Program Pachete de Statistica

Imagine preview
(8/10)

Acest proiect trateaza Program Pachete de Statistica.
Mai jos poate fi vizualizat cuprinsul si un extras din document (aprox. 2 pagini).

Arhiva contine 1 fisier docx de 42 de pagini .

Iti recomandam sa te uiti bine pe extras, cuprins si pe imaginile oferite iar daca este ceea ce-ti trebuie pentru documentarea ta, il poti descarca. Ai nevoie de doar 5 puncte.

Domeniu: Statistica

Cuprins

1. Introducere 3
2. Descrierea bazei de date și a variabilelor analizate 4
3. Analiza statistică univariată a datelor 6
3.1. Descrierea statistică a variabilelor calitative 6
3.2. Descrierea statistiă a variabilelor cantitative 8
4. Analiza statistică bivariată a datelor 12
4.1. Analiza statistică a asocierii dintre două variabile 12
4.2. Analiza de regresie și corelație 14
4.3. ANOVA 18
5. Estimarea și testarea statistică 19
5.1. Estimarea unei medii prin interval de încredere 20
5.1.1 Estimarea prin interval de încredere a unei medii 20
5.1.2 Estimarea prin interval de încredere a diferenței dintre două medii 20
5.2. Testarea statistică 20
5.2.1 Testarea unei medii și a unei proporții 20
5.2.2 Testarea diferenței dintre două medii și două (sau mai multe) proporții 21
Concluzii 23
Bibliografie 24

Extras din document

1. Introducere

În vederea realizării acestui proiect, am ales baza de date „Employee data.sav”, cu scopul de a face analiza asupra salariului curent al unor angajatidintr-o firma.

În urma analizei, se va observa influenta pe care o au factorii de influență asupra salariului curent. Factorii de influență sunt variabilele salbegin (beginning salary) și jobtime (months since hire).

2. Descrierea bazei de date și a variabilelor analizate

Baza de date Employee data.sav conține informații despre angajații unei firmei.

Variabilele pe care le conține baza de date, au următoarele proprietăți:

• id (employee code) - fiecare angajat are un anumit cod de identificare

- variabila este de tip numeric

• gender - sexul angajatului:

- variabila este de tip string

• bdate (date of birth) - data nașterii

- variabila este de tip date

• educ (education level) - nivelul de educație exprimat în ani

- variabila este de tip numeric

• jobcat (employment category) - tipul de specializare în firmă

- variabila este de tip numeric

• salary (current salary) - salariul curent al fiecărui angajat

- variabila este de tip numeric

• salbegin (beginning salary) - salariul de început al fiecărui angajat

- variabila este de tip numeric

• jobtime (months since hire) - lunile de muncă în cadrul firmei

- variabila este de tip numeric

• prevexp (previous experience) - experiența anterioară a fiecărui angajat, exprimată în luni

- variabila este de tip numeric;

• minority (minority classification)

- variabila este de tip numeric

Pentru analiza modificării salariului curent, din șirul de variabile existente, am ales trei variabile numerice, astfel: variabila salary – variabila dependentă și variabilele salbegin & jobtime – variabile independente.

Pentru rezultate mai precise, am decis să folosesc în analiză și variabila jobcat, fiind o variabilă cu trei categorii, respectiv: 1-clerical; 2-custodial; 3-manager.

De asemenea, am creat o variabilă dummy - prevexp, folosindu-mă de variabila numerică prevexp, considerând, pe baza informațiilor conținute, că: angajaților care au o experiență anterioară de până la 84 luni, li se atribuie - „neexperimentat”, iar angajaților care au o

experiență anterioară de peste 84 luni, le este atribuită denumirea „experimentat”. Etichetele: 0 - neexperimentat; 1- experimentat.

Demersul urmat pentru crearea variabilei dummy este:

- Pentru început, am selectat Transform  Recode into Same Variables

- În căsuța Numeric Variables am trimis variabila Previous Experience

Următorul pas a constat în selectatea Old and New Values. Am ales ca valorilor de la minim până la 84 să le atribui valoarea 0, iar celor de peste 84 până la maxim – valoarea 1

Apoi, în Variable View, la variabila prevexp  values: 0 – neexperimentat; 1 – experimentat

De asemenea, am modificat la masure: nominal

- Astfel, am creat variabila dummy.

3. Analiza statistică univariată a datelor

3.1. Descrierea statistică a variabilelor calitative

- Variabilele calitative alese sunt: prevexp, respectiv jobcat.

- Pașii urmați pentru descrierea variabilelor: meniul Analyze - Descriptive Statistics – Frequencies

Pentru variabila prevexp  Statistics: Central Tendency: se bifează Mode  Charts: Chart Type: se bifează Pie; Chart Value: se bifează Frequencies/ Percentages.

Fisiere in arhiva (1):

  • Program Pachete de Statistica.docx

Bibliografie

Jaba, Elisabeta, Statistică, Ediția a treia, Editura economică, București, 2002
Jemna, Dănuț, Econometrie, Ediția a doua, Editura Sedcom Libris, Iași, 2009
Gupta, Vijay, SPSS for Beginners

Alte informatii

UNIVERSITATEA “ALEXANDRU IOAN CUZA” IASI