五、不同从业时间球童的素质差异分析 　　将球童按照不同从业时间分成6组，用方差分析对素质差异性进行检验，统计分析结果显示p=0.116＞0.1，表明从整体上看从业时间的不同没有导致球童素质产生显著性差异。进一步对不同从业时间球童按组别进行多重比较后发现，从业时间为1-3年的球童与从业时间为8-10年球童，从业时间为1-3年的球童与从业时间10年以上的球童之间在素质得分上存在显著性差异，其余组别之间球童的素质没有表现出显著性差异。 　　不同从业时间的球童组别素质平均得分如下图所示，如果剔除从业时间不足一年这一组的球童数据，球童的从业时间增长伴随着素质得分的增长，而且相邻组别之间的素质自评总分变化大致相等。 　　以上的数据分析显示，从业时间对球童素质存在影响，但不是显著性影响因素。球童素质随着从业时间的增长而增长，而且从下图可以看出增长幅度与从业时间的比例是围绕一个固定值上下小范围的浮动的。多重比较分析的数据显示从业1-3年的球童与从业时间8年以上的球童之间在素质方面存在显著性差异，这说明球童的素质要经过长时间的积累才能产生明显的变化。

六、不同专业教育背景球童的素质差异分析 　　本研究中将专业教育背景情况分成3类，“有高尔夫专业教育背景”、“有服务业专业教育背景”、“没有相关专业背景”，在对专业教育背景与球童素质进行单因素方差分析后，如下表所示，p=0.689＞0.1，表示专业教育背景三水平与素质不存在显著性相关。本次研究结果显示球童的专业教育背景并没有对素质的差异产生显著性影响。

ANOVA
素质
	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
Between Groups	79.692	2	39.846	0.376	0.689
Within Groups	5086.936	48	105.978
Total	5166.627	50

表5 不同专业教育背景球童的素质方差分析

七、不同工作时长球童的素质差异分析 　　按照一周工作时长不同对球童进行分组，使用单因素方差分析法对不同工作时长以及球童素质两个变量进行相关性分析，分析结果p=0.01＜0.05，说明两个因素之间具有显著地相关性。在对数据进行多重比较分析时，由于一周工作时长为4天的样本只有一个，不能进行分析，于是在排除工作时长为4天的样本情况下再次进行多重分析，分析结果如下表。分析发现一周工作时长为5天的球童与工作时长为6天及工作时长为7天的球童之间的素质得分存在显著地差异，而工作时长6天的球童与工作时长7天的球童之间的素质得分没有明显差异。

Multiple Comparisons
Dependent Variable:总分
	(I) 过去7天的工作时间	(J) 过去7天的工作时间	Mean Difference (I-J)	Std.Error	Sig.	90% Confidence Interval
						Lower Bound	Upper Bound
LSD	5	6	-10.790*	3.637	0.005	-16.9	-4.68
		7	-9.024*	4.121	0.034	-15.94	-2.11
	6	5	10.790*	3.637	0.005	4.68	16.9
		7	1.767	2.96	0.554	-3.2	6.74
	7	5	9.024*	4.121	0.034	2.11	15.94
		6	-1.767	2.96	0.554	-6.74	3.2
*.The mean difference is significant at the 0.1 level.

表6 不同工作时长的球童素质多重比较

八、不同地区球童的素质差异分析 　　本次研究在海南地区也使用同样的问卷随机调查了57名高尔夫球童，将海南地区与深圳地区的球童素质进行对比，使用单因素方差分析法得出p=0.50，即海南地区与深圳地区的球童素质有显著性差异。如下图所示，海南地区球童素质的最小值为98，平均值为123.4，最大值为137，整体都比深圳地区素质自评总分要低。