《SPSS统计分析与应用》作业二.doc

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1、《SPSS统计分析与应用》作业答案2一、首先对变量gpa进行正态分布检验正态性检验Kolmogorov-SmirnovaShapiro-Wilk统计量dfSig.统计量dfSig.respondent'sgpa.12324.200*.94124.169a.Lilliefors显著水平修正*.这是真实显著水平的下限。从K-S检验及Q-Q图可以看出,Sig值等于0.2,大于0.05,所以gpa的分布可以认为是正态的,因此对gpa进行均值T检验是可靠的。单样本T检验的结果如下:单个样本检验检验值=3tdfSig.(双侧)均值差值差分的95%置信区间下限上限respondent'sgpa-.1

2、0423.918-.01083-.2261.2044可知Sig值等于0.918,因此认为总体gpa的平均值与3没有显著差异。独立样本T-检验的结果如下:独立样本检验方差方程的Levene检验均值方程的t检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值差分的95%置信区间下限上限respondent'sgpa假设方差相等1.388.2511.62922.117.33822.20759-.09230.76874假设方差不相等1.74520.512.096.33822.19383-.06546.74191由Levene检验的结果可知,男、女性的gpa满足方差齐性,t检验的Sig值为0.

3、117,大于0.05,因此认为男性和女性的gpa没有显著差异。根据信仰类型对gpa进行方差分析,结果为:方差齐性检验respondent'sgpaLevene统计量df1df2显著性.241320.867说明不同信仰类型的gpa满足方差齐性。因此可以进行方差分析。ANOVArespondent'sgpa平方和df均方F显著性组间.7693.256.985.420组内5.20720.260总数5.97623方差分析的结果显示,Sig值为0.42,大于0.05,因此认为不同信仰的被访者的gpa没有显著差异。二、分别对当前工资与受教育水平、初始工资、本单位工作经历、以前工作经历和年龄进行偏相

4、关分析,其余变量作为控制变量,结果如下:相关性控制变量CurrentSalaryMonthssinceHirePreviousExperience(months)&Years&BeginningSalary&EducationalLevel(years)CurrentSalary相关性1.000.219显著性(双侧)..000df0467MonthssinceHire相关性.2191.000显著性(双侧).000.df4670相关性控制变量CurrentSalaryPreviousExperience(months)Years&BeginningSalary&EducationalLe

5、vel(years)&MonthssinceHireCurrentSalary相关性1.000-.071显著性(双侧)..124df0467PreviousExperience(months)相关性-.0711.000显著性(双侧).124.df4670相关性控制变量CurrentSalaryYearsBeginningSalary&EducationalLevel(years)&MonthssinceHire&PreviousExperience(months)CurrentSalary相关性1.000-.094显著性(双侧)..042df0467Years相关性-.0941.000

6、显著性(双侧).042.df4670相关性控制变量CurrentSalaryBeginningSalaryEducationalLevel(years)&MonthssinceHire&PreviousExperience(months)&YearsCurrentSalary相关性1.000.814显著性(双侧)..000df0467BeginningSalary相关性.8141.000显著性(双侧).000.df4670相关性控制变量CurrentSalaryEducationalLevel(years)MonthssinceHire&PreviousExperience(month

7、s)&Years&BeginningSalaryCurrentSalary相关性1.000.173显著性(双侧)..000df0467EducationalLevel(years)相关性.1731.000显著性(双侧).000.df4670从上述结果可以看出,当前工资与初始工资的相关系数为0.814,Sig值为0.000,关系最密切,二者呈正相关;当前工资与受教育水平的相关系数为0.173,Sig值为0.000,相关性排在第二,二者呈正相关;对

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