管理统计作业.doc
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管理统计作业 题目：对某公司81名员工工资进行分析，分析其任职部门、性别、年龄与工资间的关系。 序号 姓名 单位 性别 年龄 工资 1 陈子元 0 0 25 2000 2 李应杰 0 0 27 2750 3 刘恩利 2 0 28 2250 4 马韧 2 0 30 2750 5 马建军 0 0 31 3158 6 艾丽 0 1 31 3200 7 李荣华 1 0 31 3100 8 陆玉刚 0 0 32 3750 9 任立玲 0 1 31 3125 10 许志强 1 0 31 3678 11 卞玉杰 0 1 32 4000 12 董小凤 0 1 32 4000 13 韩帅臣 1 0 33 3250 14 王庆平 1 0 33 3345 15 于铁华 1 0 33 3543 16 崔永善 1 0 33 3213 17 郑顺 0 0 34 5250 18 檀凤志 2 0 34 4500 19 李春华 0 0 34 5343 20 王玉才 2 0 34 4435 21 王福全 0 0 34 4580 22 耿俊山 2 0 34 4653 23 高书臣 0 0 35 5250 24 甘树才 2 0 35 4550 25 段玉茹 0 1 35 3750 26 张富荣 2 1 35 3035 27 董淑花 0 1 35 3750 28 刘国英 2 1 36 3025 29 王幸荣 0 1 36 3750 30 刘桂娟 2 1 36 3322 31 周丽荣 0 1 37 4500 32 高宝良 2 0 37 5250 33 张月萍 2 1 37 4775 34 刘廷祥 1 0 37 4660 35 陈金凤 0 1 38 4500 36 郭世友 2 0 38 5250 37 王淑芬 2 1 38 4775 38 孙建平 1 0 38 4500 39 高荣英 0 1 38 4500 40 曹彦贵 2 0 38 5250 41 刘子荣 2 1 38 4340 42 陈俊杰 1 0 38 4580 43 裴丽艳 0 1 39 4500 44 程相波 2 0 39 5520 45 徐丽芹 2 1 39 4775 46 吴桂杰 1 0 39 4500 47 李恩霞 2 1 39 5375 48 裴志军 1 0 39 4800 49 弭会兰 2 1 40 5375 50 吴东顺 1 0 40 4800 51 孙志霞 2 1 40 5375 52 刘作贵 1 0 40 4800 53 史秋芳 2 1 41 5375 54 刘占国 1 0 41 4900 55 韩双菊 2 1 42 5250 56 王琳 2 1 42 5340 57 张月霞 2 1 43 5490 58 张锦绣 1 1 43 3370 59 王玉霞 1 1 44 3450 60 王慧梅 1 1 44 3250 61 杜秀君 1 1 45 2980 62 孙玉霞 1 1 45 2860 63 毕凤芝 1 1 45 3000 64 赵洪玲 1 1 46 4530 65 宋志梅 1 1 46 4235 66 唐雅君 1 1 46 4525 67 崔淑菊 1 1 47 4250 68 牛瑞英 1 1 47 3970 69 张淑媛 1 1 47 4265 70 董艳敏 1 1 47 4525 71 吴晓景 1 1 48 4680 72 王秀芹 1 1 48 4780 73 张春艳 1 1 48 4920 74 郑英欣 1 1 48 5090 75 刘春梅 1 1 48 4620 76 陈静 1 1 49 4330 77 张翠英 1 1 49 4525 78 董健颖 1 1 49 5640 79 刘金玲 1 1 49 4960 80 朱文革 1 1 50 4920 81 曹淑华 1 1 50 4480 一、 绘制散点图及箱形图： 二、 进行相关分析： Correlations 年龄 工资 年龄 Pearson Correlation 1 。435（*＊） Sig。 (2—tailed) . 。000 N 81 81 工资 Pearson Correlation .435(*＊) 1 Sig。 （2—tailed) 。000 . N 81 81 ＊＊ Correlation is significant at the 0。01 level (2—tailed）。 Correlations 年龄 工资 Kendall's tau_b 年龄 Correlation Coefficient 1.000 .323(*＊) Sig. （2—tailed） . .000 N 81 81 工资 Correlation Coefficient .323（＊*） 1。000 Sig。 （2-tailed) 。000 . N 81 81 Spearman’s rho 年龄 Correlation Coefficient 1.000 。422(＊*） Sig. （2—tailed) . 。000 N 81 81 工资 Correlation Coefficient 。422(＊＊） 1.000 Sig. (2—tailed) 。000 . N 81 81 *＊ Correlation is significant at the 0.01 level (2—tailed). 三、进行回归分析： Model Summary(b) Model R R Square Adjusted R Square Std。 Error of the Estimate 1 。435（a） .189 .179 782。083 a Predictors: （Constant）, 年龄 b Dependent Variable： 工资 ANOVA(b) Model Sum of Squares df Mean Square F Sig。 1 Regression 11268013.041 1 11268013.041 18.422 。000（a) Residual 48320664.094 79 611653.976 Total 59588677。136 80 a Predictors: （Constant）, 年龄 b Dependent Variable: 工资 Coefficients（a） Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig。 B Std. Error Beta 1 （Constant) 1912.786 555.021 3.446 .001 年龄 60。253 14。038 .435 4.292 .000 a Dependent Variable： 工资 四、进行方差分析（只考虑因子主效应）： 第一种 Tests of Between—Subjects Effects Dependent Variable: 工资 Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 4415182。358（a） 3 1471727.453 2.054 .113 Intercept 1296671423。338 1 1296671423。338 1809。632 .000 性别 305238。549 1 305238。549 。426 。516 单位 4131898.934 2 2065949.467 2.883 。062 Error 55173494.778 77 716538。893 Total 1533423433.000 81 Corrected Total 59588677。136 80 a R Squared = 。074 (Adjusted R Squared = .038） Parameter Estimates Dependent Variable: 工资 Parameter B Std。 Error t Sig。 95％ Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Intercept 4637.182 190。523 24.339 。000 4257.802 5016.562 ［性别=0］ —125。737 192。647 —.653 .516 —509.346 257。873 [性别=1] 0（a） . . 。 。 。 [单位=0］ -602。345 259。941 —2.317 .023 -1119.953 —84.738 [单位=1］ -384。963 220。904 -1.743 。085 -824.839 54.912 [单位=2] 0(a) 。 。 。 。 . a This parameter is set to zero because it is redundant。 Tests of Between—Subjects Effects Dependent Variable: 工资 Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. Model 1478249938。222（a) 4 369562484。556 515.761 。000 性别 305238。549 1 305238。549 。426 。516 单位 4131898.934 2 2065949.467 2.883 .062 Error 55173494。778 77 716538。893 Total 1533423433。000 81 a R Squared = .964 (Adjusted R Squared = 。962) Parameter Estimates Dependent Variable： 工资 Parameter B Std. Error t Sig。 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound [性别=0] 4511。445 206.118 21。888 .000 4101.013 4921。878 ［性别=1］ 4637.182 190。523 24。339 。000 4257。802 5016。562 [单位=0］ —602.345 259。941 -2.317 。023 -1119。953 -84.738 ［单位=1] -384.963 220。904 -1。743 。085 -824.839 54.912 ［单位=2] 0(a) . . 。 。 。 a This parameter is set to zero because it is redundant。 5展开阅读全文
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