SPSS统计分析：单样本T检验与深度学习库Keras

"这篇资源主要介绍了如何使用SPSS进行单样本T检验和两独立样本T检验，以及SPSS软件的基本特点和操作模式。" 在数据分析领域，SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一款广泛使用的统计分析软件，以其友好的用户界面、强大的功能和易于学习的操作而闻名。SPSS支持各种复杂的统计分析方法，包括描述性统计、推断性统计、预测性分析等。在本例中，我们关注的是如何利用SPSS进行单样本T检验和两独立样本T检验。 首先，单样本T检验用于检验一个样本均值与已知总体均值是否存在显著差异。在标题提到的“单样本T检验结果”中，测试值为120，95%的置信区间显示了可能的差异范围。具体数据显示，样本的平均差异为-.705，自由度(df)为9，双尾显著性(Sig.)为.498。这意味着在95%的置信水平下，样本均值与假设值之间的差异不显著，因为Sig.值大于通常设定的显著性水平（如0.05），因此不能拒绝原假设，即产品数量的平均值与预设值没有显著差异。 接着，两独立样本T检验用于比较两个独立群体的均值是否相等。描述中提到了一个例子，关于制造业中工会女工与非工会女工的薪酬差异。根据给出的数据，我们想要在95%的置信度下估计这两组的平均薪酬差。在SPSS中，可以通过数据输入并选择相应的统计分析菜单来完成此检验。在这个案例中，我们会有两个样本：7个工会会员女性的薪酬和8个非会员女性的薪酬。 要进行两独立样本T检验，首先在SPSS中导入数据，创建一个数据文件，比如“工会会员工资差别.sav”。数据应该清晰地分为两组，例如，用变量“会员”区分工会成员（y表示是，n表示否）。然后，通过SPSS的窗口菜单和对话框，选择适当的统计分析命令，如“比较均值”下的“独立样本T检验”，输入相关的变量，并设置置信度为95%。 SPSS将提供输出结果，包括t值、df、双尾显著性(Sig.)以及两个样本的均值差及其95%置信区间。如果Sig.值小于0.05，那么我们可以认为在统计学意义上，工会会员和非会员的平均薪酬存在显著差异。若Sig.值大于0.05，则表明差异不显著，无法证明WSJ的观点。 SPSS提供了多种分析工具，使得统计分析过程变得更为便捷。无论是单样本T检验还是两独立样本T检验，用户都可以通过直观的菜单系统轻松执行。对于初学者，使用“完全窗口菜单运行模式”是开始学习SPSS的好方法，而随着熟练程度的提高，可以进一步探索程序运行模式，利用语法进行更高级的定制分析。