通过因子分析，得到了我国基层公务员八维度通用素质模型。但若考察不同层级、不同类别的基层公务员对素质模型的看法是否存在差异，还需要根据人口统计变量做进一步的探讨。本书分别对被调查者所在地区以及年龄、性别、从事公务员年数、职务类型、行政级别和工作类别等人口统计变量进行了研究比较，统计方法采用SPSS软件进行方差分析。方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。另外，本书还采用星座图来更加直观地显示各人口统计量在素质模型中八个不同维度上的差异。
（一）素质模型各维度年龄变量的差异性分析
本书中被调查者年龄的构成如表6-4所示，本书调查样本数为692人，其中，30岁及以下的公务员184人，31至40岁有278人，41到50有180人，50岁以上有50人。各年龄组对于素质模型中每个维度的重要度评价，见图6-3。
为探讨不同年龄段公务员在素质模型中的维度差异，本书采用SPSS统计软件对这四个年龄段进行了方差分析，具体结果见表6-13。结果显示，素质模型的各个维度均与年龄相关，不同的年龄组之间的差异有统计学意义（P＜0.05）。结合星座图可以看出，年龄小于30岁的公务员在宏观统筹、专业知识、内心修养、职业素养维度的重要度评价均低于其他年龄组的公务员；而就发展自我、沟通交往、政务处理维度而言，年龄在31～40岁和41～50岁的公务员的重要度评价明显高于其他两个年龄组。
图6-3 年龄因素对素质模型影响星座图
表6-13 年龄变量对基层公务员素质模型影响的方差分析结果
（续 表）
（二）素质模型各维度性别变量的差异性分析
本书中被调查者性别的构成如表6-4所示，男性419人占总人数的60.5％，女性273人占总人数的30.5％。男性公务员和女性公务员对于素质模型中每个维度的重要度评价，见图6-4。为探讨不同性别公务员在素质模型中的维度差异，本研究采用SPSS统计软件进行了方差分析，具体结果见表6-14。结果显示，尽管不同性别公务员对于素质模型不同维度的重要性评价存在或大或小的不同，但两者之间的差异不具统计学意义（P＞0.05）。
图6-4 性别因素对素质模型影响星座图
表6-14 性别变量对基层公务员素质模型影响的方差分析结果
（续 表）
（三）素质模型各维度地域变量的差异性分析
本书中被调查者地域构成如表6-4所示，上海156人，杭州194人，焦作219，德州123，共计692人。为探讨不同地域公务员在素质模型中的维度差异，本研究采用SPSS统计软件对这四个地域进行了方差分析，具体结果见表6-15。统计数据显示，不同地域公务员对素质模型各维度的重要度评价存在显著性差异（P＜0.05），结合各地域对于素质模型中每个维度的重要度评价星座图（图6-5），可以看出，上海地区对于政务处理、沟通交往、内心素养和相关知识维度的重要性评价明显高于其他地区，对于职业素质和宏观把握维度的重要度评价，上海和杭州均较高；焦作市公务员对内心修养、发展自我和宏观把握维度的重要度评价偏低，而德州市公务员对于职业素养、政务处理、专业知识和相关知识的重要度评价偏低。
表6-15 地域变量对基层公务员素质模型影响的方差分析结果
图6-5 地域因素对素质模型影响星座图
（四）素质模型各维度工作年数变量的差异性分析
本书中被调查者从事公务员工龄的情况构成如表6-4所示，统计样本数692人，其中，具有5年或5年以下工龄的公务员有230人，6～10年的196人，11～15年的86人，15年以上的50人。各工龄组对于素质模型中每个维度的重要度评价，见图6-6。
为探讨不同工龄公务员在素质模型中的维度差异，本书采用SPSS统计软件对以上四个工龄段的公务员问卷反馈结果进行了方差分析，具体结果见表6-16。结果表明，除了相关知识和发展自我维度各工龄组之间的重要度差异无统计学意义外（P＞0.05），其他六个维度均存在显著统计学差异（P＜0.05）。结合星座图可以看出，工作年数在15年以上的公务员对于各维度的重要性评价明显高于其他年龄组。
