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spss數(shù)據(jù)分析報告
隨著個人的文明素養(yǎng)不斷提升，報告與我們的生活緊密相連，不同種類的報告具有不同的用途。那么你真正懂得怎么寫好報告嗎？以下是小編整理的spss數(shù)據(jù)分析報告，僅供參考，大家一起來看看吧。
一、數(shù)據(jù)介紹
本次分析的數(shù)據(jù)是某公司474名職工的狀況統(tǒng)計表，其中有11個變量，分別是：職工編號、性別、出生日期、受教育水平程度、職務等級、起始工資、現(xiàn)工資、本單位工作經(jīng)歷、以前工作經(jīng)歷、民族類型、年齡。我們通過使用spss統(tǒng)計軟件，對變量分別進行頻數(shù)分析、描述性統(tǒng)計、方差分析，還有相關分析，來了解該公司職工上述方面的綜合狀況，并分析個別變量的分布特點和相互之間的關系。
二、數(shù)據(jù)分析
1、頻數(shù)分析。我們通過頻數(shù)分析可以了解變量的取值情況，對把握數(shù)據(jù)的分布特征非常重要。此次分析利用了某公司474名職工基本狀況的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表，在性別、受教育水平程度不同的狀況下的頻數(shù)分析，從而了解該公司職工的男女職工數(shù)量、受教育狀況的基本分布。
首先，對該公司的男女性別分布進行頻數(shù)分析，其次對原有數(shù)據(jù)中的受教育程度進行頻數(shù)分析，并分別以表格的形式呈現(xiàn)出來。
2、描述統(tǒng)計分析。再通過簡單的頻數(shù)統(tǒng)計分析了解了職工在性別和受教育水平上的總體分布狀況后，我們還需要對數(shù)據(jù)中的其他變量特征有更為精確的認識，這就需要通過計算基本描述統(tǒng)計的方法來實現(xiàn)。下面就對各個變量進行描述統(tǒng)計分析，得到它們的均值、標準差、片度峰度等數(shù)據(jù)，以進一步把我數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散趨勢。
3、exploratory data analysis。
�。�1）交叉分析。
在實際分析中，除了了解單個變量的分布特征，還要分析多個變量不同取值下的分布，掌握多個變量的聯(lián)合分布特征，進而分析變量之間的相互影響和關系。就本數(shù)據(jù)而言，需要了解現(xiàn)工資與性別、年齡、受教育水平、起始工資、本單位工作經(jīng)歷、以前工作經(jīng)歷、職務等級的交叉分析。
�。�2）單因素方差分析。
我們把受教育水平和起始工資作為控制變量，現(xiàn)工資為觀測變量，通過單因素方差分析方法研究受教育水平和起始工資對現(xiàn)工資的影響進行分析。
4、相關分析。事物之間的函數(shù)關系比較容易分析和測度，而事物之間的統(tǒng)計關系卻不像函數(shù)關系那樣直接，但確實普遍存在，并且有的關系強有的關系弱，程度各有差異。如何測度事物之間的統(tǒng)計關系的強弱是人們關注的問題。相關分析正是一種簡單易行的測度事物之間統(tǒng)計關系的有效工具。
5、參數(shù)檢驗。對現(xiàn)工資的分布做正態(tài)性檢驗。
6、非參數(shù)檢驗。對本數(shù)據(jù)中的年齡做正態(tài)分布檢驗。
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