spss的数据分析报告_spss的数据分析实例_spss的数据分析(3)_数据分析师 

4、 相关分析。相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析法，明确客观事物之间有怎 样的关系对理解和运用相关分析是极其重要的。 函数关系是指两事物之间的一种一一对应的关系，即当一个变量 X 取一定值时，另一 个变量函数 Y 可以根据确定的函数取一定的值。另一种普遍存在的关系是统计关系。统计 关系是指两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量 X 取一定值时，另一个变量

Y 无法根据确定的函数取一定的值。统计关系可分为线性关系和非线性关系。 事物之间的函数关系比较容易分析和测度， 而事物之间的统计关系却不像函数关系那样 直接，但确实普遍存在，并且有的关系强有的关系弱，程度各有差异。如何测度事物之间的 统计关系的强弱是人们关注的问题。 相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的 有效工具。

Correlations Beginning Months Salary since Hire .880** .084 .000 .067 474 474 1 -.020 .668 474 474 -.020 1 .668 474 474 .045 .003 .327 .948 474 474 -.010 .054 .833 .244 473 473 Previous Experience (months) -.097* .034 474 .045 .327 474 .003 .948 474 1 474 .802** .000 473

Current Salary

Beginning Salary

Months since Hire

Previous Experience (months) Years

Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N

Current Salary 1 474 .880** .000 474 .084 .067 474 -.097* .034 474 -.144** .002 473

Years -.144** .002 473 -.010 .833 473 .054 .244 473 .802** .000 473 1 473

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

上表是对本次分析数据中，现工资、起始工资、本单位工作时间、以前工作时间、年龄五个 变量间的相关分析，表中相关系数旁边有两个星号（**）的，表示显著性水平为 0.01 时， 仍拒绝原假设。一个星号（*）表示显著性水平为 0.05 是仍拒绝原假设。先以现工资这一变 量与其他变量的相关性为例分析，由上表可知，现工资与起始工资的相关性最大，相关系数 为 0.880，而与在本单位的工作时间相关性最小，相关系数为 0.084。 5、 参数检验。 首先对现工资的分布做正态性检验，结果如下：

Histogram

120

100

80

Frequency

60

40

20 M ean = $34, 419. 57 St d. D ev. = $17, 075. 661 N = 474 $0 $20, 000 $40, 000 $60, 000 $80, 000 $100, 000 $120, 000 $140, 000

0

C urrent S alary

由上图可知，现工资的分布可近似看作符合正态分布，现推断现工资变量的平均值是否为

4

$3,000,0，因此可采取单样本 t 检验来进行分析。分析如下：

One-Sample Statistics Std. Error N Mean Std. Deviation Mean

One-Sample Test Test Value = 30000 95% Confidence Interval Mean t Current Salary 5.635 df 473 Sig. (2-tailed) .000 Difference $4,419.568 of the Difference Lower $2,878.40 Upper $5,960.73

由 One-Sample Statistics 可知 ，474 名 职工的现工资 平均值为￥ 34,419.57 ，标准差 为 $17,075.661，均值标准误差为$784.311。