图6-6 工龄因素对素质模型影响星座图
表6-16 工龄变量对基层公务员素质模型影响的方差分析结果
（续 表）
（五）素质模型各维度文化程度变量的差异性分析
本书中被调查公务员的文化程度构成如表6-4所示，博士24人，硕士99人，本科434人，大专135人，共计692人。公务员各文化程度组对于素质模型中每个维度的重要度评价见图6-7。
为探讨不同文化程度公务员在素质模型中的维度差异，本书采用SPSS统计软件对不同文化程度进行了方差分析，具体结果见表6-17。统计显示，不同文化程度的公务员对于素质模型不同维度的重要程度评价尽管不尽相同，但不同文化程度的公务员之间对于素质模型重要度评价的差异除了职业素养以外，其余均不具统计学意义上的差异（P＞0.05）。
图6-7 文化程度因素对素质模型影响星座图
表6-17 文化程度变量对基层公务员素质模型影响的方差分析结果
（续 表）
（六）素质模型各维度职务变量的差异性分析
本书中被调查公务员职务类型的构成如表6-4所示，领导职务263人，占总人数的38％；非领导职务429人，含总人数的62％。为探讨不同职务类型公务员在素质模型中的维度差异，本书采用SPSS统计软件进行了方差分析，具体结果见表6-18。结果显示，不同职务类型的公务员对于素质模型重要度评价的差异除了相关知识和职业素养维度以外，其他维度均具有统计学意义（P＜0.05），结合不同职务类型公务员对于素质模型中每个维度的重要度评价星座图（图6-8）可以看出，领导职公务员对于宏观统筹、政务处理、沟通交往、发展自我、内心修养和专业知识维度的重要性评价明显高于非领导职公务员。
表6-18 职务类型变量对基层公务员素质模型影响的方差分析结果
图6-8 职务类型变量对素质模型影响星座图
（七）素质模型各维度行政级别变量的差异性分析
本书中被调查公务员的行政级别构成如表6-4所示，处级公务员101人，科级公务员327人，科员和办事员364人，共计692人。各行政级别组公务员对于素质模型中每个维度的重要度评价，见图6-9。
为探讨不同行政级别公务员在素质模型中的维度差异，本书采用SPSS统计软件对处级、科级、科员和办事员三个级别的公务员进行了方差分析，具体结果见表6-19。结果表明，不同行政级别公务员对于素质模型中专业知识、宏观统筹、发展自我和职业素养维度的重要性评价差异不具统计学意义（P＞0.05），而对于相关知识、政务处理、沟通交往和内心修养维度的重要性评价则有统计学差异（P＜0.05）。
图6-9 行政级别变量对素质模型影响星座图
表6-19 行政级别变量对基层公务员素质模型影响的方差分析结果
（续 表）
（八）素质模型各维度工作类别变量的差异性分析
本书中被调查公务员的工作类别构成如表6-4所示，综合管理类436人，专业技术类81人、行政执法类134人，共计692人。各年龄组对于素质模型中每个维度的重要度评价，见图6-10。
为探讨不同工作类别的公务员在素质模型中的维度差异，本书采用SPSS统计软件对工作类别维度进行了方差分析，具体结果见表6-20。结果表明，不同工作类别的公务员对于素质维度重要性评价的差异除了内心修养维度以外，其余维度均具有统计学意义（P＜0.05），结合星座图可以看出，行政执法类公务员对于宏观统筹、政务处理、沟通交往、发展自我、职业素养、专业知识和相关知识维度的重要性评价均较高，而专业技术类公务员对于上述七个维度的重要性评价则明显偏低。
图6-10 工作类别变量对素质模型影响星座图
表6-20 工作类别变量对基层公务员素质模型影响的方差分析结果
（续 表）
[1]袁方：《社会调查的原理与方法》，高等教育出版社1990年版，第200页。
[2]吴明隆：《SPSS统计应用实务》，科学出版社2003年版，第27页。
[3]吴万益：《企业研究方法》，华泰文化事业出版社2003年版，第281页。
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