Minitab18 - 我在建立非常態資料的容忍時間 (Tolerance Interval) 時，應該遵循哪些準則來收集數據?
容忍區間資料注意事項 (非常態分配)
為了確保結果有效，請在收集資料、執行分析和解釋結果時考慮以下準則。
資料必須是連續型資料
連續資料是測量值，可以是連續尺度上位於某個值範圍內的任何數值 (包括分數或小數值)。常見範例包括長度、重量和溫度等測量值。
資料必須服從所選分配才能使用參數方法的結果
如果您的資料服從所選分配，則參數方法比非參數方法更準確和經濟。只要所選分配適合您的資料，使用參數方法就可以取得較小的邊際誤差，即使觀測值較少時也是如此。
當嚴重偏離所選分配時，參數方法不可靠。只有當已知母體服從所選分配時，才使用參數方法。如果您不確定母體是否服從所選分配，或者您已知母體不服從所選分配，請使用非參數方法。
為非參數方法收集足夠的資料
非參數方法通常要求使用比參數方法更多的樣本數。例如，如果區間中最小總體百分比為 95%，則樣本數量應該大約為 90 或更多，這樣才能取得準確的容忍區間 (Tolerance Interval)。區間中總體百分比越大，所需的樣本數量越多。例如，如果區間中的最小總體百分比為 99%，則樣本數量應該大約為 500 或更多，才能獲得準確的雙側 95% 容忍區間。要獲得準確的容忍區間，取得的信心水準必須接近目標信心水準。如果樣本數量不夠多，則此非參數區間為無資訊區間，其範圍為從負無窮大到正無窮大。在這種情況下，Minitab 將根據資料範圍顯示一個有限區間。因此，取得的信心水準將遠低於目標信心水準。
