SPSS课程论文

淮海工学院课程大作业题目：论职业女性面对工资的歧视学院：专业：班级：姓名：学号：2013年论职业女性面对的工资歧视1引言两性工资差异，在过去数十年间一直是世界各国学者热切关注与研究的问题之一。许多经济学家和社会学研究者从不同的视角出发，以各种理论解释为何女性劳动者长期以来薪资一直低于男性。在我国，男女劳动者之间的收入差异大致经历了计划经济时代相对平等和改革开放以后不断扩大的两个阶段。特别是当中国的经济管理体制和运行机制从计划向市场的转换，更是加剧了男女之间的收入差距。男女两性间日益凸现的工资差异既包括人力资本存量不同导致的工资差异，也包括直接的性别工资歧视。本文研究的对象正是其中的性别工资歧视。2实证分析过程为了建立一个比较简约可操作的分析模型，本文只选取了影响工资的两个变量，即性别和每天平均工作时间，而忽略了其他变量，比如单位的性质和领导职位等等。因为，数理统计原理告诉我们，包含所有变量的表达式是不存在的，而且也不利于用定量的方法进行分析。其中把性别看作自变量，把去年平均每月总收入看成协变量来分析，采用SPSS16.0forWindows综合运用方差分析和相关分析两种方法。2.1方差分析过程首先检验当性别为FixedFactor，去年平均每月总收入为DependentVariable时是否满足方差检验的条件，也即各个水平下总体服从方差相等的正态分布，其中正态分布的要求不是很严格，但方差相等是很严格的。所以首先在univariate：options框中选择对方差分析的前提进行检验的选项，也即homogeneityofvariancestest方法，结果如表一所示误差方差等同性的levene检验aDependentVariable:去年平均每月总收入Fdf1df2Sig..1091297.742表1a.Design:Intercept+nc11+a1从表一可以看出F值为0.109，相伴概率为0.742，大于显著性水平0.05，因此可以认为各个组总体方差是相等的，满足方差检验的前提条件。接下来通过univariate方法，把性别输入FixedFactor，把去年平均每月总收入输入DependentVariable进行方差分析，在这里我们假定平均每天工作时间也会影响到每月平均工资，因此把它当作协变量处理。以下表2到表6的内容是其处理结果。主体间因子ValueLabelN性别0女1551男144表2描述性统计量DependentVariable:去年平均每月总收入性别MeanStd.DeviationN女2.03231.31633155男2.65971.32835144Total2.33441.35676299表3误差方差等同性的levene检验aDependentVariable:去年平均每月总收入Fdf1df2Sig..1091297.742Teststhenullhypothesisthattheerrorvarianceofthedependentvariableisequalacrossgroups.a.Design:Intercept+nc11+a1表4主体间效应的检验DependentVariable:去年平均每月总收入SourceTypeIIISumofSquaresdfMeanSquareFSig.CorrectedModel30.585a215.2938.739.000Intercept79.616179.61645.498.000nc111.19511.195.683.409a127.391127.39115.653.000Error517.9702961.750Total2178.000299CorrectedTotal548.555298表5参数估计DependentVariable:去年平均每月总收入ParameterBStd.ErrortSig.95%ConfidenceIntervalLowerBoundUpperBoundIntercept2.402.3307.274.0001.7523.052nc11.088.106.826.409-.122.298[a1=0]-.611.154-3.956.000-.915-.307[a1=1]0a.....a.Thisparameterissettozerobecauseitisredundant.表6下面对其结果作简略的分析：2.1.1描述性统计输出。表2给出了两种性别各自的样本数，表3给出了因变量，即去年平均每月工资在各个分组里的基本统计特征，包括均值，标准差等2.1.2方差齐性检验结果。表4给出了显著性检验的Sig值0.7420.05推断，在0.05的显著度水平上各组方差无显著性差异。2.1.3各效应检验结果。在表5中，协变量平均每天工作时间（nc11）的效应检验不显著，因为sig0.05，这就意味着平均每天工作时间与去年每月平均工资不存在较强的线性关系，故而没有必要进行协方差分析。但因素变量性别（a1）的检验效果很显著（sig0.05），说明性别因素对平均工资的增加有显著差异。2.1.4参数估计。如表6，该表给出了因变量（月平均工资）对协变量（平均每天工作时间）的回归系数（B=0.088），因为回归系数值接近于零，表明回归直线的拟合程度很差。