공차 구간(비정규 분포)에 대한 데이터 고려사항

유효한 결과를 얻으려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하거나 결과를 해석할 때 다음 지침을 따르십시오.

데이터는 계량형이어야 합니다.
계량형 데이터는 분수 또는 소수 값을 포함하여 연속 척도를 따라 값의 범위에 포함되는 숫자 값압니다. 일반적인 예로는 길이, 무게, 온도 등의 측정값이 있습니다.
모수 방법의 결과를 사용하려면 데이터가 선택된 분포를 따라야 함
데이터가 선택된 분포를 따를 경우, 모수 방법이 비모수 방법보다 더 정밀하고 경제적입니다. 모수 방법을 사용하면 선택된 분포가 데이터에 적절하기만 하면 관측치가 더 적은 경우에도 오차 폭을 줄일 수 있습니다.
선택된 분포에서 많이 벗어나 있는 경우에는 모수 방법이 로버스트하지 않습니다. 모집단이 선택된 분포를 따른다는 것을 알고 있는 경우에만 모수 방법을 사용하십시오. 모집단이 선택된 분포를 따르는지 여부를 확실히 모르거나 모집단이 선택된 분포를 따르지 않는다는 것을 알고 있을 경우에는 비모수 방법을 사용하십시오.
비모수 방법을 위해 충분한 데이터를 수집합니다.
비모수 방법에는 일반적으로 모수 방법보다 더 큰 표본 크기가 필요합니다. 예를 들어, 구간 내 모집단의 최소 백분율이 95%인 경우 정확한 공차 구간을 얻기 위해서는 표본 크기가 약 90 이상이어야 합니다. 구간 내 모집단의 백분율이 클수록 더 큰 표본 크기가 필요합니다. 예를 들어, 구간 내 모집단의 최소 백분율이 99%인 경우 정확한 양측 95% 공차 구간을 얻기 위해서는 표본 크기가 약 500 이상이어야 합니다. 정확한 공차 구간을 얻으려면 달성될 신뢰 수준이 목표 신뢰 수준에 가까워야 합니다. 표본 크기가 충분히 크지 않을 경우 비모수 구간은 음의 무한대에서 무한대까지 범위의 유용한 정보를 제공하지 않는 구간입니다. 이 경우 Minitab에서 데이터의 범위를 기반으로 유한한 구간을 표시합니다. 그 결과, 달성된 신뢰 수준이 목표 신뢰 수준보다 훨씬 작습니다.
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