계량형 데이터에는 두 값 사이에 셀 수 없는 수의 값이 있습니다. 모평균, 모집단 중위수, 표준 편차 또는 분산을 추정하려면 계량형 데이터를 사용해야 합니다.

길이, 무게, 온도 등 부품 또는 공정의 특징을 측정하는 경우 일반적으로 계량형 데이터를 얻습니다. 계량형 데이터에는 종종 분수(또는 소수) 값이 포함됩니다. 예를 들어, 한 품질 엔지니어는 평균 무게가 포장 레이블에 표시된 값(500g)과 다른지 여부를 확인하려고 합니다. 이 엔지니어는 시리얼 상자를 표본으로 추출하고 무게를 기록합니다.

비율 또는 백분율을 추정하려면 Bernoulli 데이터를 사용해야 합니다. Bernoulli 데이터는 Bernoulli 모집단을 이항 모집단으로 해석할 수 있기 때문에 종종 이항 데이터라고 합니다.

품목, 사건 또는 사람을 두 가지 범주 중 하나로 분류하는 경우 이항 데이터를 얻습니다. 두 범주는 예/아니오, 합격/불합격 또는 불량/양호와 같이 서로 배타적이어야 합니다. 예를 들어, 엔지니어들이 볼트를 검사하고 볼트를 사용할 수 없도록 만드는 심각한 갈라짐이 있는지 확인합니다. 엔지니어들은 각 표본에 대해 검사한 볼트 수와 기각된 볼트 수를 기록합니다. 이들은 불량 볼트의 백분율이 0.2%보다 작은지 여부를 확인하려고 합니다.

관심 있는 사건의 발생률을 추정하려면 카운트 데이터를 사용해야 합니다.

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일정 시간, 영역, 기타 관측 기간에 걸쳐 특징, 결과 또는 작업 존재를 카운트하는 경우 포아송 데이터를 얻습니다. 포아송 데이터는 단위 크기가 동일한 상태에서 단위당 카운트로 평가됩니다. 예를 들어, 한 버스 회사의 검사자가 30일간 일별 버스 고장의 횟수를 셉니다. 회사는 일별 버스 고장률을 확인하려고 합니다.

[출처] https://support.minitab.com/ko-kr/minitab/18/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/supporting-topics/data-concepts/data-types-for-hypothesis-tests/