第一学期SPSS软件应用考核方案A文档格式.docx
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Gender
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
Female
216
45.6
Male
258
54.4
100.0
474
EmploymentCategory
Clerical
363
76.6
Custodial
27
5.7
82.3
Manager
84
17.7
EmploymentCategory*Gender交叉制表
计数
206
157
总数的%
43.5%
33.1%
76.6%
.0%
5.7%
10
74
2.1%
15.6%
17.7%
45.6%
54.4%
100.0%
根据表Gender的结果能够知道,在474位受访员工中,女性共有216名,占总体的45.6%;
男性共有258名,占总体的54.4%。
根据表EmploymentCategory的结果能够知道,在474位受访员工中,工作类型为Clerical的员工共有363名,占总体的76.6%;
工作类型为Custodial的员工共有27名,占总体的5.7%;
工作类型为Manager的员工共有84名,占总体的17.7%。
根据交叉表的结果能够知道,在474位受访员工中,工作类型为Clerical的员工中,女员工共有206名,占总体的43.5%,男员工共有157名,占总体的33.1%;
工作类型为Custodial的员工中,女员工共有0名,占总体的0%,男员工共有2名,占总体的5.7%;
工作类型为Manager的员工中,女员工共有10名,占总体的2.1%,男员工共有74名,占总体的15.6%。
3.检验男女雇员现有工资是否有显著性差异。
组统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
CurrentSalary
$41,441.78
$19,499.214
$1,213.968
$26,031.92
$7,558.021
$514.258
分析:
从表中能够看出,男雇员的人数为258人;
现有工资水平的平均数(Mean)为41441.78美元,标准差(Std.Deviation)为19499.214美元,标准误(Std.ErrorMean)为1213.968美元。
女雇员的人数为216人;
现有工资水平的平均数(Mean)为26031.92美元,标准差(Std.Deviation)为7558.021美元,标准误(Std.ErrorMean)为514.258美元。
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
差分的95%置信区间
下限
上限
假设方差相等
119.669
.000
10.945
472
$15,409.862
$1,407.906
$12,643.322
$18,176.401
假设方差不相等
11.688
344.262
$1,318.400
$12,816.728
$18,002.996
在IndependentSamplesTest共显示了两个T检验的结果,分别是方差齐性假设成立和方差不齐的结果。
在这里,齐性检验的显著性水平为0.000<0.05,表明方差不齐。
因此,方差齐性假设不成立所对应一行T检验结果是正确的。
这样,我们能够认为本次T检验结果表明,显著性水平为0.000<0.05,因此在95%的置信度下,男女雇员现有工资存在显著性差异。
4.受教育水平与现有工资水平是否有关?
(15分)
单样本Kolmogorov-Smirnov检验
EducationalLevel(years)
正态参数a,b
13.49
$34,419.57
2.885
$17,075.661
最极端差别
绝对值
.210
.208
正
负
-.191
-.143
Kolmogorov-SmirnovZ
4.574
4.525
渐近显著性(双侧)
a.检验分布为正态分布。
b.根据数据计算得到。
输出的结果如表所示。
单样本K-S检验的结果表明,受教育水平与现有工资水平都不属于正态分布,变量“受教育水平”的显著性水平为0.000,“现有工资水平”的显著性水平为0.000,都小于大于95%置信度下0.005的临界值。
相关系数
Spearman的rho
1.000
.688**
.
**.在置信度(双测)为0.01时,相关性是显著的。
根据SPSS输出的相关分析表,显示了两对变量之间的斯皮尔曼相关系数、显著性水平值以及样本量,附有“**”的相关系数表明在0.01的水平上相关显著。
右上角与左下角输出结果完全相同。
从相关分析表看,受教育水平与现有工资水平存在正向的高相关,而且都在0.01的水平上相关显著。
检验结果显著说明相关系数为零的假设不能成立,从而接受相关系数不等于零的假设。
因此,受教育水平与现有工资水平存在相关。
5.工作时间长短与工资提高有无关系?
转换——计算变量——工资提高=现有工资-原始工资
工资提高
MonthssinceHire
17403.4810
81.11
10814.61996
10.061
.186
.083
-.137
-.082
4.050
1.797
.003
单样本K-S检验的结果表明,工作时间长短和工资提高都不属于正态分布,变量“工作时间”的显著性水平为0.000,“工资提高”的显著性水平为0.003,都小于大于95%置信度下0.005的临界值。
.178**
从相关分析表看,工作时间与工资提高存在正向的相关,而且都在0.01的水平上相关显著。
因此,工作时间长短与工资水平存在相关。
6.不同代码的员工其现有工资水平有无差异?
表1
描述
标准误
均值的95%置信区间
极小值
极大值
$27,838.54
$7,567.995
$397.217
$27,057.40
$28,619.68
$15,750
$80,000
$30,938.89
$2,114.616
$406.958
$30,102.37
$31,775.40
$24,300
$35,250
$63,977.80
$18,244.776
$1,990.668
$60,018.44
$67,937.16
$34,410
$135,000
总数
$784.311
$32,878.40
$35,960.73
1、各组的描述统计量:
表1给出了三种工作类型的员工在现有工资水平上的描述统计量,例如样本量(N)、平均值、标准差、标准误、95%的置信区间、最大值、最小值。
经过这些信息能够了解数据的整体情况。
具体来说,工作类型为Clerical的员工的现有工资水平的平均数为27838.54,标准差为7567.995;
工作类型为Custodial的员工的现有工资水平的平均数为30938.89,标准差为2114.616;
工作类型为Manager的员工的现有工资水平的平均数为63977.8,标准差为18244.776.
