2018/12/24

[初心者學html]我國與各主要國家製造業薪資中位數比較

[2020/02/22]
練習用html排版、寫作。



      本表資料來源主要為各國之統計機構所設算之製造業薪資中位數(利用產業別做區分)。OECD統計資料雖有各國最低薪資與最低薪資佔中位數比例可推算各國之整體薪資中位數,但缺乏產業別資料,故無法計算製造業之薪資中位數。本表主要以各國之統計機構所設算之產業別薪資中位數資料為主,並將其換算以本國貨幣為單位之月薪資。
台灣
(總薪資)
台灣
(經常性薪資)
日本
經常性薪資)
澳門
加拿大
美國
2016
47,258
36,120
71,780
-
-
-
2017
48,660
36,910
71,924
45,600
81,426
94,167
(1)   台灣資料由主計總處薪情平台取得之製造業薪資中位數。
(2)   日本資料為平成2829年賃金構造基本統計調査 結果の概況中製造業之所定内給与額(即不含加班費與其他加給之契約薪資),並以當年平均匯率換算為新台幣。由https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/chinginkouzou_a.html取得。
(3)   加拿大數據由https://www150.statcan.gc.ca/t1/tbl1/en/tv.action?pid=1410006401&pickMembers%5B0%5D=1.1&pickMembers%5B1%5D=2.5&pickMembers%5B2%5D=3.1&pickMembers%5B3%5D=5.1&pickMembers%5B4%5D=6.1取得,原始數據為製造業週薪資之中位數,本表自行將其乘以4換算為月薪資。
(4)   澳門數據由 https://www.statista.com/statistics/319506/macau-median-monthly-wage-by-industry/ 取得,原始資料來自中國統計年鑒
(5)   美國資料來自 https://www.bls.gov/oes/current/naics2_31-33.htm,為美國勞動部勞動統計局(BLS)辦理之薪資相關統計調查中的「職業別就業統計(Occupational Employment Statistics, OES)」。其資料為時薪之中位數,故本表以美國之法定工時與每月工作天數進行設算。

2018/01/01

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教學項目:
  1. SPSS介紹
  2. 隨機變數、機率分配
  3. 點估計、區間估計
  4. 假設檢定
  5. 均值差異檢定
  6. 信度分析
  7. 效度分析
  8. 因素分析
  9. 簡單線性迴歸分析
  10. 複迴歸分析
  11. 虛擬變數
  12. 調節變項與中介變項之設定、估計與檢定
  13. 二元選擇迴歸模型的理論與應用  
  14. 多元選擇迴歸模型的理論與應用
  15. 樣本選擇偏誤校正模型的理論與應用
  16. 轉換迴歸模型的理論與應用  
  17. 殘存資料分析之理論與操作
  18. 長期追蹤型資料之分析
  19. 階層線性迴歸模型概論  
  20. 結構方程模型
  21. 分量廻歸