

31.1%

总数的%

2.9%

7.4%

6.5%

7.7%

4.5%

.9%

1.2%

31.1%

一般

计数

282

家庭月收入中的%

40.8%

42.4%

53.8%

51.6%

47.5%

50.0%

52.2%

48.5%

总数的%

3.4%

9.6%

11.0%

13.6%

6.5%

2.2%

2.1%

48.5%

不满意

计数

家庭月收入中的%

14.3%

13.6%

9.2%

8.5%

8.8%

11.5%

4.3%

10.3%

总数的%

1.2%

3.1%

1.9%

2.2%

1.2%

.5%

.2%

10.3%

非常不满意

计数

家庭月收入中的%

4.1%

2.3%

.8%

1.3%

.0%

1.4%

总数的%

.3%

.5%

.2%

.3%

.0%

1.4%

合计

计数

132

119

153

582

家庭月收入中的%

100.0%

总数的%

8.4%

22.7%

20.4%

26.3%

13.7%

4.5%

4.0%

100.0%

在第一类的“两变量描述统计中”：

我选择“家庭月收入”作为自变量，“您对您的工资收入”作为因变量。

我想要探讨的问题是“家庭月收入”对于“您对您的工资收入的看法”到底有没有影响？

如果有，那么它们之间是什么样的影响?

从上述的交叉表和复式条形图所显示的数据结果来看，“家庭月收入”对于“您对您的工资收入的看法”还是有一定的影响的。

我们总共选择了582位被调查者，具体情况如下：

1.家庭月收入在999元以下的、对“您对您的工资收入的看法”持“非常满意”态度的有3人（约占总数的0.5%）；对“您对您的工资收入的看法”持“满意”态度的有17人（约占总数的2.9%）；对“您对您的工资收入的看法”持“一般”态度的有20人（约占总数的3.4%）；对“您对您的工资收入的看法”持“不满意”态度的有7人（约占总数的1.2%）；对“您对您的工资收入的看法”持“非常不满意”态度的有2人（约占总数的0.3%）。

2.家庭月收入在1000-1999元之间的、对“您对您的工资收入的看法”持“非常满意”态度的有12人（约占总数的2.1%）；对“您对您的工资收入的看法”持“满意”态度的有43人（约占总数的7.4%）；对“您对您的工资收入的看法”持“一般”态度的有56人（约占总数的9.6%）；对“您对您的工资收入的看法”持“不满意”态度的有18人（约占总数的3.1%）；对“您对您的工资收入的看法”持“非常不满意”态度的有3人（约占总数的0.5%）。

3.家庭月收入在2000-2999元之间的、对“您对您的工资收入的看法”持“非常满意”态度的有5人（约占总数的0.9%）；对“您对您的工资收入的看法”持“满意”态度的有38人（约占总数的6.5%）；对“您对您的工资收入的看法”持“一般”态度的有64人（约占总数的11.0%）；对“您对您的工资收入的看法”持“不满意”态度的有11人（约占总数的1.9%）；对“您对您的工资收入的看法”持“非常不满意”态度的有1人（约占总数的0.2%）。

4.家庭月收入在3000-4999元之间的、对“您对您的工资收入的看法”持“非常满意”态度的有14人（约占总数的2.4%）；对“您对您的工资收入的看法”持“满意”态度的有45人（约占总数的7.7%）；对“您对您的工资收入的看法”持“一般”态度的有79人（约占总数的13.6%）；对“您对您的工资收入的看法”持“不满意”态度的有13人（约占总数的2.2%）；对“您对您的工资收入的看法”持“非常不满意”态度的有2人（约占总数的0.3%）。

5.家庭月收入在5000-7999元之间的、对“您对您的工资收入的看法”持“非常满意”态度的有9人（约占总数的1.5%）；对“您对您的工资收入的看法”持“满意”态度的有26人（约占总数的4.5%）；对“您对您的工资收入的看法”持“一般”态度的有38人（约占总数的6.5%）；对“您对您的工资收入的看法”持“不满意”态度的有7人（约占总数的1.2%）；对“您对您的工资收入的看法”持“非常不满意”态度的有0人（约占总数的0.0%）。

