关于网页设计与维护人员薪酬状况调查

关于网页设计与维护人员薪酬状况调查报告————————法管系08级会展二班李鸿2008082202调查目的:实践课堂上学习到的关于人力资源管理、社会调查与统计、统计分析与spss应用、相关方面的知识，充分了解学校网络信息中心和校外某一网页设计与维护公司的薪金状况以及影响其状况不同的原因，大致了解该行业的薪金高低状况，锻炼社会交际沟通的能力，增加社会实践经验，为大四学年的大型社会实践作充分人准备。背景资料：一：长沙学院网络信息中心：网络信息中心，成立于2009年5月，前身为网络中心，现有工作人员14名，其中主任1人，副主任1人，下设综合办公室、信息工程部、网络运行部、技术服务部。中心主要负责数字校园规划与建设，提供网络运行维护、信息技术支撑、以及用户网络业务服务。中心具体工作职责摘要如下：数字校园建设：坚持“以人为本”思想，立足现实，统筹规划，逐步建成完整统一、技术先进，覆盖全面、应用深入，高效稳定、安全可靠的数字化校园，推进我校教学、科研、管理和服务过程的全面信息化，达到提升学校综合办学实力之根本目的。网络运行维护：保证全校网络主干线路畅通，维护各上网信息点、网络交换设备、应用服务器的正常运行与安全等；3、信息技术支撑：规范校园站群建设，确保站群安全稳定运行，维护学校主页（中文版）；统一规划各类信息应用系统和资源建设；通过培训、指导、咨询、活动等方式提升我校信息技术应用水平；用户网络业务服务：包括一卡通系统建设和日常线路与终端设备维护；办理全校师生员工的一卡通以及各类上网业务；提供用户故障报修的派工响应等。二：校外某网页设计与维护公司：长沙xx信息科技有限公司是一家股份制高科技信息服务企业，广泛开展、营销策划、技术培训、网站开发、网站维护、网站推广、品牌输出，等多领域业务。通过网络为企事业单位提供完善信息化服务，公司致力于网站开发、网络推广代发信息，网站优化，百度快照排名，百度相关搜索排名，产品代理等在中国企业的推广与应用。本公司坚持自主创新，专注网站开发、网络推广代发信息，利用专业的搜索引擎排名技术，为全国的企业进行网络推广代发信息服务，让您的网站和产品信息在同行中脱颖而出，在百度/google/雅虎/新浪等各大搜索引擎中排名靠前。本公司对企业的产品或服务进行网络推广宣传，扩大企业的品牌影响，拓展海内外的潜在市场。让您在喝茶的同时轻松实现网络营销。分析方法:问卷设计：问卷设计目的主要为了解被调查对象的真实客观的工作人员的薪金状况，以及影响薪金状况高低不同的各类原因，因此涉及的问题都是关于薪金方面的。具体问卷内容如下：关于网页设计与维护人员薪酬状况调查问卷亲爱的朋友们:你们好!我是来自长沙学院法学与公共事业管理系的一名学生,正在做关于网页设计与维护人员薪酬状况的调查.目的是为了能了解从事这些行业的相关人员的薪酬状况以及分析薪酬状况不同的原因.为此我设计了此次调查问卷,这将会耽误您10分钟左右的时间。请您选择符合自己实际情况的选项.谢谢您的配合!本问卷仅适用于网络信息中心和xx网页设计公司的在职员工填写，问卷调查属纯粹的学术研究，不会作商业谋利用途，且会对您的个人隐私进行保密，不会泄漏陈出去，务必放心填写！1您的性别()A男B女2您的年龄()A22岁以下B22-27C28-35D36-50E50以上3您的职称()A高级工程师（主任）B工程师（副主任）C助理工程师（部长）D无技术职称普通技术人员E客服人员4您的学历()A硕士及以上B本科C专科D高中及以下5你的工作经验（）A1年B2到4年C5到10年D10年以上6您每月的基本工资()A800以下B800-1600C1600-3000D3000以上7您每月的奖金（）A500以下B500-1000C1000-1500D1500以上8您每月加班费()A200以下B200-500C500-1000D1000以上9您全年的福利及服务（如养老金、医疗保险、带薪休假）（）A一项都没有B有其中一项C有其中两项D全都有10您对您目前的薪金状况满意吗？（）A满意B不满意C说不清11您对您所在单位或者部门的薪酬设计方式是否满意（）A满意B不满意C说不清12您认为以哪种标准确定薪酬高低比较合理（）A学历B职位C经验D绩效E以上全部13请您对改进贵公司的薪酬设计方式提出建设性建议_______________________________________________________________________注：本问卷中所调查的被调查者具体调查内容为：性别、年龄、工作经验、职称、学历基本工资、资金、加班工资、福利状况等。调查时间为：20115月23到5月26日。样本抽取：本次问卷调查一共对两个组织的各个层次的50个人员进行了调查，采用简单随机抽样的方法对这个总体进行抽样，将50个样本个体分别编号，把号码写在号签上，把号签放在一个容器里搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取20交，得到一个容量为20个的样本。再对这个样本进行整理以便后面的工作顺利的开展。