1-표본 동등성 검정에 대한 데이터 고려 사항

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

표본 데이터는 심하게 치우치지 않아야 하고, 표본 크기는 20보다 커야 합니다.: 표본 크기가 20보다 크고 기본 분포가 단봉이고 계량형이면 데이터가 약간 치우쳐 있더라도 동등성 검정이 적절히 수행됩니다. 표본 크기가 20보다 작으면 왜도와 비정상적인 관측치가 있는지 확인하기 위해 데이터를 그래프로 표시해야 합니다. 데이터가 심하게 치우쳐 있거나 비정상적인 관측치가 많으면 결과를 해석할 때 주의해야 합니다.
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 관측치는 다른 모든 관측치로부터 독립적이어야 합니다.: 같은 사람 또는 품목에 대한 쌍체(종속) 관측치가 있는 경우 쌍체 데이터를 이용한 동등성 검정을 사용하십시오. 자세한 내용은 종속 표본 및 독립 표본의 차이에서 확인하십시오.
적절한 표본 크기 결정: 표본은 동등성이 참일 때 검정의 검정력이 동등성을 입증할 수 있을 만큼 충분히 커야 합니다. 검정의 검정력이 낮으면 차이가 실제로 동등성 한계 내에 있는데 그렇지 않다는 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다. 동등성 검정에 대한 적절한 표본 크기를 결정하려면 1표본 동등성 검정의 검정력과 표본 크기으로 이동하십시오.