本科生就业分析报告基于SPSS分析.docx
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本科生就业分析报告基于SPSS分析
本科生就业情况调查
分析报告
一、研究背景及目的
做好高校毕业生尤其是本科毕业生的就业工作,我们一方面要强化高校毕业生就业效劳和就业指导,充分发挥人力资源市场配置资源的作用,强化公共就业效劳的功能;另一方面要提升高校毕业生就业能力,比方大力组织以促进就业为目的的实习实践,确保高校毕业生在离校前都能参加实习实践活动等。
但这两方面得以有效实行的前提是要了解学生的就业观念以及就业意向等问题,只有首先搞清楚了学生想得到的究竟是什么,才能有的放矢的去解决问题。
二、分析的根本思路
首先根据研究需要设计出调查问卷,然后使用设计好的调查问卷对面临毕业的本科生展开调查,再使用SPSS的相关数据处理方法对收集上来的问卷进行处理,提取有效信息,分析变量之间的联系与区别,最后写出研究结论
涉及的分析方法:
Ø列联表分析
Ø方差分析
Ø相关分析
Ø聚类分析
三、分析步骤
步骤1:
根据研究需要设计调查问卷“对本科生就业情况的调查问卷.doc〞〔见附件1〕
步骤2:
发放问卷进行调查并将所得数据录入到SPSS中。
〔见附件2“问卷数据.sav〞〕
步骤3:
进行SPSS分析。
四、SPSS具体分析过程
1、问卷根本情况
将设计好的问卷录入问卷星网站,然后发放链接给60位学生手中,有效问卷回收50份,回收率为50/60*100%=83.88%,回收效果还不错。
把回收上来的问卷进行一系列的整理,并做成了一个SPSS格式的文件。
其中一共设置了22个变量。
分别是“性别〞、“专业〞、“是否签约〞、“生源地〞“是否经常参加社会实践〞、“本科期间学习成绩〞、“是否得过奖学金〞、“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〞、“就业形势看法〞、“可接受薪酬〞、“理想单位〞、“培养模式契合〞、“在校努力与最终就业〞、“择业条件〞、“如何看待就业问题〞等。
2、分析过程
1〕交叉列连表分析
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
N
Percent
N
Percent
性别*专业
50
100.0%
0
.0%
50
100.0%
性别*生源地
50
100.0%
0
.0%
50
100.0%
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
Total
城市
农村
性别
男
Count
16
10
26
%within性别
61.5%
38.5%
100.0%
%within生源地
50.0%
55.6%
52.0%
%ofTotal
32.0%
20.0%
52.0%
女
Count
16
8
24
%within性别
66.7%
33.3%
100.0%
%within生源地
50.0%
44.4%
48.0%
%ofTotal
32.0%
16.0%
48.0%
Total
Count
32
18
50
%within性别
64.0%
36.0%
100.0%
%within生源地
100.0%
100.0%
100.0%
%ofTotal
64.0%
36.0%
100.0%
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。
性别*生源地Crosstabulation
生源地
Total
城市
农村
性别
男
Count
16
10
26
%within性别
61.5%
38.5%
100.0%
%within生源地
50.0%
55.6%
52.0%
%ofTotal
32.0%
20.0%
52.0%
女
Count
16
8
24
%within性别
66.7%
33.3%
100.0%
%within生源地
50.0%
44.4%
48.0%
%ofTotal
32.0%
16.0%
48.0%
Total
Count
32
18
50
%within性别
64.0%
36.0%
100.0%
%within生源地
100.0%
100.0%
100.0%
%ofTotal
64.0%
36.0%
100.0%
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
结果:
案例处理摘要
CaseProcessingSummary
Cases
Valid
Missing
Total
N
Percent
N
Percent
N
Percent
是否签约*可接受薪酬
50
100.0%
0
.0%
50
100.0%
是否签约*就业形势看法
50
100.0%
0
.0%
50
100.0%
是否签约*理想单位
50
100.0%
0
.0%
50
100.0%
是否签约*培养模式契合
50
100.0%
0
.0%
50
100.0%
是否签约*在校努力与最终就业
50
100.0%
0
.0%
50
100.0%
是否签约*择业条件
50
100.0%
0
.0%
50
100.0%
案例处理摘要显示样本数50,没有缺失值
交叉表
是否签约*可接受薪酬Crosstabulation
可接受薪酬
Total
2000-4000元
4000-6000元
6000-8000元
8000元以上
是否签约
否
Count
17
12
3
4
36
%within是否签约
47.2%
33.3%
8.3%
11.1%
100.0%
%within可接受薪酬
68.0%
70.6%
75.0%
100.0%
72.0%
%ofTotal
34.0%
24.0%
6.0%
8.0%
72.0%
是
Count
8
5
1
0
14
%within是否签约
57.1%
35.7%
7.1%
.0%
100.0%
%within可接受薪酬
32.0%
