交叉分析

进一步分析 1.农民工外出务工原因的影响因素分析 前面已经分别了解过了性别比例以及务工原因的比例。但是，由于性别不同，思维方式的不同，我们想进一步了解不同性别与务工原因的之间是否有差异性?基于此我们利用统计分析方法得到表14和表15: ⑴性别与外出务工原因的交叉分析 首先，观察表14的合计横栏，选择务工原因“在外收入高”的占37.4%,“就业机会多”的占15.1%,“为了今后发展”的占21.9%，另外因为其他原因的占14.4%。这与之前的结论是一致的。 其次，对不同性别的农民工的务工原因进行分析。被调查的农民工选择务工原因中“外出收入高”男性有的有118人，占男性的45.4%；选择务工原因中“外出收入高”女性有的有46人，占性的45.4%。由此，我们猜想性别是影响外出务工原因的因素。 最后，对不同务工原因进行分析。被调查的农民工中选择“在外收入高”的原因里男性占72%，女性占28%；选择“就业机会多”的原因男性比重为53%，女性为47%；选择“为了今后发展”的原因男性比重为57.3%，女性为42.7%；选择“向往城市生活”的原因里女性占58.6%，男性为41.4%。 表14 不同性别务工原因列联表 由上述分析可看出男女性在选择外出务工原因在性别之间有一定差异，因此我们猜想性别是造成这一差异的因素。 ⑵性别与外出务工原因的卡方检验分析 为了证明上述猜想猜想是否合理，我们进行了了假设性检验，得到表15。 表15 性别与务工原因的卡方检验表 本检验的原假设，性别与务工原因之间不相关。 从表15中有：如果显著性水平{ EMBED Equation.KSEE3 \* MERGEFORMAT | 为0.05，由于卡方检验的概率P-值为0.001，显然是概率P-值小于显著性水平，因此我们应该拒绝原假设，也就是说性别与务工原因之间存在着相关性，即性别 是影响外出务工原因的因素。 结合表14的样本数据，不同体现在：男性与女性之间的外出务工原因有着显 著性差异。 2.影响农民工对相关法律熟悉度的影响 在现实情况中，由于人们总是想尽办法增加自己的文化程度，以此想增加自 己的收入。因此为了研究他们之间是否真的有关联，我们做了下面的分析: ⑴不同学历之间的相关法律熟悉度交叉分析 首先，观察表16的合计横栏得出，被调查的农民工中对相关法律只是“听过，不了解”的占53.3%，而选择对相关法律“比较熟悉“的占30.7%，对相关法律了解度为“非常熟悉的”的仅占8.7%,“没听过”的占7.3%。由此可见，大部分的农民工对相关法律都不了解，只有不到40%的农民工对相关法律熟悉。这与前面的分析结果一致。 其次，对不同文化程度的农民工进行分析。被调查的农民工中大专及以上的文化程度的的40.8%选择的都是“比较熟悉”,8.3%的选择“非常熟悉”，也就是说大专及以上学历的有近一半的都比较熟悉相关法律；学历为高中的农民工有28.2%选择在的为“比较熟悉”,13.0%的选择“非常熟悉”；而高中学历中有56.5%的选择的是“听过，不了解”,12.1%的农民工表示自己对相关法律“没听过”，即一多半的农民工不了解相关法律；小学学历的农民工也如此。从表3中的数据可看出学历越高的农民工对相关法律熟悉度越高。 最后，对相关法律熟悉度了解度进行分析。在“非常熟悉”这一选项中，基 本都集中在高中、大专及大专以上；在“比较熟悉”这一选项中，绝大部分的也 是落在了高中及以上文化水平；而,“没听过的”绝大部分是初中及初中以下的 学历。 表16 不同文化程度与相关法律了解度列联表 由此，我们猜想文化程度是造成对相关法律了解度不同的原因。 ⑵不同学历之间的相关法律熟悉度卡方检验分析 为了证明上述猜想猜想是否合理，我们进行了了假设性检验。 表17 文化程度与相关法律的卡方检验表 本检验的原假设，文化程度与相关法律了解度不相关。 从表17中有：如果显著性水平为0.05，由于卡方检验的概率P-值小于显著性水平，因此我们应该拒绝原假设，也就是说文化程度与相关法律的了解度存在着相关性，即不同学历对法律的了解度不同。 结合表16的样本数据，不同体现在：学历越高的农民工对相关法律越熟悉。 3.影响农民工收入的因素分析 (1)行业对收入的影响 在调查过程中，我们发现某些行业的收入状况普遍较高，有些行业的收入状况明显偏低。为了证实行业是否是影响收入的因素之一，我们利用统计学方法和统计学软件对行业与收入做了如下分析: ①不同行业与收入之间的交叉分析 首先，观察表18的合计横栏得出，被调查的农民工中收入在1150元以下的有 6.6%，收入在1150—3500的有71.9%，收入在3500—5000元的有1 7.1%，收入在5000元以上的有4.3%。