由于没有必要进行协方差检验，所以单独检验FixedFactor（性别）和DependentVariable(去年平均每月总收入)的直接显著情况，得出表7主体间效应的检验DependentVariable:去年平均每月总收入SourceTypeIIISumofSquaresdfMeanSquareFSig.CorrectedModel27.437a127.43716.413.000Intercept1761.26111761.2611.054E3.000a127.437127.43716.413.000Error583.4063491.672Total2362.000351CorrectedTotal610.843350a.RSquared=.045(AdjustedRSquared=.042)表7从表7可以看出，性别对平均月工资有着很好的检验效果（sig0.05），这说明了与每天平均工作时间相比，性别对月平均工资的影响程度要大得多，从数据来说甚至是决定的作用。因此我可以推断，在该调查数据中存在着很明显的同工不同酬的现象，而这种现象主要是由于性别因素造成的，并且通过表三我们可以很直接的看出女性的平均月工资要比男性少，因此通过方差检验的方式，我们就可以大胆的推测出女性在职场上面对着性别工资歧视。2.2相关分析过程方差分析只是大体上判断出自变量（性别）与因变量(去年月平均工资)的作用，但是在多大程度上起作用，这种作用是正向的还是反向的我们还无法给出合理解释。于是，我们用相关分析来补充方差分析的不足。相关分析我们要通过求得两个变量间的相关系数R来判定变量间的相关性强弱和方向，R取值范围为[-1,1],当R越接近1或-1时变量的相关性越强。但是考虑到平均每天工作时间这个变量有可能影响因变量，故而把平均每天工作时间当作控制变量，用偏相关来分析两者关系。得出表8和表9CorrelationsControlVariables性别平均每月总收入平均每天工作时间-none-a性别Correlation1.000.231.130Significance(2-tailed)..000.025df0297297平均每月总收入Correlation.2311.000.076Significance(2-tailed).000..188df2970297平均每天工作时间Correlation.130.0761.000Significance(2-tailed).025.188.df2972970平均每天工作时间性别Correlation1.000.224Significance(2-tailed)..000df0296平均每月总收入Correlation.2241.000Significance(2-tailed).000.df2960a.Cellscontainzero-order(Pearson)correlations.表8描述性统计量MeanStd.DeviationN性别.4816.50050299去年平均每月总收入2.33441.35676299平均每天工作时间2.8261.72574299表9下面对其结果作简要的分析：2.2.1描述性输出表9给出了关于三个变量的描述性统计量，包括各自的均值，标准差和频率。2.2.2方法原理首先，提出零假设：两总体（性别和去年平均每月总收入）的偏相关系数与零无显著差异，此番检验的显著度水平α=0.05。然后，计算检验统计量的观测值和对应的概率值，如果检验统计量的概率值（Sig值）小于给定的显著性水平α，应拒绝零假设，认为两总体的偏相关系数与零有显著差异；反之，则不能拒绝零假设，可认为两总体偏相关系数为零，无显著差异。2.2.3相关性输出表8给出了所有变量的0阶偏相关（Pearson简单相关）系数和1阶偏相关系数的计算结果，以及他们各自的显著性检验P值。如图所示，在没有控制平均每天工作时间时，性别和每月平均总收入是显著相关的（sig=0.000.05）；在控制了平均每天工作时间后，性别和每月平均总收入还是显著相关的（sig=0.000.05），只不过相关的程度要比没有控制的时候要低一些。基于此，我们可以判断出性别和去年平均每月总收入存在着相关关系，而平均每天工作时间对于每月平均总工资几乎没有影响。2.2.4结论由以上的分析，可以看出性别因素在薪酬方面扮演了一种很重要的角色，特别是在控制了每天平均工作时间这个变量之后依然如此。这就从定量的角度说明了调查数据中存在着很明显的同工不同酬的现象，而这种现象主要是由于性别因素造成的。单单从性别的角度来分析薪酬差别，男女薪酬不等的情况可见一斑。3结语如上述分析，我国劳动力市场上的性别工资歧视是存在的，而这种歧视的存在不仅会对女性的权利造成一定的侵犯，不利于激发她们的工作热情和积极性，而且还会使国家的人力资源遭受相当的损失。鉴于此，国家应该完善劳动法，特别是其中的关于女性权益保护的条款，确保该条款能够按质按量的执行下去，从而建立一个公平竞争的职场秩序。同时，相关的企业也应该破除对女性的歧见，从而建立一个和谐的公司企业环境。参考文献[1]乐安国，钟元俊，社会心理学[M]，北京：中国物资出版社，1988；[2]章文波，陈红艳，实用数据统计分析及SPSS应用[M]，北京，人民邮电出版社，2006，23；[3]卢纹岱，统计分析[M].第三版，北京，电子工业出版社，2009，517.