6.家庭月收入在8000—11999元之间的、对“您对您的工资收入的看法”持“非常满意”态度的有5人（约占总数的0.9%）；对“您对您的工资收入的看法”持“满意”态度的有5人（约占总数的0.9%）；对“您对您的工资收入的看法”持“一般”态度的有13人（约占总数的2.2%）；对“您对您的工资收入的看法”持“不满意”态度的有3人（约占总数的0.5%）；对“您对您的工资收入的看法”持“非常不满意”态度的有0人（约占总数的0.0%）。

7.家庭月收入在12000元以上的、对“您对您的工资收入的看法”持“非常满意”态度的有3人（约占总数的0.5%）；对“您对您的工资收入的看法”持“满意”态度的有7人（约占总数的1.2%）；对“您对您的工资收入的看法”持“一般”态度的有12人（约占总数的2.1%）；对“您对您的工资收入的看法”持“不满意”态度的有1人（约占总数的0.2%）；对“您对您的工资收入的看法”持“非常不满意”态度的有0人（约占总数的0.0%）。

分析：

总的来说，“您对您的工资收入的看法”按不同的认可度（“非常满意”“满意”“一般”“不满意”“非常不满意”）由高到低呈现出“先上升后下降”的开口向下的抛物线趋势，且各个层次的“家庭月收入”的不同对于“您对您的工资收入的看法”的落差比例也按照“非常满意”“满意”“一般”“不满意”“非常不满意”的顺序呈现出“先由低到高、再由高到低”的变化趋势。

通过以上的分析可以看出：

在“您对您的工资收入的看法”持“肯定态度”（“非常满意”“满意”）的数据中，“家庭月收入”对“您对您的工资收入的看法”呈反比例的变化趋势（即：

“家庭月收入”越低，越满意；“家庭月收入”越高，满意的人数越少）；在“您对您的工资收入的看法”持“中立态度”（“一般”）的数据中，“家庭月收入”对“您对您的工资收入的看法”也呈现出反比例的变化趋势（同上）；而在“您对您的工资收入的看法”持“否定态度”（“不满意”“非常不满意”）的数据中，“家庭月收入”对“您对您的工资收入的看法”却呈现出正比例的变化趋势（即：

“家庭月收入”越低，越不满意；“家庭月收入”越高，不满意的人数越少）。

第二类（自变量为定序因变量为定序）

自变量：

父亲的文化程度

因变量：

家庭月收入

案例处理摘要

案例

有效的

缺失

合计

百分比

家庭月收入*父亲的文化程度

1297

93.3%

6.7%

1390

100.0%

家庭月收入*父亲的文化程度交叉制表

父亲的文化程度

合计

研究生

本科生

专科生

高中

初中

小学及以下

家庭月收入

999元以下

计数

父亲的文化程度中的%

10.5%

1.1%

.0%

8.3%

13.3%

29.0%

7.6%

总数的%

.2%

.0%

3.2%

2.6%

1.4%

7.6%

1000-1999

计数

117

109

289

父亲的文化程度中的%

5.3%

6.4%

12.0%

23.2%

42.7%

35.5%

22.3%

总数的%

.1%

1.3%

1.8%

9.0%

8.4%

1.7%

22.3%

2000-2999

计数

136

294

父亲的文化程度中的%

5.3%

18.4%

25.1%

27.0%

18.0%

22.6%

22.7%

总数的%

.1%

3.8%

3.7%

10.5%

3.5%

1.1%

22.7%

3000-4999

计数

126

347

父亲的文化程度中的%

21.1%

36.1%

37.7%

25.0%

16.9%

9.7%

26.8%

总数的%

.3%

7.4%

5.6%

9.7%

3.3%

.5%

26.8%

5000-7999

计数

164

父亲的文化程度中的%

36.8%

24.4%

15.7%

9.1%

5.5%

3.2%

12.6%

总数的%

.5%

5.0%

2.3%

3.5%

1.1%

.2%

12.6%

8000-11999

计数

父亲的文化程度中的%

5.3%

7.5%

5.2%

4.6%

1.6%

.0%

4.5%

总数的%

.1%

1.5%

.8%

1.8%

.3%

.0%

4.5%

12000元以上

计数

父亲的文化程度中的%

15.8%

6.0%

4.2%

2.8%

2.0%

.0%

3.5%

总数的%

.2%

1.2%

.6%

1.1%

.4%

.0%

3.5%

合计

计数

266

191

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