다음은 개념을 명확히하는 데 도움이되는 예입니다.
대학생의 수면 시간과 학업 성과의 관계에 대한 연구를 진행하고 있다고 상상해보십시오. 각 학생의 평균 수면 기간과 통계 코스의 최종 성적에 대한 데이터를 수집합니다. 모든 학생들의 평균 수면 기간을 계산하는 데 관심이있을 수 있지만 수면 기간 데이터에 얼마나 많은 가변성이 있는지, 학업 성과에 대한 잠재적 영향을 고려하고자합니다.
이를 수용하기 위해 다른 수면 지속 시간과 각각의 가중치를 포함하는 구성된 평균을 계산할 수 있습니다. 통계 과정의 성능 수준에 따라 가중치를 지정하여 더 높은 등급의 학생들에게 더 높은 가중치를 부여 할 수 있습니다. 이렇게하면 다양한 성적을 고려하면서 전반적인 수면 행동을 평가할 수 있습니다.
일반적으로, 구성된 수단은 여러 변수의 정보를 결합하고 분석 결과에 대한 결합 된 영향을 평가함으로써 데이터에 대한 미묘한 이해를 제공합니다. 변수 간의 관계가 복잡하고 여러 요인을 동시에 고려해야하는 상황에서는 종종 사용됩니다.