表2
方差齐性检验
Levene统计量
df1
df2
显著性
59.733
2
471
2、方差齐性检验结果:
表2给出了进行方差齐性检验的结果。
如表中所示,两个因变量的显著性水平均小于0.05,表明现有工资水平在三种工作类型上的方差均为不齐
表3
ANOVA
平方和
均方
组间
8.944E10
4.472E10
434.481
组内
4.848E10
1.029E8
1.379E11
473
3、方差检验表:
表3给出了对现有工资水平进行方差分析的结果。
“现有工资水平”的方差分析结果表明,显著性水平为0.000<0.05,方差检验的零假设不成立,即三种类型的员工在现有工资水平上有显著差异。
表4
多重比较
DunnettC
(I)EmploymentCategory
(J)EmploymentCategory
均值差(I-J)
95%置信区间
dimension2
dimension3
$-3,100.349*
$568.679
$-4,476.97
$-1,723.73
$-36,139.258*
$2,029.912
$-40,981.02
$-31,297.50
$3,100.349*
$1,723.73
$4,476.97
$-33,038.909*
$2,031.840
$-37,895.87
$-28,181.95
$36,139.258*
$31,297.50
$40,981.02
$33,038.909*
$28,181.95
$37,895.87
*.均值差的显著性水平为0.05。
4、多种比较:
表4给出了进行多种比较的结果。
据方差齐性检验结果,三种工作类型的各族方差均不齐,因此Dunnett’sC计算的多重比较结果可信。
从表4中能够看出,Clerical、Custodial、Manager的均值差都带有“*”,表明这三种类型的工作在0.05的水平上差异显著。
3.相同年龄的男孩和女孩是否身高有所不同?
是否身高随年龄的增长呈线性关系?
报告
身高
性别
女
1.5154
13
.06253
男
1.5357
14
.07623
总计
1.5259
.06941
年龄
1.4488
8
.02167
11
1.5209
.03910
12
1.6100
.01773
1.4500
5
.0
1.4467
3
.02887
1.5383
6
.02317
1.5000
.04637
.01414
根据表3的结果能够知道,10岁组女孩儿的身高均值为1.45,男孩儿的身高均值为1.4467;
11岁组女孩儿的身高均值为1.5383,男孩儿的身高均值为1.5000;
12岁组女孩儿的身高均值为1.5154,男孩儿的身高均值为1.5357。
因此,相同年龄的男孩和女孩的身高存在差异
二、有29名13岁男生的身高、体重、肺活量(见数据a-02)。
试分析身高大于等于155厘米的与身高小于155厘米的两组男生的体重和肺活量均值是否有显著性差异。
(20分)
转换——重新编码为不同变量——定义新变量为身高分组——将身高大于等于155厘米的定义为1,将身高小于155厘米的定义为2。
执行一次独立样本T检验会得到两个表格:
样本统计量和T检验结果(见表1和表2)。
身高分组
体重
dimension1
1
40.838
5.1169
1.4192
16
34.113
3.8163
.9541
表1的结果表明,身高大于等于155厘米男生体重的平均值为40.838,标准差为5.1169,标准误为1.4192;
身高小于155厘米男生体重的平均值为34.113,标准差为3.8163,标准误为0.9541.
1.742
.198
4.056
6.7260
1.6585
3.3231
10.1288
3.933
21.745
.001
1.7101
3.1771
10.2748
表2共显示了两个T检验的结果,分别是方差齐性假设成立的结果和方差不齐的结果。
究竟以哪一个结果为准,还需要依赖方差齐性检验的结果。
在这里,齐性检验的显著性水平为0.198>0.05,表明方差齐性。
因此,方差齐性假设成立所对应一行T检验的结果是正确的。
这样,我们能够认为本次T检验结果表明,显著性水平为0.000<
0.05,因此在95%的置信度下,身高大于等于155厘米和小于155厘米男生的体重有显著性差异。
肺活量
2.4038
.40232
.11158
2.0156
.42297
.10574
表3的结果表明,身高大于等于155厘米男生肺活量的平均值为2.4038,标准差为0.40232,标准误为0.11158;
身高小于155厘米男生肺活量的平均值为2.0156,标准差为0.42297,标准误为0.10574.
.002
.961
2.512
.018
.38822
.15456
.07110
.70534
2.525
26.277
.15373
.07239
.70405
表4共显示了两个T检验的结果,分别是方差齐性假设成立的结果和方差不齐的结果。
在这里,齐性检验的显著性水平为0.961>0.05,表明方差齐性。
这样,我们能够认为本次T检验结果表明,显著性水平为0.018<
0.05,因此在95%的置信度下,身高大于等于155厘米和小于155厘米男生的肺活量有显著性差异。
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