SPSS在薪酬管理决策中的应用扩展.doc

SPSS在薪酬管理决策中的应用扩展 摘要：统计分析能为管理决策提供重要的依据，帮助管理者选择理智的决策方案。本文利用SPSS软件对某公司薪酬数据做了多项有序logistic分析，为决策层薪酬管理提供重要的决策依据。 关键词：管理决策；SPSS；多项有序logistic回归 1引言 2某公司薪酬满意度实证分析 2.1评价指标体系设计及数据 针对性的薪酬满意度的问卷调查是获得实证数据的最重要部分。本文的薪酬满意度调查问卷依据薪酬满意度的评价指标体系设计，包括18个题项，涵盖投入因素、产出因素和环境因素三方面的影响因素调查问卷和包括3个方面的满意度情况调查问卷。 本文选取贵州遵义某公司为调查对象，通过针对性的薪酬满意度的问卷调查获得实证数据。共发放问卷112份。回收93份，回收率为83%。 2.2模型构建 在本文的薪酬研究中，采用李克特五级量表对薪酬满意度划分为非常不满意、不满意、一般、满意和非常满意五个等级。该公司薪酬部分主要包括基本工资和奖金。因此，本文拟从基本工资、奖金提升两个方面分别进行满意度研究。 像李克特五级量表这样的有序多分类变量的研究，我们通常采用的是多项有序回归分析方法。具体方法如下： 首先，被解释变量有k个分类，如果各分类的概率表示为，则可从以下角度分析p个解释变量（记作x）对被解释变量各分类概率的影响。 建立k-1个补充对数-对数模型（Complementarylog-logmodel）： 设为被解释变量j个类别的累计概率，有： 2.2.1基本工资满意度分析 通过SPSS软件，采用负Log-Log连接函数的位置模型参数的估计结果如下： 上述四个方程的参数只是在常数项上有差别。在学历、基本工资、工作量都相同的条件下： 对工资满意度为非常不滿意的概率的负Log-Log值为，则通过计算得到，即42.0%。 非常不满意与不满意之和的负Log-Log值为1.710，则，即。 非常不满意与不满意以及一般的负Log-Log值为，则，即 所有选项的负Log-Log值为，则通过计算 ，即0.985-0.969=0.019，即1.9% 则非常满意的概率为1-0.985=0.015，即1.5%。 可见，对工资满意度评价中，选择非常不满意的可能性为42.0%，不满意为41.5%，一般为13.4%，比较满意为1.9%，非常满意为1.5%。 2.2.2奖金满意度分析 同理对奖金满意度进行实证分析，结论如下： 对奖金满意度为非常不满意的概率的负Log-Log值为，则通过计算得到 非常不满意与不满意之和的负Log-Log值为，则，即 非常不满意与不满意以及一般的负Log-Log值为，则，即 所有选项的负Log-Log值为，则通过计算，即0.958-0.838=0.120，即12.0%。 非常满意的概率为1-0.958=0.042，即4.2%。 可以看出，对奖金满意度评价中，选择非常不满意的可能性为5.3%，不满意为60.8%，选择一般满意的为17.7%和较满意的为12.0%，非常满意的仅为4.2%。 2.3结论 综上，采用多项有序logistic回归分析建立模型，在对工资满意度评价中，选择非常不满意的可能性为42.0%，不满意为41.5%，一般为13.4%，比较满意为1.9%，非常满意为1.5%。该公司的员工对于薪酬很不满意，大大影响了员工积极性作为管理者应根据员工的学历、工作效率和工作量来提升基本工资。 在对奖金满意度的评价中选择非常不满意的可能性为5.3%，不满意为60.8%，选择一般满意的为17.7%和较满意的为12.0%，非常满意的仅为4.2%。可以看出员工对于奖金只有.yulu.的不满，根据员工的学历、工作效率和工作量略微提高员工的奖金，对提高员工工作积极性有很大的好处。 3总结与展望 本文在进行了薪酬管理方面的满意度调查数据分析过程中，利用SPSS软件采用了多项有序Logistic回归模型。该模型的使用可以清楚地看到满意度倾向的可能性大小。具体来说，薪酬满意度，无论是显性薪酬满意度，还是隐性薪酬满意，它们的满意度评价均不高。可见，SPSS在管理决策中的作用是很明显的。它可以做很复杂的模型设计及检验。 SPSS软件不仅在薪酬管理方面，在农、商、教育、科研等各领域都能发挥其至关重要的作用。本文利用个别公司数据抛砖引玉的提出了SPSS软件服务于管理决策中的可能性。期待SPSS软件更广泛应用到管理决策中，更好的为各层面管理阶层决策服务。 参考文献 1颜霞.基于Cox和Logistic模型的家庭背景对教育机会影响的问题研究D.华北电力大学（北京），xx. 2李保林，杨丽华.经管类专业SPSS统计软件应用实践课程改革研究J.科技创业月刊，xx，（23）：63-65. 3卫海英.SPSS在商务管理中的应用M.北京：中国统