可以说明绝大部分的农民工收入在中低收入群体，这与前面的分析结果一致。 其次，对不同行业的收入进行分析。建筑业农民工收入在3500元—5000元有26.7%，收入在5000以上的占10.5%；批发零售业的收入在3500元—5000元有7.0%，收入在5000以上的占2.3%；住宿餐饮业的收入在3500元—5000元有10.3%，收入在5000以上的占2.6%;；居民服务与其他服务业的收入在3500元—5000元有11.5%，收入在5000以上的占1.6%；制造业的收入在3500元—5000元有17.6%，收入在5000以上的占2.4%;；交通、运输业的收入在3500元—5000元有33.5%，收入在5000以上的占5.1%;；其他行业的收入在3500元—5000元有7.6%，收入在5000以上的占1.5%；可见交通、运输业以及建筑业高收入的人群明显最多，批发零售业与其他行业的高收入人群最少。 最后，对不同收入水平进行分析。1150元以下的低收入人群最多的是居民服务业及其他服务业，占全部低收入的31.0%。中低收入人群最多的是其他行业、居民服务业及其他服务业这两个行业。 表18 不同行业的收入列联表 ②不同行业与收入之间的交叉分析 为了证明上述猜想猜想是否合理，我们进行了了假设性检验。 表19 不同行业与收入分布的卡方检验表 本检验的原假设，不同行业之间收入高低分布没有差异性。 从表19中有：如果显著性水平为0.05，由于卡方检验的概率P-值小于显著性水平，因此我们应该拒绝原假设，也就是说收入高低在不同行业的分布有显著性差异。 结合表18的样本数据，差异性体现在：高收入的人群大多分布在交通、运输业和建筑行业，低收入的人群主要分布在居民服务及其他服务业和其他行业。 文化程度对收入的影响 现在的人们通常想增加其文化程度来提高其自身收入，那么真实情况是否与我们预期的一样呢?现在，我们进行统计分析来看一下真实情况如何。 ①不同文化程度与收入之间的交叉分析 首先，观察表20的合计横栏得出，被调查的农民工中收入在1150元以下的有6.6%，收入在1150—3500的有71.9%，收入在3500—5000元的有17.1%，收入在5000元以上的有4.3%。可以说明绝大部分的农民工收入在中低收入群体，这与前面的分析结果一致。 其次，对不同文化程度的收入进行分析。小学文化水平中的农民工收入在1150元—3500元占小学文化水平总人数的56.8%，收入在3500—5000元的占小学文化水平总人数的21.6%,1150元以下的占18.9%,5000元以上的仅占2.7%。可见小学水平的人群中大部分人的收入在3500以下。同理可知，各文化水平的人群的收入大部分是分布在3500以下，收入在3500—5000元的人群仅占各自总体的20%左右，而不管哪个学历水平，只有很小一部分人群的收入在5000元以上。 最后，对不同收入水平进行分析。在1150以下的收入水平上总计有29人，其中小学及以下的文化程度的有7人，占1150以下这一收入水平的24.1%；初中文化程度的有12人，占1150以下这一收入水平41.4%；高中文化程度的有12人，占1150以下这一收入水平31.0%；大专及以上文化程度的有12人，占1150以下这一收入水平3.4%；可见在1150以下这一收入水平里超过一半的人群是初中及初中以下文化程度。同样的方法可以得知：在1150—3500这一收入水平里，超过一半的人群是高中及高中以上文化程度;3500—5000这一收入水平里也是有近六成的人的学历是高中及高中以上文化程度。另外，我们发现5000元以上的大部分人分布在初 温馨推荐 您可前往百度文库小程序 享受更优阅读体验 不去了 立即体验 中高中文化程度。 表20 不同文化程度的收入交叉表 根据以上分析，我们猜测文化程度与收入之间有一定的相关性。 ②不同文化程度与收入之间的卡方分析 表21 不同行业与收入分布的卡方检验表 本检验的原假设，不同文化程度之间收入高低分布没有差异性。 从表19中有：如果显著性水平为0.05，由于卡方检验的概率P-值小于显著性水平，因此我们应该拒绝原假设，也就是说收入高低在不同文化程度间的分布有显著性差异。 结合以上所有分析以及样本数据，可得出结论：收入与文化程度之间存在着显著性差异，文化程度越高的收入可能越高。所以人们想增加其文化程度来增加其收入是合理的，文化程度越高提高其收入的可能性越大。 4.职业影响因素分析 40岁以下的农民工被称为新生代农民工，在社会上经常有新生代农民工不能吃苦、受气、频繁跳槽，很多人认为这是新生代对工作的诉求和工作满意度与老一辈有着不同观点。