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자기 상관 함수 도표에 대한 데이터 고려 사항

데이터에는 숫자 데이터 열이 2개 이상 포함되어야 합니다.: 열의 행 수는 모두 같아야 합니다. 텍스트 또는 날짜/시간 데이터가 포함된 열은 포함할 수 없습니다.
데이터는 계량형 또는 순서형이어야 합니다.: 범주형 데이터가 있는 경우 변수 간의 연관성을 조사하려면 교차표 및 카이-제곱 검정을(를) 수행해야 합니다.
표본 크기는 작아서는 안 됩니다.: 자기 상관 함수 도표에 필요한 데이터 양에 대한 공식적인 지침은 없지만 표본이 클수록 데이터 내 패턴을 더욱 명확하게 나타냅니다.
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.
변수 사이에 선형 관계가 있어야 합니다.: 변수 사이에 선형 관계가 없는 경우, 자기 상관 함수 도표가 관계의 강도를 정확히 반영하지 않습니다. 산점 행렬도를 조사하여 다른 관계를 찾아보십시오.
비정상적인 값이 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.: 비정상적인 값이 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 산점 행렬도를 사용하여 이러한 값을 식별하십시오. 특이치가 데이터 또는 공정에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있으므로 특이치를 조사해야 합니다.