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spss复习
表1月收入文化程度交叉制表
文化程度
合计
初中
高中或中专
大专
本科及以上
月收入
200
0
1
0
0
1
350
0
1
1
0
2
400
1
1
0
0
2
450
2
0
1
0
3
500
1
0
0
0
1
550
0
2
0
0
2
600
1
1
0
0
2
650
1
2
0
0
3
750
1
0
0
1
2
800
6
3
1
0
10
850
1
0
1
0
2
900
0
1
0
0
1
950
0
1
2
0
3
1000
1
4
3
5
13
1050
1
2
2
0
5
1150
0
0
0
2
2
1200
0
1
1
0
2
1250
0
1
0
1
2
1350
0
0
1
1
2
1400
0
0
0
2
2
1450
0
0
1
2
3
1500
0
2
1
1
4
1550
0
1
1
3
5
1600
1
0
0
0
1
1650
0
0
0
1
1
1750
0
3
1
12
16
1800
0
0
0
4
4
1850
1
1
6
9
17
1900
0
1
0
0
1
2000
0
1
2
8
11
2200
0
0
0
4
4
2400
0
0
2
11
13
2500
0
1
0
0
1
3000
0
1
1
1
3
4000
0
0
1
0
1
5000
0
0
0
2
2
合计
18
32
29
70
149
卡方检验
值
df
渐进Sig.(双侧)
Pearson卡方
163.095a
105
.000
似然比
166.289
105
.000
线性和线性组合
38.213
1
.000
有效案例中的N
149
a.139单元格(96.5%)的期望计数少于5。
最小期望计数为.12。
卡方检验的意义:
因为卡方的渐进Sig为0.000,所以说明文化程度在月收入分组中存在显著性差异。
性别a
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
男
42
42.4
42.4
42.4
女
57
57.6
57.6
100.0
合计
99
100.0
100.0
a.街道=尧化街道
性别a
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
男
54
54.5
55.7
55.7
女
43
43.4
44.3
100.0
合计
97
98.0
100.0
缺失
系统
2
2.0
合计
99
100.0
a.街道=仙林街道
性别a
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
男
50
50.5
51.0
51.0
女
48
48.5
49.0
100.0
合计
98
99.0
100.0
缺失
系统
1
1.0
合计
99
100.0
a.街道=迈皋桥街道
性别a
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
男
64
64.0
64.0
64.0
女
36
36.0
36.0
100.0
合计
100
100.0
100.0
a.街道=燕子矶街道
性别a
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
男
49
52.1
52.1
52.1
女
45
47.9
47.9
100.0
合计
94
100.0
100.0
a.街道=八卦洲街道
性别a
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
男
43
43.0
44.8
44.8
女
53
53.0
55.2
100.0
合计
96
96.0
100.0
缺失
系统
4
4.0
合计
100
100.0
a.街道=马群街道
性别a
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
男
50
50.0
51.0
51.0
女
48
48.0
49.0
100.0
合计
98
98.0
100.0
缺失
系统
2
2.0
合计
100
100.0
a.街道=栖霞街道
性别a
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
男
47
47.0
47.0
47.0
女
53
53.0
53.0
100.0
合计
100
100.0
100.0
a.街道=西岗街道
性别a
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
男
50
49.0
49.0
49.0
女
52
51.0
51.0
100.0
合计
102
100.0
100.0
a.街道=龙潭街道
组统计量
gender
N
均值
标准差
均值的标准误
mathachievementtest
female
41
10.7479
6.69612
1.04576
male
34
14.7550
6.03154
1.03440
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
差分的95%置信区间
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
下限
上限
mathachievementtest
假设方差相等
.537
.466
-2.697
73
.009
-4.00704
1.48548
-6.96760
-1.04648
假设方差不相等
-2.724
72.472
.008
-4.00704
1.47092
-6.93894
-1.07515
分析:
因为方差齐性的Sig为0.466(大于0.05),均值方程的t检验中Sig为0.009(小于0.05),所以在总体中性别在数学测验成绩中存在显著性差异。
成对样本相关系数
N
相关系数
Sig.
