Überlegungen zu Daten für Bootstrapping für Mittelwerte, 2 Stichproben

Befolgen Sie beim Erfassen von Daten, Durchführen der Analyse und Interpretieren der Ergebnisse die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gültig sind.

Die Daten müssen stetig sein, z. B. die Gewichte von Verpackungen: Stetige Daten weisen zwischen zwei beliebigen Werten eine unendliche Anzahl von Werten auf. Weitere Informationen zu Datentypen finden Sie unter Datentypen, die mit einem Hypothesentest analysiert werden können.
Die Stichprobendaten sollten nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden: In der Statistik werden anhand von Zufallsstichproben verallgemeinernde Aussagen zu einer Grundgesamtheit getroffen bzw. Schlussfolgerungen zu dieser gezogen. Wenn die Daten nicht nach dem Zufallsprinzip erfasst wurden, stellen die Ergebnisse u. U. nicht die Grundgesamtheit dar. Weitere Informationen finden Sie unter Zufälligkeit in Stichproben von Daten.
Jede Beobachtung sollte unabhängig von allen anderen Beobachtungen sein: Beobachtungen sind unabhängig, wenn der Wert einer bestimmten Beobachtung von keiner vorhergehenden Beobachtung abhängt. Wenn die Beobachtungen nicht unabhängig sind, sind Ihre Ergebnisse möglicherweise ungültig. Weitere Informationen finden Sie unter Wodurch unterscheiden sich abhängige und unabhängige Stichproben?.
Der Stichprobenumfang darf nicht klein sein: Bei einem kleinen Stichprobenumfang sind die Ergebnisse der Stichprobenwiederholungen möglicherweise unzuverlässig. Erfassen Sie eine mittelgroße bis große Stichprobe, um gültige Ergebnisse sicherzustellen. Ein angemessener Stichprobenumfang hängt von den Merkmalen der Daten ab. Ermitteln Sie anhand des Histogramms, ob der Stichprobenumfang ausreichend groß ist.