1サンプルtのデータに関する考慮事項

母集団の標準偏差が既知の場合は、Z検定のほうがt検定より検出力が高いため、1サンプルZを使用します。

連続データには任意の2値間の無限数の値が含まれています。

データに単位あたりの欠陥数などの度数が含まれている場合は、1サンプルポアソン率を使用します。 データの各観測値が合格・不合格などの2つのカテゴリのいずれかに分類される場合は、1サンプルの比率を使用します。データタイプの詳細については、仮説検定を使用して分析できるデータの種類を参照してください。

サンプルサイズが20より大きく、基本となる分布が単様式かつ連続的である場合、データが少々歪んでいても仮説検定は適切に実行されます。サンプルサイズが20より小さい場合は、データをグラフ化して歪みや異常な観測値を確認してください。データが大きく歪んでいる場合や異常な観測値が多く含まれている場合、結果を解釈する際は注意が必要です。

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、データのサンプルにおけるランダム性を参照してください。

2つの異なるキャリパーを使用して測定されたベアリングの測定値などの対応のある（または従属）データがある場合は、かわりに対応のあるtを使用します。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。