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二、基本假设
1、假设所提供的90名职工的数据在所有的员工中具有代表性
2、假设对于平均日工资的影响因素只有性别、工龄(月)、受教育状况、工作部门的性质、一线工作情况和培训情况。
其他的影响因素忽略不计。
其中男性不考虑婚姻状况对日工资的影响,女性考虑婚姻状况的影响.
3、假设对于数据表中定性变量的定义值的合理性对于结果的影响忽略不计
三、模型的建立与求解
1、问题一
为了分析平均日工资与其他因素之间的关系,我们不需要去考虑各个可能有的因素对于平均日工资的综合影响,首先就各个因素做单独的分析。
(1)平均日工资与性别:
通过定性转化为定量,将男性表示为1,女性表示为0。
得出下面的图表:
图1
ANOVA
平方和
df
均方
F
Sig。
回归
1995.100
1
8.179
.005
残差
21465。
800
88
243。
930
总计
23460。
900
89
自变量为性别。
表1
由表可见,F=8。
179,SIG=0.005<
0。
05,可以得出,性别对于平均日工资有影响。
在当今社会,虽然追求男女平等,但是在很多方面,例如体力、精力,还有性格方面,男女都是不同的,对于工作的胜任程度也是不同的,所以由单因素分析,单就性别来看,性别对于平均日工资的有一定的影响。
(2)平均日工资与受教育情况:
在处理这个问题中,受教育情况转化为定量值,本科记为1,硕士记为2,博士记为3,博士后记为4.从而可以得到下面的均值图:
图2
方差齐性检验
日平均工资(元/天)
Levene统计量
df1
df2
显著性
1。
859a
2
86
。
162
a.在计算日平均工资(元/天)的方差齐性检验时,将忽略仅有一个案例的组。
表2
进行方差齐性检验发现显著性0。
162〉0。
05,可以进行该项的单因素方差分析:
组间
7656.569
3
2552.190
13.888
000
组内
15804。
331
183。
771
总数
23460.900
表3
由上表可知F=13.888,sig=0。
00〈<
05,所以受教育的情况对于日平均工资有显著性的影响。
随着时代的进步以及各方面的因素,人们的生活水平提高,尤其是对中国,人口在不断增大,而越来越多的人得到了受教育的机会。
对于进入社会的人才的筛选标准越来越高.而教育程度是个人能力的一个表征,所以用人单位在任用职工的时候会根据教育程度作为判定一个人能力的参照,且在影响因素中处于相当主要的地位。
(3)平均日工资与工作部门的性质:
关于工作部门的性质,1表示技术岗位,2表示管理岗位。
得到下面的均值图。
图3
445
232
表4
进行方差齐性检验发现显著性0.232>
0.05,可以进行该项的单因素方差分析。
2052。
227
2052.227
8。
436
005
21408。
673
243.280
表5
由上表可知F=8.436,sig=0.005〈0。
05,所以工作部门的性质对于平均日工资有显著性的影响.在大部分企业里不同的工作部门掌握不同的工作,比如后勤部门,技术部门,而不同的部门意味着人才能力的不同,对公司业绩的贡献也不同。
这些复杂的因素决定了一个部门的职能、地位与其员工的工资的正相关关系。
(4)平均日工资与工龄:
工龄:
0—39表示为1,40-79表示为2,80—119表示为3,120—159表示为4,160-199表示为5,200—239表示为6,240—279表示为7,208-319表示为8,320—359表示为9,360以上表示为10
图4
17720.929
9
1968.992
27。
443
.000
5739。
971
80
71.750
表6
由上表可知,F=270443,sig=0〈0.05,所以员工的工龄对平均日工资是有显著地影响的。
一般情况下,刚参加工作的员工由于经验少,业绩少等原因,在工资方面会比经验多,业绩多的员工少些。
尤其是对技术部门,经验更加重要,所以理所当然工龄对工资影响会大一些。
(5)平均日工资与一线工作情况:
关于一线工作情况,0表示两年内没有一线工作经历,1表示其他。
得到下面的均值图:
图5
024
.876
表7
进行方差齐性检验发现显著性0.876〉0.05,可以进行该项的单因素方差分析。
1033。
464
1033.464
4.055
047
22427.436
254.857
表8
由上表可知F=4.055,sig=0.047〈0.05,可以认为一线工作情况对平均日工资有显著性的影响。
在人才过剩的今天,是否到一线工作客观表征着一个人的工作能力,到一线工作也是一个收多因素影响的因素,比如学历、工作部门、工龄,它是一个人工作能力的一个综合体现。
(6)平均日工资与培训情况:
关于培训情况,1表示接受过培训,0表示没有受过培训。
图6
.003
.956
表9
956〉0。
05,可以进行该项的单因素方差分析:
6514.464
6514。
33.829
16946.436
192。
573
表10
由上表可知F=33.829,sig=0。
000〈0.05,可以认为培训情况对于平均日工资有显著性的影响。
一般企业在招收员工之后都会对其进行培训,一方面由于各公司运行方式不甚相同,为使员工尽早融入企业工作氛围,需对其进行技能以及其他方面的培训。
作为一个企业,更容易信任经自己培训的人。
所以从这一方面讲,个人是否受到过培训是影响其工资的一个重要因素。
由于平均日工资是由多个因素共同作用的,光从单个因素分析会有一定的误差,尤其是考虑到哪些因素对平均日工资有着密切影响,我们必须对平均日工资与各个可能的影响因素进行多元线性回归分析。
和上述的单因素方差分析一样,将非数值型变量引入虚拟变量来研究。
X1表示性别,X2~X5表示受教育情况,X6和X7表示工作部门的性质,X8~X17表示工龄的各个段位,X18表示一线工作情况,X19表示培训情况,所有的变量都采用0-1分布.
然后,我们设因变量平均日工资为y,可以的到以下多元线性回归模型:
Y=a0+a1X1+a2X2+a3X3+……+a19X19+b
在给出的线性模型中,a0表示当其他所有的值都取零时,b为所构建模型产生误差,而各变量前的系数大小表示各自变量对于因变量影响的程度的大小。
通过spss软件对数据处理,我们得到如下表格和图像:
模型汇总b
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
更改统计量
Durbin—Watson
R方更改
F更改
Sig.F更改
.951a
.904
883
5。
551
904
43。
018
16
73
989
a.预测变量:
(常量),X19,X14,X12,X15,X16,X5,X10,X18,X17,X13,X1,X8,X7,X4,X11,X3.
b。
因变量:
Y
表11
Anovab
21211.250
1325。
70
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