런 검정에 대한 데이터 고려 사항

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

데이터는 숫자여야 합니다.: 계량형 데이터(예: 포장의 무게) 또는 이산형 데이터(예: 고객 불평 수)가 있어야 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.
충분히 큰 표본을 수집합니다.: 런 검정의 결과는 비교 기준 위와 아래 모두에 10개 이상의 관측치가 존재하는 경우 유효합니다.
표본의 두 숫자 값 사이에 결측 데이터가 없어야 합니다.: 데이터 열의 숫자 값 사이에 결측값이 있는 경우 Minitab에서 분석을 수행할 수 없기 때문에 결측값을 제거해야 합니다. 그러나 데이터 열의 시작이나 끝에는 결측값이 있을 수 있습니다.