本科生就业分析报告基于SPSS分析文档格式.docx
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①对“性别”、“专业”、“家庭住址”做列联表分析,如图1-1
图1-1
结果:
案例处理摘要
CaseProcessingSummary
Cases
Valid
Missing
Total
N
Percent
性别*专业
50
100.0%
.0%
性别*生源地
在个案处理摘要表可以看出回收的有效问卷即样本数为50,没有缺失值。
交叉表
性别*生源地Crosstabulation
生源地
城市
农村
性别
男
Count
16
10
26
%within性别
61.5%
38.5%
%within生源地
50.0%
55.6%
52.0%
%ofTotal
32.0%
20.0%
女
8
24
66.7%
33.3%
44.4%
48.0%
16.0%
32
18
64.0%
36.0%
由性别与专业的交叉表可以看出在所调查的50人中有26名男生,占总数的52%,24名女生占总数的48%;
男女比例接近1:
1,说明样本在参与调查的性别上具有代表性;
参与调查的理工类的有45人,其中男生有26人,女生又19人;
文科类有5人,其中男生0人,女生5人;
其他类的0人,说明在此次参与调查为理工类专业的学生,所以数据在专业当面不具代表性。
由性别与生源地的交叉表中可以看出在参与调查问卷的学生中生源地为城市的有32人占总数的64%,其中男生为16人,女生为16人;
生源地为农村的有18人,占总数的36%,包括10名男生和8名女生;
城市和农村的人数比例为16:
9,说明数据偏向于生源地为城市的学生。
②交叉列连表分析:
对“是否签约”、“可接受薪酬”、“就业看法”,“理想单位”,“培养模式契合”、“在校努力和最终就业”、“择业条件”、“如何看待就业问题”进行列联表分析,如图1-2
图1-2
是否签约*可接受薪酬
是否签约*就业形势看法
是否签约*理想单位
是否签约*培养模式契合
是否签约*在校努力与最终就业
是否签约*择业条件
案例处理摘要显示样本数50,没有缺失值
是否签约*可接受薪酬Crosstabulation
可接受薪酬
2000-4000元
4000-6000元
6000-8000元
8000元以上
是否签约
否
17
12
3
4
36
%within是否签约
47.2%
8.3%
11.1%
%within可接受薪酬
68.0%
70.6%
75.0%
72.0%
34.0%
24.0%
6.0%
8.0%
是
5
1
14
57.1%
35.7%
7.1%
29.4%
25.0%
28.0%
10.0%
2.0%
25
在是否签约于可接受薪酬的交叉表可以看出调查的学生中没有签约的有36人占总数的72%,已经签约的有14人占总数的28%;
同时也可以看出可以接受薪酬为2000-4000之间的有25人,其中没有签约的占47.2%;
4000-6000之间的有17人,其中5人是已经签约的;
在6000-8000之有4人,没有签约的和签约的人数为3:
1;
8000以上的4人都是没有签约的;
由此可以看出总体上可接受薪酬在2000-4000之间,进一步发现可接受薪酬越高的往往是没有签约的,而签约了得可接受薪酬都比较稳定。
是否签约*就业形势看法Crosstabulation
就业形势看法
很乐观
比较乐观
一般
比较悲观
15
41.7%
%within就业形势看法
21.4%
88.2%
30.0%
11
2
78.6%
14.3%
11.8%
22.0%
4.0%
在是否签约与就业形势看法的交叉表中可以得出:
调查的学生没有签约的学生中对就业形势比较悲观的占了36%这个与签约了的学生中对就业形势为比较乐观态度占了22%形成了比较鲜明的对比。
是否签约*理想单位Crosstabulation
理想单位
政府机关部门
事业单位
国企
外企
私营企业
9
6
7
16.7%
27.8%
19.4%
%within理想单位
90.0%
71.4%
70.0%
18.0%
12.0%
14.0%
28.6%
42.9%
在是否签约与理想就业单位的交叉表可以得出:
被调查的学生中的理想单位分布在国企、外企和政府机关;
其中没有签约的偏向于国企和政府机关部门,而已经签约的理想单位有事业单位、国企、外企私营企业,选择比较多元化。
