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1、华东理工大学2013—2014学年第一学期《应用统计学》实验报告4实验内容:回归分析方法1.相关分析熟悉Correlate功能2.回归分析熟悉Regression功能实验要求:1.选取文件Employeedata.sav中合适的变量,进行相关分析。2.选用Employeedata.sav文件中的变量,将salary作为因变量(dependentvariables),以educ,salbegin,gender,jobtime,prevexp,minority作为自变量(independentvariables),作多元线性回归分析:Method框选用Enter
2、,Method框选用Stepwise。对回归结果展开讨论。找出对salary影响显著的变量,并比较各因素的相对作用程度。3.分别写出男性、女性的回归方程。若要将变量jobcat引入回归方程,如何设置其取值?教师评语:教师签名:年月日实验报告:1.选取文件Employeedata.sav中合适的变量,进行相关分析。打开Employeedata.sav,选择―Analyze--Correlate –Bivariate,将educationlevel,currentsalary,beginningsalary,previousexperience分别选入’Vari
3、ables”中,点击OK。结果如下:从图中看出,educationlevel和currentsalary,beginningsalary,previousexperience的相关系数分别为0.661,0.633,-0.252,在这些数据的右边都有两个星号,表示在0.01的显著水平下,是显著相关的。还有一些数据右边是一个星号,表示在0.05的显著水平下,是显著相关的。2.选用Employeedata.sav文件中的变量,将salary作为因变量(dependentvariables),以educ,salbegin,gender,jobtime,prevexp
4、,minority作为自变量(independentvariables),作多元线性回归分析:Method框选用Enter,Method框选用Stepwise使用Enter方法:2.1描述统计量,显示均值,标准差,例数DescriptiveStatisticsMeanStd.DeviationNCurrentSalary$34,419.57$17,075.661474Gender.46.499474EducationalLevel(years)13.492.885474EmploymentCategory1.41.773474BeginningSalary$
5、17,016.09$7,870.638474MonthssinceHire81.1110.061474PreviousExperience(months)95.86104.586474MinorityClassification.22.4144742.2相关分析从以下图表中可以看出gender,educ,salbegin,jobtime,prevexp,minority和currentsalary的相关系数分别是-0.450,0.661,0.880,0.084-0.097,-0.177,单尾单测检验分别为P=0.000,0.000,0.000,0.034,0
6、.017,0.000,相关度较高。CorrelationsCurrentSalaryGenderEducationalLevel(years)BeginningSalaryMonthssinceHirePreviousExperience(months)MinorityClassificationPearsonCorrelationCurrentSalary1.000-.450.661.880.084-.097-.177Gender-.4501.000-.356-.457-.066-.165-.076EducationalLevel(years).661-.
7、3561.000.633.047-.252-.133BeginningSalary.880-.457.6331.000-.020.045-.158MonthssinceHire.084-.066.047-.0201.000.003.050PreviousExperience(months)-.097-.165-.252.045.0031.000.145MinorityClassification-.177-.076-.133-.158.050.1451.000Sig.(1-tailed)CurrentSalary..000.000.000.034.017.0
8、00Gender.000..000.000.074.