1-표본 포아송 비율에 대한 데이터 고려 사항

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

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.

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

데이터의 각 관측치가 두 범주(통과/실패) 중 하나로 분류되면 단일 비율 검정을 사용하십시오. 데이터 유형에 대한 자세한 내용은 가설 검정으로 분석할 수 있는 데이터 유형에서 확인하십시오.

각 관측치가 다른 모든 관측치로부터 독립적이어야 합니다.

관측치가 독립적이려면 특정 결과의 확률이 이전 결과에 종속되지 않아야 합니다. 예를 들어, 두 부품을 선택하여 불량인지 아닌지 기록하는 경우 두 번째 부품의 결과는 첫 번째 부품의 결과에 종속되지 말아야 합니다. 관측치가 독립적이 아니면 결과가 유효하지 않을 수도 있습니다.

적절한 표본 크기 결정

표본은 다음 사항이 참일 수 있을 만큼 충분히 커야 합니다.

추정치의 정밀도가 충분합니다.
신뢰 구간이 충분히 좁아 유용합니다.
제1종 오류와 제2종 오류를 적절히 방지합니다.

가설 검정에 적절한 표본 크기를 결정하려면 1-표본 포아송 비율에 대한 검정력 및 표본 크기으로 이동하십시오.