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、および結果の解釈時には、次のガイドラインを考慮してください。
- サンプルはランダムに選択される必要がある
-
ランダムサンプルは、母集団についての総合化または推測に用います。データがランダムに収集されていない場合、結果が正しくない可能性があります。
- 変数はカテゴリである必要がある
- カテゴリ変数には、有限可算数のカテゴリまたは知覚グループが含まれます。カテゴリデータには、論理的順序がない場合があります。たとえば、カテゴリ変数には、性別、材料種、支払い方法が含まれます。
- 各カテゴリの期待度数は小さすぎないようにしなければならない
- どのカテゴリでも妥当な確率で結果が観測されるように、各サンプルには十分な大きさが必要です。期待度数が小さすぎる場合、検定のp値が正確でなくなる可能性があります。Minitabは、結果から、期待度数が小さすぎるかどうかを示します。
- カテゴリの期待度数が低すぎる場合、最小限の期待度数を得るために、隣接するカテゴリと結合できることもあります。 カテゴリを結合する時に情報を失うため、カテゴリを結合するのは必要な場合に限られます。
