ANALYSE DE VARIANCE SUR SALAIRES

Bonjour, je souhaite réaliser une étude statistique permettant de mesurer l'impact des éléments déterminants du salaire et les écarts réels "toutes choses étant égales par ailleurs".

Mon échantillon est de 250 individus.

Les critères sont la situation géographique des travailleurs, la durée d'expérience, l'ancienneté, l'âge, la fonction.

La question est de savoir comment modéliser cela: analyse de variance, régression multiple.

De telle sorte à avoir un tableau du type:

salaire fixe de référence X Borne inf Borne sup

Situation géographique National
National Réf. Borne inf Borne sup (en %)
Sud de la France +12% Borne inf Borne sup (en%)
Nord de la France +24% Borne inf Borne sup (en%)

âge
moins de 25 ans Réf. Borne inf Borne sup (en %)
25 à 45 ans +18% Borne inf Borne sup (en %)
etc....
etc...

Pareil pour la fonction

Alors comment parvenir à modeliser cela et selon quelle type d'équation et sachant que je dispose de SPSS pour travailler sur cette enquête.

Il me semble qu'une ANOVA me paraît intéressante mais quel est le mode opératoire???

Merci pour vos réponses et votre aide précieuse
.

avant tout je serais toi je regarderais le lien entre tes variables : géographie, fonction, etc. Après tu dois avoir pas mal de variable redondante ou très fortement corrélé, je pense par exemple à l'ancienneté et la durée d'expérience, ou encore avec l'âge.

Après je ne vois pas trop ce que tu entends par le % de borne inf et sup.

Bonjour et merci pour votre réponse.
Je suis en train de regarder les corrélations entre variables.

Mais en fait, je souhaite procéder à la même modélisation qui a été opérée dans un document public de l'INSEE dont je vous transmets de lien:
http://www.insee.fr/fr/ffc/docs_ffc/ip1054.pdf

Alors : régression multiple ou analyse de variance pour permettre d'avoir le même tableau comparatif INSEE

Merci beaucoup pour votre aide!

Je suivrais les pas suivants :

a) tel que dit par droopy: tableau de corrélations pour observer (et écarter) les multicolinéarités flagrantes.
b) un probit (robuste) dont les 1 > moyenne des salaires de l'échantillon et 0 inférieur à la moyrnne de l'échantillon.
c) un MCO multiple robust sur les distances (Salaire (i)-Salaire(moyen))

LEM