是否签约*培养模式契合Crosstabulation
培养模式契合
契合的很好
差强人意
不是很适合
差距非常大
5.6%
38.9%
%within培养模式契合
15.4%
84.6%
13
26.0%
在是否签约与培养模式契合的交叉表可以看出:
已经签约的学生认为培养模式与用人单位契合的很好的占了78.6%,而没有签约的认为培养模式与用人单位契合的很不适合的站了47.2%,差距非常大的站了38.9这些与已经签约的0%的学生认为培养模式与用人单位的要求之间为不是很适合和差距非常大的数据形成了很强烈的对比。
是否签约*在校努力与最终就业Crosstabulation
在校努力与最终就业
成正比
没什么关系
成反比
30
83.3%
%within在校努力与最终就业
90.9%
60.0%
9.1%
33
66.0%
在是否签约和在校努力与最终就业的交叉列链表看出:
已经签约的学生认为在校努力与最终就业成正比的占了78.6%这与没有签约83.8%学生认为在校努力与最终就业没什么关系形成了鲜明对比。
是否签约*择业条件Crosstabulation
择业条件
工资收入和福利待遇
发展潜力
个人兴趣
20
30.6%
13.9%
%within择业条件
40.0%
在是否签约与择业条件之间的交叉表发现:
不管是否有签约,学生认为择业条件中发展潜力是最需要的。
是否签约*如何看待就业问题Crosstabulation
如何看待就业问题
毕业生的就业定为不合理,期望值过高或者专业技术人才对应届毕业生的需求总量减少
应届毕业生不具备符合企业要求的职业能力,缺乏工作经验,没有竞争力
就业信息机制不健全,信息渠道不畅通,信息不充分
政府、学校、用人单位及学生之间互相沟通不够了解
大学传统教育模式弊端太多,不注重提高学生的综合能力,不能为大学毕业生就业和职业发展提供有效帮助
%within如何看待就业问题
在是否签约与如何看待就业问题之间的交叉表发现:
不管是否有签约,学生认为目前应届毕业生面临就业严峻问题主要是因为应届毕业生不具备符合企业要求的职业能力,缺乏工作经验,没有竞争力和毕业生的就业定为不合理,期望值过高或者专业技术人才对应届毕业生的需求总量减少
2)方差分析
①性别作为因子,对“性别影响”、“英语水平影响”、“计算机水平影响”、“毕业院校影响”、“专业背景影响”、“资格证书影响”、“社会实践经历影响”、“成绩影响”做单因素方差分析,如图1-3
图1-3
ANOVA
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
性别影响
BetweenGroups
.180
.204
.653
WithinGroups
42.320
48
.882
42.500
49
英语水平影响
2.420
12.410
.001
9.360
.195
11.780
计算机水平影响
3.380
6.438
.014
25.200
.525
28.580
毕业院校影响
.603
.441
14.320
.298
14.500
专业背景影响
.000
1.000
13.520
.282
资格证书影响
.500
.872
.355
27.520
.573
28.020
社会实践经历影响
.320
.356
.554
43.200
.900
43.520
成绩影响
1.280
.264
12.000
.250
12.320
在方差分析表中可以看出:
在8个因变量的相伴概率中只有“英语水平影响”为0.001,“计算机水平影响”为0.014小于显著性水平0.05,其他因变量的相伴概率都大于0,05,说明在此次调查中的不同性别的被调查者在英语水平、计算机水平这2个因素对就业的影响方面的看法有显著不同,其他因变量没有显著差异,基本达成了共识。
②专业作为因子,对“性别影响”、“形象影响”、“英语水平影响”、“计算机水平影响”、“毕业院校影响”、“专业背景影响”、“资格证书影响”、“社会实践经历影响”、“成绩影响”做单因素方差分析,图略
分析结果:
.571
.453
42.000
.875
.980
4.356
.042
10.800
.225
.002
.00
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