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

1、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

2、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

3、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

4、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

5、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FpEta目前工资与性别3.0110,0860.173目前工资与民族1.4580.2300.121目前工资与职业类型26.7980.0000.675由表2可以得出，性别与当前工资的F值为3.011

6、，其显著性概率p0.05，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，p0.05,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Frp受教育年限与目前工资32.6120.5190.000初始工资与目前工资95.4970.9680.000工作

7、时间与目前工资78.6110.8400.000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

8、）的二元线性回归Bbtpconstants21.1250.2040.809工作时间129.2640.1824.7240.000初始工资1.1300.82221.4000.000R2=0,949 F=893.767 p0.05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p0.01，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

9、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

10、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3261.00644.751女3490.00649.181总计3352.60653.ANOVA 表a平方和df均方F显著性目前工资 * 性别组间（组合）1258584.0001125858

11、4.0003.011.086组4.096E798417985.102总计4.222E799a. 少于三组，无法计算 目前工资 * 性别 的线性度量。相关性度量EtaEta 方目前工资 * 性别.173.030报告目前工资民族均值标准差汉族3338.76655.283少数民族3800.00435.890总计3352.60653.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）619072.4541619072.4541.458.230组4.160E798424510.730总计4.2

12、22E799相关性度量EtaEta 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3290.3880505.432办公室文员3075.3315430.263主任4800.003200.000经理5750.002353.553总计3352.60100653.ANOVA 表平方和df均方F显著性目前工资 * 职业类型组间（组合）1.924E736414287.30626.798.000线性9482379.63519482379.63539.616.000线性偏差9760482.28224880241.14120.389.000组2.298E796239356.897总

13、计4.222E799相关性度量RR 方EtaEta 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）.000N100100目前工资Pearson 相关性.519*1显著性（双侧）.000N100100*. 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）.000N100100最初工资Pearson 相关性.968*1显著性（双侧）.000N100100*. 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

14、关性1.840*显著性（双侧）.000N100100目前工资Pearson 相关性.840*1显著性（双侧）.000N100100*. 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RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.974a.949.947149.680a. 预测变量: (常量), 最初工资, 工作时间。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归4.005E722.002E7893.767.000a残差2173190.1849722404.总计4.222E799a. 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tSig.B 的 95.0% 置信区间B标准 误差试用版下限上限1(常量)21.125103.398.204.839-184.092226.341工作时间129.26427.361.1824.724.00074.960183.569最初工资1.130.82221.400.0001.0251.235a. 因变量: 目前工资