家政服务人员合理的工资报酬(3)

模型汇总 模型 1 R .910a R 方 .828 调整 R 标准 估计的方 误差 .785 6.98928 a. 预测变量: (常量), a44, a42。 系数a 非标准化系数 模型 1 (常量) a42 a44 B 61.800 14.800 21.000 标准 误差 6.812 4.689 6.053 标准系数 试用版 -.512 .563 t 9.072 -3.157 3.469 Sig. .000 .013 .008 由上图可得：因变量Pd的回归方程： Pd = 14.8a42+21a44+61.8 (5)利用SPSS统计软件进行回归分析，确定Pe的回归方程。 (具体的SPSS回归分析过程如附录1所示)

通过R方值和P值对Pe的回归方程进行不断的修正，最后得到工种5(护理病人)的工资报酬 Pe的回归方程：Pe = 14.216a51+0.131a53+45.54 (6) 模型汇总 模型 1

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R .827a R 方 .684 调整 R 标准 估计的方 误差 .605 9.99747 a. 预测变量: (常量), a53, a51。

系数a 非标准化系数 模型 1 (常量) a51 a53 B 45.540 14.216 .131 标准 误差 7.491 6.516 .033 标准系数 试用版 .451 .828 t 6.079 2.182 4.002 Sig. .000 .061 .004 由上图可得：应变量Pe回归方程：

Pe = 14.216a51+0.131a53+45.54

则得到工资报酬与影响因素之间的关系：

Pa = 0.03a13 +12.380 (2) Pb= 0.03a13 +12.380 (3) Pc = 0.095a33 +39.382 (4) Pd = 14.8a42+21a44+61.8 (5) Pe = 14.216a51+0.131a53+45.54 (6) 将(2)(3)(4)(5)(6) 式代入(1) 式即：y = Xa *Pa + Xb*Pb+ Xc * Pc+ Xd * Pd + Xe *Pe中得：

y = Xa *Pa + Xb*Pb+ Xc * Pc+ Xd * Pd + Xe *Pe

= Xa*( 0.03a13 +12.380) + Xb*( 0.03a13 +12.380) + Xc *(0.095a33 +39.382) + Xd *( 14.8a42+21a44+61.8) + Xe *(14.216a51+0.131a53+45.54)

3．利用问题2中的模型，给出各种家政服务及其合理组合的工资标准

在实际生活中，家政服务分为全职和兼职，

一：在全职服务中，从业人员需要工作5~7天，从业人员的工资按周进行计算，根据从业人员从事工作类别的不同，对其工资报酬分两类

<1>: 在全职服务工作中，工作者天每负责打扫，做饭，洗衣服；根据日常生活中的情况，规定Xa=1，Xb=2，Xc=1，Xd=0，Xe=0；

Y全1= m*(Xa *Pa + Xb*Pb+ Xc * Pc+ Xd * Pd + Xe *Pe)

=m[ Xa*( 0.03a13 +12.380) + Xb*( 0.03a13 +12.380) + Xc *(0.095a33 +39.382) + Xd *( 14.8a42+21a44+61.8) + Xe *(14.216a51+0.131a53+45.54)]

=m[1*( 0.03a13 +12.380) +2*( 0.03a13 +12.380)+ 1 *(0.095a33 +39.382) + 0 *( 14.8a42+21a44+61.8) + 0*(14.216a51+0.131a53+45.54)]

<2>:在全职服务工作中，工作者负责照顾小孩或者护理病人，这里Xa=0，Xb=0，Xc=0，Xd，Xｅ∈{0,1}(Xd 和Xe 不能同时为0，也不能同时为1)；

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Y全2=n*(Xa *Pa + Xb*Pb+ Xc * Pc+ Xd * Pd + Xe *Pe ) = n*(0*Pa +0*Pb+ 0 * Pc+ Xd * Pd + Xe *Pe)

= n*[Xd * ( 14.8a42+21a44+61.8) + Xe *(14.216a51+0.131a53+45.54) ]

二:在兼职服务工作中，综合实际情况，按照工作者的工作内容进行分类，一类是负责打扫，做饭，洗衣服，这一类工作者的工资报酬按照工作次数进行计算；一类是负责照顾小孩，护理病人，这一类工作者的工作报酬也按照次数进行计算(根据实际情况，每次的工作时间为半天),记照顾小孩每次工资为Pd1,护理病人每次工资为Pe1； 模型汇总 模型 1 R .910 aR 方 .828 调整 R 方 标准 估计的误差 .785 3.49464 a. 预测变量: (常量), b14, b12。 系数 非标准化系数 模型 1 (常量) b12 b14 a. 因变量: Pd1 B 30.900 7.400 10.500 标准 误差 3.406 2.344 3.026 标准系数 试用版 t 9.072 -.512 .563 -3.157 3.469 a Sig. .000 .013 .008

Pd1 =7.4b12+10.5b14+30.9 模型汇总 模型 1 R .865 a

R 方 .748 调整 R 方 标准 估计的误差 .641 4.76613 a. 预测变量: (常量), b24, b21, b23。

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系数 非标准化系数 模型 1 (常量) b21 b23 b24 a. 因变量: Pe1 B 24.848 7.581 .071 4.491 标准 误差 3.893 3.126 .016 3.347 标准系数 试用版 t 6.383 .481 .900 -.264 2.425 4.403 -1.342 a Sig. .000 .046 .003 .222 Pe1=7.581b21+0.071b23+4.491b24+24.848

<1>在兼职服务工作中，工作者负责打扫，洗衣服，做饭， Xd1=0，Xe1=0；

Y兼１ = Xa*Pa + Xb*Pb+ Xc * Pc+ Xd1 * Pd1 + Xe1 *Pe1

= Xa*( 0.03a13 +12.380) + Xb*( 0.03a13 +12.380) + Xc *(0.095a33 +39.382) + Xd1 *(7.4b12+10.5b14+30.9) + Xe1 *(7.581b21+0.071b23+4.491b24+24.848)

= Xa*( 0.03a13 +12.380) + Xb*( 0.03a13 +12.380) + Xc *(0.095a33 +39.382) + 0*(7.4b12+10.5b14+30.9) + 0*(7.581b21+0.071b23+4.491b24+24.848)

<2>在兼职服务工作中，工作者负责照顾小孩或者护理病人，这里Xa=0，Xb=0，Xc=0；

Y兼２= Xa*Pa + Xb*Pb+ Xc * Pc+ Xd1 * Pd1 + Xe1 *Pe1

= 0*Pa +0*Pb+ 0 * Pc+ Xd1 * Pd1 + Xe1 *Pe1

= Xd1 * (7.4b12+10.5b14+30.9) + Xe1 *(7.581b21+0.071b23+4.491b24+24.848) …… 此处隐藏：1256字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……