[SPSS 통계]SPSS employee data 분석

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목차

1. 데이터 입력 및 생성
2. 교차 분석
3. 분산 분석
4. 상관 분석
5. 회귀 분석
6. 결 론
결측값 구하기
월 급여 인상분 변수계산
나이 변수계산

본문내용

6. 결 론

교차분석
변수 ⇒ 열 - 현재 급여 / 행 - 성별, 소수민족 여부, 나이, 직종
결과 ⇒ 고 급여 - 남자, 소수민족 아닌 경우, 4,50대, 경영직이 많음
저 급여 – 여자, 소수민족인 경우, 3,6,70대, 사무직이 많음

분산분석
변수 ⇒ 종속변수 - 현재 급여 / 요인 - 성별, 소수민족 여부, 나이, 직종
결과 ⇒ 남자가 여자 보다 현재 급여가 높으며, 소수민족이 아닌 경우가 소수민족
인 경우보다 높다. 또한 4,50대가 3,6,70대 보다 높으며, 경영직이 높다.

상관분석
변수 ⇒ 급여 인상분에 대한 경력, 교육수준 (Pearson)
급여 인상분에 대한 성별, 소수민족 여부 (Spearman)
결과 ⇒ 교육수준은 양의 상관관계, 남자일수록 소수민족이 아닐수록 상관관계 있음

회귀분석
변수 ⇒ 종속변수 - 급여 인상분 / 독립변수 – 경력, 교육수준, 현 근무월수, 나이
결과 ⇒ 단계선택으로 실시한 결과 경력은 제거됨
급여인상 = 10.46 + 25.857(교육수준) - 1.227(현 근무월수) - 0.924(나이)

종합결론
4,50대의 경영직인 소수민족이 아닌 남자가 높은 급여를 받고,
교육수준이 높고 나이가 적고 호봉이 적을수록 급여인상률이 높
아진다.

참고 자료

SPSS 통계