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华理SPSS实验四
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Employee data. sav 中合适的变量，进行相关分析。 2.选用Employee data. sav 文件中的变量,将salary作为因变量(dependent variables)， 以educ, salbegin, gender,jobtime, prevexp, minority作为自变量(independent variables),作多元线性回归分析：Method框选用Enter , 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：选取文件Employee data. sav 中合适的变量，进行相关分析。打开Employee data.sav,选择―Analyze--Correlate?–Bivariate，将education level, current salary, beginning salary, previous experience分别选入’Variables”中，点击OK。结果如下：从图中看出，education level和current salary, beginning salary, previous experience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Employee data. sav 文件中的变量,将salary作为因变量(dependent variables)， 以educ, salbegin, gender,jobtime, prevexp, minority作为自变量(independent variables),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Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationNCurrent Salary$34,419.57$17,075.661474Gender.46.499474Educational Level (years)13.492.885474Employment Category1.41.773474Beginning Salary$17,016.09$7,870.638474Months since Hire81.1110.061474Previous Experience (months)95.86104.586474Minority Classification.22.4144742.2相关分析从以下图表中可以看出gender, educ, salbegin, jobtime, prevexp, minority和current salary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=0.000,0.000,0.000,0.034,0.017,0.000，相关度较高。CorrelationsCurrent SalaryGenderEducational Level (years)Beginning SalaryMonths since HirePrevious Experience (months)Minority ClassificationPearson CorrelationCurrent Salary1.000-.450.661.880.084-.097-.177Gender-.4501.000-.356-.457-.066-.165-.076Educational Level (years).661-.3561.000.633.047-.252-.133Beginning Salary.880-.457.6331.000-.020.045-.158Months since Hire.084-.066.047-.0201.000.003.050Previous Experience (months)-.097-.165-.252.045.0031.000.145Minority Classification-.177-.076
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