资源描述：
《华理SPSS实验四》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
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.