资料收集整理：经过对样本个体的不同调查结果进行分类整理以及数量的相关统计，得到以下结果：（统计每一个问题当中各个选项选择的个数以及所占百分比）1您的性别()A男17，85%B女3，15%2您的年龄()A22岁以下5，25%B22-258，40%C25-354，20%D35-506，30%E50以上1，5%3您的职称()A高级工程师（主任）2，10%B工程师（副主任）3，15%C助理工程师（部长）7，35%D无技术职称普通技术人员6，30%E客服人员2，10%4您的学历()A本科以上3，15%B本科5,25%C专科5,25%D高中以下7,35%5你的工作经验（）A1年4,20%B2到4年7,35%C5到10年4,20%D10年以上5,25%6您的基本工资()A800以下6,30%B800-16004,20%C1600-30006,30%D3000以上4,20%7您的奖金（）A500以下6,30%B500-10004,20%C1000-15006,30%D1500以上4,20%8加班费()A200以下3,15%B200-5008,40%C500-10005,25%D1000以上25%9福利及服务（如养老金、医疗保险、带薪休假）（）A全都有3,15%B有其中两项9,45%C有其中一项5,25%D一项都没有3,15%10您对您目前的薪金状况满意吗？（）A满意6,30%B不满意9,45%C说不清5,25%11您对您所在单位或者部门的薪酬设计方式是否满意（）A满意6,30%B不满意9,45%C说不清5,25%12您认为以哪种标准确定薪酬高低比较合理（）A学历2,10%B职位5,25%C经验7,35%D绩效4,20%E以上全部2,10%分析技术：参考书目《统计分析与SPSS的应用统计》，相关知识：相关分析，即分析客观事物之间关系的数量分析方法；绘制散点图；回归分析，即研究事物之间统计关系的数量分析方法；spss软件的具体操作。调研数据及分析:计算各被调查人员的总薪酬的数量。将数据输入spss软件当中去。选取薪酬总量与工作经验、职称、学历、来配对分别绘制散点图，进行相关检验，回归检验。薪酬与学历：CorrelationsdegreesalarydegreePearsonCorrelation1-.240Sig.(2-tailed).308N2020salaryPearsonCorrelation-.2401Sig.(2-tailed).308N2020由上面的散点图来看，薪酬与学历之间并不存在着明显的相关关系。再看上面的相关系数计算结果，可以得知薪酬和学历的简单相关系数为-0.240，大于0.05，但是小于0.3，说明两者存在着相关性相当的弱，说明学历对薪酬的高低影响较小。薪酬与职称：CorrelationssalarypositionsalaryPearsonCorrelation1-.675**Sig.(2-tailed).001N2020positionPearsonCorrelation-.675**1Sig.(2-tailed).001N2020CorrelationssalarypositionsalaryPearsonCorrelation1-.675**Sig.(2-tailed).001N2020positionPearsonCorrelation-.675**1Sig.(2-tailed).001N2020**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).分析：观察上面的散点图的结果可明显得出，薪酬与职称之间的线性相关性同样观察两组数据的相关系数计算结果可得，薪酬与职称之间的简单相关系数为—0.675，大于0.3，具有强的负相关性薪酬与工作经验：对两者关系采用回归分析方法进行分析薪酬=y,工作经验=x，提出原假设y=b+b1x+eVariablesEntered/RemovedbModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1experiencea.Entera.Allrequestedvariablesentered.b.DependentVariable:salaryModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.839a.704.688.50933a.Predictors:(Constant),experienceANOVAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression11.130111.13042.905.000aResidual4.67018.259Total15.80019a.Predictors:(Constant),experienceb.DependentVariable:salaryCoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1(Constant).361.2891.249.228experience.696.106.8396.550.000a.DependentVariable:salary观察表3中可得sig值为0.00，小于显著性水平0.05，认为偏回归系数与0有显著差异，它与被解释变量之间的线性关系是显著的，应该保留在原方程中，y=0.361+0.696x,可见薪酬与工作经验之间存在着明显的关系。提出论点：薪酬与学历之间存在着很弱的相关关系，即学历的高低对薪酬的影响很小，也就说明学历越高并不代表薪酬就会越高；薪酬与职称之间存在着很强的相关关系，即职称的高低会对薪酬的高低产生很强的影响。一般来说，职称越高，薪酬越高；职称越低，薪酬越低；薪酬与工作经验之间两者之间的线性关系非常显著，即工作经验的多少会影响到薪酬的高低，一般来说，工作经验越久，薪酬越高；工作经验越短，薪酬越低。