公差区间（正态分布）的数据注意事项

为了确保结果有效，请在收集数据、执行分析和解释结果时考虑以下准则。

数据必须是连续型数据

连续数据是测量值，可以是连续尺度上位于某个值范围内的任何数值（包括分数值或小数值）。常见示例包括长度、重量和温度等测量值。

数据必须服从正态分布才能使用正态方法的结果。

如果数据服从正态分布，则正态方法比非参数方法更准确和经济。使用正态方法可以实现更小的边际误差，甚至在观测值较少时也是如此。

正态方法对于严重偏离正态性的情况并不是稳健的方法。只有当已知总体服从正态分布时才使用正态方法。当您不确信总体是否服从正态分布，或者您知道总体不服从正态分布时，请使用非参数方法。

为非参数方法收集足够的数据

非参数方法通常要求使用比正态方法更多的样本数量。您必须使用相对较大的样本数量（大约为 90 或更大）才能使公差区间准确。要获得准确的公差区间，取得的置信水平必须接近目标置信水平。如果您的样本数量不够大，则取得的公差区间置信水平可能小于目标置信水平，因此，可能会生成不准确的结果。

要为符合准确性和精确性目标的公差区间确定合适的样本数量，请转到公差区间的样本数量。