그래픽 요약에 대한 데이터 고려 사항

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

데이터가 숫자여야 합니다.
계량형 데이터(예: 포장의 무게) 또는 이산형 데이터(예: 고객 불만 수)가 있어야 합니다. 카운트 데이터 표본을 요약하려면 개별 변수 빈도표을 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.

중간 규모에서 대규모의 데이터 표본 수집
관측치가 20개 미만인 표본은 보통 데이터의 분포를 적절하게 나타냅니다. 그러나 히스토그램을 사용하여 분포를 더 잘 나타내기 위해 일부 실무자는 관측치를 50개 이상 추출할 것을 권장합니다. 또한 표본이 클수록 공정 모수(예: 평균, 표준 편차)의 더 정확한 추정치를 제공합니다.
이 사이트를 사용하면 분석 및 사용자 개인 컨텐츠에 대한 쿠키 사용에 동의하는 것입니다.  당사의 개인정보 보호정책을 확인하십시오