29.4%
25.0%
.0%
28.0%
%ofTotal
16.0%
10.0%
2.0%
.0%
28.0%
Total
Count
25
17
4
4
50
%within是否签约
50.0%
34.0%
8.0%
8.0%
100.0%
%within可接受薪酬
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
%ofTotal
50.0%
34.0%
8.0%
8.0%
100.0%
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拟稳定。
是否签约*就业形势看法Crosstabulation
就业形势看法
Total
很乐观
比拟乐观
一般
比拟悲观
是否签约
否
Count
0
3
15
18
36
%within是否签约
.0%
8.3%
41.7%
50.0%
100.0%
%within就业形势看法
.0%
21.4%
88.2%
100.0%
72.0%
%ofTotal
.0%
6.0%
30.0%
36.0%
72.0%
是
Count
1
11
2
0
14
%within是否签约
7.1%
78.6%
14.3%
.0%
100.0%
%within就业形势看法
100.0%
78.6%
11.8%
.0%
28.0%
%ofTotal
2.0%
22.0%
4.0%
.0%
28.0%
Total
Count
1
14
17
18
50
%within是否签约
2.0%
28.0%
34.0%
36.0%
100.0%
%within就业形势看法
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
%ofTotal
2.0%
28.0%
34.0%
36.0%
100.0%
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拟悲观的占了36%这个与签约了的学生中对就业形势为比拟乐观态度占了22%形成了比拟鲜明的比照。
是否签约*理想单位Crosstabulation
理想单位
Total
政府机关部门
事业单位
国企
外企
私营企业
是否签约
否
Count
9
6
10
7
4
36
%within是否签约
25.0%
16.7%
27.8%
19.4%
11.1%
100.0%
%within理想单位
90.0%
66.7%
71.4%
70.0%
57.1%
72.0%
%ofTotal
18.0%
12.0%
20.0%
14.0%
8.0%
72.0%
是
Count
1
3
4
3
3
14
%within是否签约
7.1%
21.4%
28.6%
21.4%
21.4%
100.0%
%within理想单位
10.0%
33.3%
28.6%
30.0%
42.9%
28.0%
%ofTotal
2.0%
6.0%
8.0%
6.0%
6.0%
28.0%
Total
Count
10
9
14
10
7
50
%within是否签约
20.0%
18.0%
28.0%
20.0%
14.0%
100.0%
%within理想单位
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
%ofTotal
20.0%
18.0%
28.0%
20.0%
14.0%
100.0%
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,选择比拟多元化。
是否签约*培养模式契合Crosstabulation
培养模式契合
Total
契合的很好
差强人意
不是很适合
差距非常大
是否签约
否
Count
2
3
17
14
36
%within是否签约
5.6%
8.3%
47.2%
38.9%
100.0%
%within培养模式契合
15.4%
50.0%
100.0%
100.0%
72.0%
%ofTotal
4.0%
6.0%
34.0%
28.0%
72.0%
是
Count
11
3
0
0
14
%within是否签约
78.6%
21.4%
.0%
.0%
100.0%
%within培养模式契合
84.6%
50.0%
.0%
.0%
28.0%
%ofTotal
22.0%
6.0%
.0%
.0%
28.0%
Total
Count
13
6
17
14
50
%within是否签约
26.0%
12.0%
34.0%
28.0%
100.0%
%within培养模式契合
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
%ofTotal
26.0%
12.0%
34.0%
28.0%
100.0%
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比照。
是否签约*在校努力与最终就业Crosstabulation
在校努力与最终就业
Total
成正比
没什么关系
成反比
是否签约
否
Count
2
30
4
36
%within是否签约
5.6%
83.3%
11.1%
100.0%
%within在校努力与最终就业
15.4%
90.9%
100.0%
72.0%
%ofTotal
4.0%
60.0%
8.0%
72.0%
是
Count
11
3
0
14
%within是否签约
78.6%
21.4%
.0%
100.0%
%within在校努力与最终就业
84.6%
9.1%
.0%
28.0%
%ofTotal
22.0%
6.0%
.0%
28.0%
Total
Count
13
33
4
50
%within是否签约
26.0%
66.0%
8.0%
100.0%
%within在校努力与最终就业
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
