포아송에 대한 적합도 검정에 대한 데이터 고려 사항

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

데이터는 시간당 콜센터에 걸려오는 전화 수, 한 배송의 단위당 결점 수와 같은 단위당 카운트여야 합니다.

길이, 무게 또는 온도 등 계량형 데이터가 있을 때 데이터 정규 분포를 따르는지 확인하려면 정규성 검정을 사용하십시오.

표본 데이터는 랜덤하게 선택해야 합니다.

통계에서 랜덤 표본은 모집단에 대한 일반화 또는 추론을 작성하기 위해 사용됩니다. 데이터가 랜덤하게 수집되지 않은 경우에는 결과가 모집단을 나타내지 않을 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 표본의 랜덤성에서 확인하십시오.

각 범주에 대한 기대 카운트가 너무 작지 않아야 합니다.

특정 범주에 대한 기대 카운트(기대 빈도라고도 함)가 5보다 작으면 검정의 결과가 유효하지 않을 수도 있습니다. 한 범주에 대한 기대 카운트가 너무 작으면 해당 범주를 인접 범주와 결합하여 최소 기대 카운트를 얻지 못할 수도 있습니다.

예를 들어, 한 재무 부서는 송장의 지불 기한이 경과한 일 수를 15일 이하, 16–30일, 31–45일, 46–60일, 60일 이상 등 다섯 개의 범주로 분류합니다. 60일 이상 범주의 기대 카운트가 낮기 때문에 이 재무 부서는 이 범주를 46–60일 범주와 결합하여 45일 이상의 결합 범주로 만듭니다.

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