【正文】 。下面，我們 需要采用 t 檢驗來 判斷 是否確實存在差異。 首先，我們建立假設(shè)檢驗： ： 比較 兩組的總體分布相同 , 12 ： 比較 兩組的總體分布 不 同 ； 顯著性 概率 結(jié)論 結(jié)果 接受 原假設(shè) 表 8 女性已婚員工和 未婚員工平均日工資 差異的檢驗結(jié)果 求得 p=， h=0， 表明兩樣本總均值相等的概率為 ，并不很接近于零，且 h=0 說明可以接受原假設(shè)，即認(rèn)為女性已婚和未婚的平均日工資無明顯差異。 問題二：考察性別和婚姻狀況 對模型 的影響 該問中， 需要整理的數(shù)據(jù)和第一問一樣，但需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理。 上述 3 個樣本 的置信區(qū)間不包含零點，誤差較大， 應(yīng)視為異常點，將其剔除后重新計算 相關(guān)參數(shù)值（程序 及運行結(jié)果見附錄 2） 表二 剔除異常樣本點后 的檢驗統(tǒng)計量 由上表可知，剔除異常點后，模型在線性化程度及擬合優(yōu)度方面都有了較大7 的改進(jìn) ，模型得到了改 善。 和其他因素 對員工平均日工資的影響是線性的。如有違反競賽規(guī)則的行為，我們將 受到嚴(yán)肅處理 。最后 ，我們進(jìn)行樣本的 t 檢驗， 得到結(jié)論 :婚姻狀況影響了女性的工資待遇。 線性 回歸 模型的建立 為描述員工平均日工資受表中其他因素的影響 方式 統(tǒng)計 ，我們將給出一個員工平均日工資隨其他因素變化而變化的函 數(shù)，通過引入 0— 1 變量使得性別等不連續(xù)變量納入評價體系，為此，我們定義 1 1 1 12 3 4 5{ { { {x x x x男 性 女 性 已 婚 技 術(shù) 崗 位 其 他0 女 性 0 其 他 0 管 理 崗 位 0 兩 年 內(nèi) 無 一 線 經(jīng) 歷 1 1 16 7 8 9000{ { { {x x x x曾 接 受 培 訓(xùn) 本 科 碩 士 1 博 士0 非 本 科 非 碩 士 非 博 士未 接 受 培 訓(xùn) 首先，我們建立了 y 與 x 的一次常系數(shù)線性方程組來描述員工平均日工資和其他因素之間的關(guān)系 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9+ + + + + + + + + +y x x x x x x x x x? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? — （ 1） 其中 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9? ? ? ? ? ? ? ? ? ?、 、 、 、 、 、 、 、 、是待估計的回歸系數(shù) ， ? 是隨機(jī)誤差。 但 增 大 ，工資的 %能由模型確定 ，說明擬合效果加強(qiáng)，模型改進(jìn)合理 。兩組數(shù)據(jù)的近似相伴概率值 p 分別 為和，大于我們一般的顯著水平 ，故接受原假設(shè)，即男 性、女性 員工 的平均日工資符合近似正態(tài)分布。表明在 = 的顯著水平下，可以 驗證 原假設(shè)， 即認(rèn)為 ， 女員工的平均日工資的平均值小于男員工的該值 。 9 主要影響因素的分析： 為了驗證假設(shè) ， 我們在模型 （ 2）中剔除 “次要因子” 、 、 、 、 ，模型簡化為 — （ 3） 我