1サンプル関数のブートストラッピング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。

平均、中央値、和、分散、標準偏差を分析するには、データは数値でなければなりません: パッケージの重量などの連続データや、顧客からの苦情の数などの離散データが必要です。はい・いいえや合格・不合格などの2値データの場合は比率を分析します。
比率を分析する場合、データには合格・不合格や1・0などの2種類のカテゴリしか含めることができません。: 長さ、重さ、苦情件数などの連続データまたは離散データを持っている場合は、平均などの連続データまたは離散データの関数を選択します。
標本データは無作為に選択される: 統計では、ランダムサンプルを使用して母集団についての一般化または推定を行います。データがランダムに収集されていなければ、結果は母集団とならない可能性があります。詳細は、データ標本のランダム性を参照してください。
各観測値は他のすべての観測値から独立している: 観測値が独立しているということは、特定の観測の値が前の観測には依存しないということです。観測値が従属している場合、結果は有効ではない可能性があります。詳細は、「従属サンプルと独立サンプルの違い」を参照してください。
サンプルサイズが小さくてはいけない: サンプルサイズが小さい場合、再サンプル分析の結果は信頼できないものになることがあります。結果を有効なものにするには、中～大規模のサンプルを収集してください。サンプルサイズが十分かどうかは、データの特性によって変わります。ヒストグラムを使用して、サンプルサイズが十分に大きいかどうかを判定します。