对1
工作外在价值取向-初始&工作外在价值取向-结婚
133
.423
.000
成对样本检验
成对差分
t
df
Sig.(双侧)
均值
标准差
均值的标准误
差分的95%置信区间
下限
上限
对1
工作外在价值取向-初始-工作外在价值取向-结婚
-.24275
.59864
.05191
-.34543
-.14007
-4.676
132
.000
分析:
因为成对样本相关系数中的Sig为0.000(小于0.05),所以数据的拟合度较好。
又因为成对样本检验中的Sig为0.000(小于0.05),所以青年在初始就业、结婚两个时期的“工作外在价值取向”存在显著性差异。
方差齐性检验
月收入
Levene统计量
df1
df2
显著性
2.100
3
145
.103
ANOVA
月收入
平方和
df
均方
F
显著性
组间
2.238E7
3
7461618.429
16.828
.000
组内
6.429E7
145
443396.508
总数
8.668E7
148
多重比较
因变量:
月收入
(I)文化程度
(J)文化程度
均值差(I-J)
标准误
显著性
95%置信区间
下限
上限
LSD
初中
高中或中专
-350.694
196.187
.076
-738.45
37.06
大专
-726.341*
199.807
.000
-1121.25
-331.43
本科及以上
-1072.302*
175.975
.000
-1420.11
-724.49
高中或中专
初中
350.694
196.187
.076
-37.06
738.45
大专
-375.647*
170.721
.029
-713.07
-38.22
本科及以上
-721.607*
142.093
.000
-1002.45
-440.77
大专
初中
726.341*
199.807
.000
331.43
1121.25
高中或中专
375.647*
170.721
.029
38.22
713.07
本科及以上
-345.961*
147.050
.020
-636.60
-55.32
本科及以上
初中
1072.302*
175.975
.000
724.49
1420.11
高中或中专
721.607*
142.093
.000
440.77
1002.45
大专
345.961*
147.050
.020
55.32
636.60
Tamhane
初中
高中或中专
-350.694
143.558
.105
-744.65
43.26
大专
-726.341*
167.870
.001
-1189.19
-263.49
本科及以上
-1072.302*
120.734
.000
-1403.03
-741.57
高中或中专
初中
350.694
143.558
.105
-43.26
744.65
大专
-375.647
182.110
.236
-872.73
121.44
本科及以上
-721.607*
139.857
.000
-1101.24
-341.98
大专
初中
726.341*
167.870
.001
263.49
1189.19
高中或中专
375.647
182.110
.236
-121.44
872.73
本科及以上
-345.961
164.717
.222
-798.11
106.19
本科及以上
初中
1072.302*
120.734
.000
741.57
1403.03
高中或中专
721.607*
139.857
.000
341.98
1101.24
大专
345.961
164.717
.222
-106.19
798.11
*.均值差的显著性水平为0.05。
分析:
因为齐差性检验中的显著性为0.103(大于0.05),所以ANOVA有意义,并且看LSD表。
从LSD表中可以看出初中到大专、初中到本科及以上文化程度在月收入上存在显著性差异,高中到大专、高中到本科以上的文化程度在在月收入上存在显著性差异,大专到初中、大专到高中、大专到本科及以上的的文化程度在在月收入上存在显著性差异,其余的文化程度在月收入上不存在显著性差异。
从均值图中可以看出随着文化程度的上升,月收入也不断上升。
模型汇总b
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
1
.659a
.435
.433
12750.878
a.预测变量:
(常量),受教育年数。
b.因变量:
现在工资
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
共线性统计量
B
标准误差
试用版
容差
VIF
1
(常量)
-18454.376
3076.441
-5.999
.000
受教育年数
3926.796
224.476
.659
17.493
.000
1.000
1.000
a.因变量:
现在工资
残差统计量a
极小值
极大值
均值
标准偏差
N
预测值
12959.99
64008.33
34194.14
11166.650
400
残差
-21697.561
78845.258
.000
12734.889
400
标准预测值
-1.902
2.670
.000
1.000
400
标准残差
-1.702
6.184
.000
.999
400
a.因变量:
现在工资
分析:
在模型汇总中R为0.695,说明在现在工资中受教育年数的影响程度为0.695。
从系数表中可以得出回归方程:
现在工资=3076.441*受教育年数-18454.376,
现在工资(标准值)=0.659*受教育年数(标准值)
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