为了研究新生代与老一辈农民工的工作满意度是否真的差异，我们做了一下交叉分析。 ⑴不同年龄的现职满意度交叉分析 首先，观察表22的合计纵栏分析得出，对现职非常满意的有14.6%，比较满意的有33.6%，觉得现职一般的38.4%，认为不满意和非常不满意的仅仅只占不到15%。因此，绝大多数的农民工对现职比较满意。这与前面的分析结果一致。 其次，不同现职满意度分析。对现职非常满意的人群中16-30岁的占42.2%, 30—40岁的占21.9%，可以说对现职非常满意的最大群体是16—30岁之间的群体；在对现职表示比较满意的群体里40岁以下的有近八成，不满意和非常不满意的也比较集中在40岁以下。 因此我们猜测，年龄是否会影响他们对现职的满意度? 表22 不同年龄的现职满意度列联表 ⑵不同年龄的现职满意度卡方分析 为了检验上述猜想猜想是否合理，我们进行了了假设性检验。 表23 不同年龄与现职满意度的卡方检验表 本检验的原假设，不同年龄与现职满意度之间没有差异性。 从表23中有：如果显著性水平为0.05，由于卡方检验的概率P-值大于显著性水平，因此我们不能拒绝原假设，也就是说不同年龄与现职满意度没有差异。 结合表22的样本数据，年龄对现职满意度无显著性影响，也就是说满意度在现职满意度的分布是没有差异。 5.居住满意度影响因素分析 在前面我们已经对农民工的居住方式和居住满意度分别进行了简单频率分析。了解了他们的居住方式和居住满意度的特点以后，我们来进一步探索一下他们之间的关系，即不同居住方式对其居住的满意度情况，结果如下: ⑴不同居住方式与居住满意度交叉分析 从表24中可以看出，在五种居住方式里，租住方式的非常不满意人数占了总体非常不满意人数的67.9%，同样租住方式的比较不满意人数占了总体比较不满意人群的74.2%%，这就可以说，对居住情况不满意的大都集中在租住方式。在非常满意中占到最多比重是购买或自购方式居住的人群。 在居住方式中，购买或自有方式里比较满意和非常满意的显然占据了此方式的一半多，与亲友同住的也是近一半的都表示满意。所以我们猜测居住方式和居住满意度之间可能有影响。 为了检验上述猜想是否合理，我们进行了了假设性检验。 表24 不同居住方式的居住满意度列联表 ⑵不同居住方式与居住满意度卡方分析 为了检验上述猜想是否合理，我们进行了了假设性检验。 表25 不同居住方式与居住满意度的卡方检验表 本检验的原假设，不同居住方式与居住满意度之间没有差异性。 从表25中有：如果显著性水平为0.05，由于卡方检验的概率P-值小于显著性水平，因此我们应该拒绝原假设，也就是说不同年龄与现职满意度有显著性差异。 结合表24的样本数据，居住方式对居住满意度有着显著性影响，也就是说居住方式不同满意度不同。 6.心理归属感影响因素分析 新生代的农民工，他们与上一辈最大的不同是他们的生活方式。为了更深的了解生活在城市中农民工的自我认同和心理归属感，我们分析了年龄与心理归属感之间的关系，分析如下: ⑴不同年龄的城市归属感交叉分析 从表26中可以看出，对不同年龄段的人群城市归属感进行分析,16—30岁的 人认为自己基本已经融入的有38.8%,30—40岁的人认为自己正在融入但尚存在问题的有54.2%，觉得自己无法融入的仅占7.0%。同样方法可以看出,30—40岁有近一半的人觉得自己基本已经融入到城市生活中。可以说,40岁以下的新生代农民工觉得自己基本已经融入的占大多数。 紧接着，对不同归属感的年龄段进行分析。在“基本融入”的人群中,16—30岁的占47.7%,30—40的占26.4%,40—50岁的占18.4%,50岁以上的占7.5%。这样看来,40岁以下的新生代农民工觉得自己基本已经融入城市生活的更多些。同样的方法可以看出,“在正在融入，尚存在一些问题”的人群里16—30岁的占52.5%,30—40岁的占23.5%,40—50岁以上的占16.7%,50岁以上仅占7.2%。可见，觉得自己基本融入的人群也较集中在40岁以下的新生代农民工。 因此可以猜测，不同的年龄段的人群的城市归属感不同。 表26 不同年龄的城市归属感列联表 ⑵不同年龄的城市归属感交叉分析 为了检验上述猜想是否合理，我们进行了假设性检验。结果如下: 表27 不同年龄的城市归属感的卡方检验表 本检验的原假设，不同年龄与城市归属感之间没有差异性。 从表27中有：如果显著性水平为0.05，由于卡方检验的概率P-值大于显著性水平，因此我们不能拒绝原假设，也就是说不年龄与城市归属感之间无有显著性差异。也就是说，不同年龄段之间城市归属感并无差异，换言之新生代农民工和老一代农民工在觉得自己是否可以融入到城市中没有差异。