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표본 크기 점검

가설 검정을 공정하게 수행하려면 표본이 세 가지 요건을 충족해야 합니다. 모집단에서 랜덤 표본이어야 하고, 관측치들이 서로 독립이어야 하며, 관측치가 충분히 많아야 합니다. 이 중 코드로 쉽게 확인할 수 있는 것은 마지막 조건뿐입니다.

최소 표본 크기는 수행하려는 가설 검정의 종류에 따라 달라집니다. 이제 late_shipments 데이터셋에서 몇 가지 상황을 점검해 보겠습니다.

pandas의 .all() 메서드를 사용하면 모든 원소가 참인지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 숫자 값으로 이루어진 DataFrame df에 대해 모든 원소가 5보다 작은지 확인하려면 (df < 5).all()을 사용합니다.

late_shipments는 준비되어 있고, pandas는 pd로 임포트되어 있습니다.

คำแนะนำ 1 / 4

undefined XP
  • 1
    • late_shipments의 freight_cost_group 열에서 각 값의 개수를 구하세요.
    • 두 표본 t-검정을 위해 개수가 "충분히 큰지" 확인할 수 있도록 알맞은 기준값을 입력하세요.
  • 2
    • late_shipments의 late 열에서 각 값의 개수를 구하세요.
    • 단일 표본 비율 검정을 위해 개수가 "충분히 큰지" 확인할 수 있도록 알맞은 기준값을 입력하세요.
  • 3
    • vendor_inco_term으로 그룹화한 late_shipments에서 freight_cost_group 열의 각 값 개수를 구하세요.
    • 카이제곱 독립성 검정을 위해 개수가 "충분히 큰지" 확인할 수 있도록 알맞은 기준값을 입력하세요.
  • 4
    • late_shipments의 shipment_mode 열에서 각 값의 개수를 구하세요.
    • ANOVA 검정을 위해 개수가 "충분히 큰지" 확인할 수 있도록 알맞은 기준값을 입력하세요.