SPSS单样本T检验验证《TCP/IP Illustrated Volume 2 实现》中制造业女性薪酬差异

在《TCP/IP Illustrated Volume 2: The Implementation》一书中，章节3.5介绍了单样本T检验的结果。单样本T检验是一种统计方法，用于检验一组数据的均值是否显著地不同于一个已知的理论值，通常用来验证研究假设或评估新产品的性能。在这个例子中，测试值为120，95%的置信区间显示了产品数量与预期的差异范围，t值为-0.705，自由度(df)为9，统计显著性Sig(双尾)为0.498。结果显示，产品数量的平均值与期望值之间存在负的差异，但该差异并不具有统计上的显著性，即p值大于显著性水平0.05。 另一方面，章节中提到了两独立样本T检验的应用实例。《华尔街日报》报道了一个关于制造业中工会女工和非工会女工报酬差异的案例。通过对7名工会女工和8名非工会女工的报酬数据进行分析，想要检验是否工会女工的平均工资比非工会女工高出2.5美元。这种检验涉及到对两个独立样本平均值的比较，以及设置95%的置信区间来估计差异。使用SPSS（Statistical Product and Service Solutions）进行分析时，首先要确保数据录入正确，如将变量“会员”标记为工会会员工资的区别，并输入到名为“工会会员工资差别.sav”的数据文件中。 SPSS是一款广泛应用于统计分析的软件，以其用户友好的界面、强大的功能和易用性受到青睐。它提供了多种运行模式，包括批处理模式、完全窗口菜单运行模式（适合初学者，无需编程知识）和程序运行模式，后者需要掌握SPSS的语句或脚本语言。在本案例中，选择了PASW Statistics 18.0作为教学工具，用户可以通过Windows中的SPSS快捷方式启动和退出软件。在实际操作中，学会如何运用SPSS进行假设检验和数据可视化是数据分析工作中的关键技能。 总结来说，这部分内容着重于单样本T检验的统计分析方法及其在验证特定假设或比较群体平均值时的应用，以及如何在SPSS环境下进行这类检验，包括数据导入、软件界面操作和不同运行模式的理解。对于那些需要进行定量研究或数据处理的人来说，掌握这些知识至关重要。