Consideraciones acerca de los datos para la Identificación de distribución individual

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.

Los datos deben ser continuos
Los datos continuos son mediciones que potencialmente pueden tomar cualquier valor numérico dentro de un rango de valores a lo largo de una escala continua, incluyendo valores fraccionados o decimales. Ejemplos comunes incluyen mediciones tales como longitud, peso y temperatura.
Los datos de la muestra se deben seleccionar aleatoriamente
En estadística, las muestras aleatorias se utilizan para hacer generalizaciones, o inferencias, sobre una población. Si sus datos no se recopilaron aleatoriamente, sus resultados podrían no representar la población.