关于某企业员工工资水平影响因素的spss数据分析实施报告文档格式.docx

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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

r

受教育年限与目前工资

32.612

0.519

初始工资与目前工资

95.497

0.968

工作时间与目前工资

78.611

0.840

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

constants

21.125

0.204

0.809

工作时间

129.264

0.182

4.724

初始工资

1.130

0.822

21.400

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。

（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

3352.60

653.

报告

性别

男

3261.00

644.751

女

3490.00

649.181

总计

ANOVA表a

平方和

df

均方

显著性

目前工资*性别

组间

（组合）

1258584.000

1

.086

组

4.096E7

98

417985.102

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方

.173

.030

民族

汉族

3338.76

655.283

少数民族

3800.00

435.890

方差

429396.370

190000.000

426476.000

ANOVA表

目前工资*民族

619072.454

.230

4.160E7

424510.730

.121

.015

职业类型

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

目前工资*职业类型

1.924E7

6414287.306

.000

线性

9482379.635

39.616

线性偏差

9760482.282

4880241.141

20.389

2.298E7

96

239356.897

R

R方

.474

.225

.675

.456

相关性

受教育年限

Pearson相关性

.519**

显著性（双侧）

**.在.01水平（双侧）上显著相关。

最初工资

.968**

.840**

输入／移去的变量b

模型

输入的变量

移去的变量

方法

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

调整R方

标准估计的误差

.974a

.949

.947

149.680

a.预测变量:

（常量）,最初工资,工作时间。

Anovab

Sig.

回归

4.005E7

2.002E7

893.767

.000a

残差

2173190.184

97

22404.

系数a

非标准化系数

标准系数

B的95.0%置信区间

标准误差

试用版

下限

上限

（常量）

103.398

.204

.839

-184.092

226.341

27.361

.182

74.960

183.569

.822

1.025

1.235

a.因变量: