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怎么用spss做员工满意度回归分析报告？
怎么用spss做员工满意度回归分析报告？
通过回归解决双因素理论的实施问题. 双因素理论是人力资源管理中很重要的一个理论，即激励因素与保健因素，这两种因素随着社会的发展、人的需求变化等内外环境的变迁而发生相互转换，两类因素的划分并非固定的。
通过回归分析可以看出这两种因素是否发生了转换，这对企业来说是非常重要的。假设现在已经做了各模块对总体满意度的回归，即： Y（总体满意度）＝α＋β1·企业文化＋β2·组织建设＋β3·团队合作＋β4·福利＋β5·个人发展 通过这样的回归方案，并与双因素理论结合起来，不仅可以看出各因素影响Y值的程度（显著性），而且对激励策略的制定能提供依据：由于ESS一般每年或至少每隔两年要做一次，对比两次调查的结果，即第一次回归的方程式与第二次的方程式比较，就能看出影响因素是否有变化和如何变化，这就意味着两类因素是否发生了转换，如下例： 第一年ESS所做回归结果（利用专业统计软件SPSS进行计算得出β值与sig值）： Y（总体满意度）＝α＋β11·企业文化＋β12·组织建设＋β13·团队合作＋β14·福利＋β15·个人发展 第二年ESS所做回归结果： Y（总体满意度）＝α＋β21·企业文化＋β22·组织建设＋β23·团队合作＋β24·福利＋β25·个人发展 分析比较结果： 首先，我们可以将影响不显著、相关系数小的因素列为保健因素，而影响显著的列为激励因素。假设第一年调查发展只有福利、团队合作的sig．＜O.05，即相关性显著，列为激励因素；而第二年相关显著的是个人发展、企业文化，并且β11＜β21、β13＞β23、β14＞β24、β15＜β25，其中组织建设从未影响显著，即一直是保健因素，因此可以看出，福利、团队合作在一年后已经由激励因素转化为了保健因素；而企业文化、个人发展转化为了激励因素。这样的结果就可以给企业管理层启示：提高企业文化、为员工设计职业规划能够提高员工的满意度；而福利与团队合作的影响程度变的不大，但如果这两方面做得不够好，员工就会变得不满意。
spss23如何进行相关性分析？
运用数据菜单栏下面的相关性的双变量分析
什么是数据分析？
数据分析是对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助人们作出判断，分析数据价值，以便采取适当行动。
随着企业的发展、信息化的建设，业务系统所产生的数据也在逐渐增多，而不断积累的数据也蕴含了大量的潜在价值。数通畅联的数据中台方案（MDM DAP ESB）围绕数据的“集存通用治”，通过构建数仓，对企业积累下来的大量数据进行挖掘、分析，并支持领导层的决策，协助企业打通部门、系统间壁垒，实现信息集成与共享，提高公司整体的战略协同力。
数通畅联的数据中台方案是由“MDM基础数据平台 DAP数据分析平台 ESB数据总线平台“三款产品构成的，数据中台方案中，由MDM将企业内部的基础数据标准化、规范化整合处理后，DAP结合ESB数据总线从各系统进行数据抽取、加工、转换，并汇聚存储到数仓中，构建企业的数据中心，完成整个数据中台的主数据同步分发和数仓的数据抽取汇聚。并通过图形化的分析看板和组件将数据直观展现出来。
数通畅联的数据中台方案满足企业数据治理分析需求，通过对基础数据进行治理实现基础数据同步分发，同时建设企业的数据仓库，将基础数据、业务数据进行高度汇聚整合，并通过图形化的分析看板和组件将数据直观展现，满足企业高层对于业务的掌握以及决策的制定，从而实现企业的信息化管理。
数通畅联专注于企业IT架构、SOA应用集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。