許容限界区間(正規分布)のデータに関する考慮事項

有効な結果が確実に得られるようにするため、データの収集、分析の実行、結果の解釈時には、次のガイドラインを考慮してください。

データは連続量でなければならない
連続データは、小数値または十進数値を含め、連続スケールに沿った値の範囲内に入る潜在的に任意の数値となる測定値です。一般的な例としては、長さ、重さ、温度などの測定値があります。
正規の方法の結果を使用するには、データが正規分布に従わなければならない
データが正規分布に従っている場合は、正規の方法の方がノンパラメトリックな方法よりも正確かつ経済的です。正規の方法では、観察値が少なくても、誤差幅を達成できます。
正規の方法は正規分布から大きく離れるデータに対して頑健ではありません。母集団が正規分布だとわかっている場合に限り、正規の方法を使用します。分母が正規分布に従うか確信が持てないまたは従わないとわかっている場合は、ノンパラメトリックな方法を使用します。
ノンパラメトリック法の十分なデータを収集する
通常、ノンパラメトリックな方法では、正規の方法よりも大きなサンプルサイズが必要とされます。許容限界区間を正確にするには、およそ90以上の比較的大きなサンプルサイズを使用しなければなりません。正確な許容限界区間を得るには、達成された信頼水準は目標信頼水準に近くなければなりません。サンプルサイズが十分に大きくない場合、許容区間の達成された信頼水準は目標の信頼水準よりはるかに小さくなることがあり、結果が不正確になることがあります。
正確性と精度の目的を満たす、許容限界区間の適切なサンプルサイズを判断するには、許容限界区間のサンプルサイズを参照してください。
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