%ofTotal
26.0%
66.0%
8.0%
100.0%
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比照。
是否签约*择业条件Crosstabulation
择业条件
Total
工资收入和福利待遇
开展潜力
个人兴趣
是否签约
否
Count
11
20
5
36
%within是否签约
30.6%
55.6%
13.9%
100.0%
%within择业条件
78.6%
66.7%
83.3%
72.0%
%ofTotal
22.0%
40.0%
10.0%
72.0%
是
Count
3
10
1
14
%within是否签约
21.4%
71.4%
7.1%
100.0%
%within择业条件
21.4%
33.3%
16.7%
28.0%
%ofTotal
6.0%
20.0%
2.0%
28.0%
Total
Count
14
30
6
50
%within是否签约
28.0%
60.0%
12.0%
100.0%
%within择业条件
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
%ofTotal
28.0%
60.0%
12.0%
100.0%
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开展潜力是最需要的。
是否签约*如何看待就业问题Crosstabulation
如何看待就业问题
Total
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开展提供有效帮助
是否签约
否
Count
10
12
2
2
10
36
%within是否签约
27.8%
33.3%
5.6%
5.6%
27.8%
100.0%
%within如何看待就业问题
66.7%
66.7%
66.7%
50.0%
100.0%
72.0%
%ofTotal
20.0%
24.0%
4.0%
4.0%
20.0%
72.0%
是
Count
5
6
1
2
0
14
%within是否签约
35.7%
42.9%
7.1%
14.3%
.0%
100.0%
%within如何看待就业问题
33.3%
33.3%
33.3%
50.0%
.0%
28.0%
%ofTotal
10.0%
12.0%
2.0%
4.0%
.0%
28.0%
Total
Count
15
18
3
4
10
50
%within是否签约
30.0%
36.0%
6.0%
8.0%
20.0%
100.0%
%within如何看待就业问题
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
%ofTotal
30.0%
36.0%
6.0%
8.0%
20.0%
100.0%
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
结果:
ANOVA
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
性别影响
BetweenGroups
.180
1
.180
.204
.653
WithinGroups
48
.882
Total
49
英语水平影响
BetweenGroups
1
.001
WithinGroups
48
.195
Total
49
计算机水平影响
BetweenGroups
1
.014
WithinGroups
48
.525
Total
49
毕业院校影响
BetweenGroups
.180
1
.180
.603
.441
WithinGroups
48
.298
Total
49
专业背景影响
BetweenGroups
.000
1
.000
.000
WithinGroups
48
.282
Total
49
资格证书影响
BetweenGroups
.500
1
.500
.872
.355
WithinGroups
48
.573
Total
49
社会实践经历影响
BetweenGroups
.320
1
.320
.356
.554
WithinGroups
48
.900
Total
49
成绩影响
BetweenGroups
.320
1
.320
.264
WithinGroups
48
.250
Total
49
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01,“计算机水平影响〞为小于显著性水平,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,根本达成了共识。
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:
ANOVA
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
性别影响
BetweenGroups
.500
1
.500
.571
.453
WithinGroups
48
.875
Total
49
英语水平影响
BetweenGroups
.980
1
.980
.042
WithinGroups
48
.225
Total
49
计算机水平影响
BetweenGroups
.002
1
.002
.004
.952
WithinGroups
48
.595
Total
49
毕业院校影响
BetweenGroups
.056
1
.056
.185
.669
WithinGroups
48
.301
Total
49
专业背景影响
BetweenGroups
.
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