통계에서 랜덤 표본은 모집단에 대한 일반화 또는 추론을 작성하기 위해 사용됩니다. 데이터가 랜덤하게 수집되지 않은 경우에는 결과가 모집단을 나타내지 않을 수 있습니다. 자세한 내용을 확인하려면 데이터 표본의 랜덤성으로 이동하십시오.
각 관측치가 다른 모든 관측치로부터 독립적이어야 함
관측치가 독립적이려면 특정 결과의 확률이 이전 결과에 종속되지 않아야 합니다. 예를 들어, 동전을 두 번 던져 앞면이 나오는지 또는 뒷면이 나오는지 기록하는 경우 두 번째 던지기의 결과는 첫 번째 던지기의 결과에 종속되지 않습니다. 관측치가 독립적이 아니면 결과가 유효하지 않을 수도 있습니다. 자세한 내용을 확인하려면 종속 및 독립 표본의 차이로 이동하십시오.
표본 크기는 작아야 합니다.
표본 크기가 작은 경우 표본 재추출 결과를 신뢰할 수 없을 수도 있습니다. 유효한 결과를 얻으려면 중간 규모에서 대규모의 데이터 표본을 수집해야 합니다. 적절한 표본 크기는 데이터 특성에 따라 다릅니다. 표본 크기가 충분히 큰지 여부를 판단하려면 히스토그램을 사용하십시오.
