再現性と再現性は科学的方法の基本原則です。どちらの方法でも、実験を確認したり、国際および国内の測定基準を確立したりすることができます。再現性は、特定のブランチの科学コミュニティの手に渡るテストの複製に関係しています。
主な目的は、実験の信憑性を確認するために、同じ条件下で結果を取得することです。専門家によると、この品質は長期的に評価する必要があります。一方、再現性は、特定のテストで使用される測定機器に存在する変動の割合を示します。
より正確であるため、この変動は少ないと推定されています。いずれの場合も、両方の方法は、工学、統計学、化学、物理学、およびその他の科学などの分野での仮説検定の重要な柱と見なされています。
再現性と再現性の研究とは何ですか？
再現性と再現性の研究は、統計に基づいて、実験後に得られた結果のばらつきを評価します。
これが、独立した研究グループのその後の分析が好ましい理由であり、実行されたテストの再現性と再現性のレベルを確認します。
上記を考慮して、各プロセスのいくつかの重要な機能を指摘する必要があります。
再現性
これは、テスト中に使用された測定機器による変動を示しています。これは、同じ条件と同じオペレーターまたは研究チームのメンバーを維持する必要があります。測定条件により変化します。
いくつかの分野ではこの概念は多少厳密かもしれないという事実にもかかわらず、一般的に関連するのは結果のある程度の一貫性であると考えられています。この場合に考慮すべきいくつかの考慮事項は次のとおりです。
-プロセス中の変動がどれであるかを指摘することが重要です。その中には、測定の原理、方法、オペレーター、使用する機器、場所、時間、および実験室の一般的な条件があります。
-結果は定量的に表現する必要があります。
-科学コミュニティ内では、結果を常に確認する必要がありますが、プロセスは比較的単純で複製が容易と見なされています。
再現性
上記のように、再現性は、実験中に使用された測定機器が原因で発生する可能性のある偏差を示します。したがって、その精度は、同じ条件下で一定の期間テストを繰り返したときに評価されます。
同様に、調査を実施する際に考慮しなければならないいくつかの考慮事項を強調することができます。
-オペレーターによって引き起こされる可能性のある変動を減らすようにしてください。
-同じ測定システムと同じオペレーターを使用する必要があります。
-実験を行った場所と同じ場所を考慮する必要があります。
・一定時間内に数回繰り返す必要があります。
-結果は定量的に反映されている必要があります。
一方、どちらの方法も科学の分野で説明されていますが、社会科学にも適用されていますが、研究対象が常に存在する変化により結果は異なる場合があります。
その他の要素
上記に加えて、再現性と再現性の研究は、同等に重要な他の要因に依存します。
測定精度
測定結果と測定値の近さを示します。
デジタル測定器
結果をデジタルで反映するツール。この時点で、実験プロセスに影響を与えないように、これらのタイプのデバイスの動作を詳しく説明することが重要であることを述べておく必要があります。
作業パターン
これには、校正および測定ルーチンの一部であるコンポーネントが含まれています。これは、実験室の機器に直接関係しています。
較正
それは、作業パターンで考えられているプロセス間で、オペレーターおよび/または測定機器によって取得された値に存在する関係です。
機器の精度
これは、テストに使用されるツールに期待される精度に関係しています。
感度
これは、テスト中の変動による機器の測定値の変化に関連しています。
結果
適用された実験計画の成功を確認するかどうかは、慎重な分析に依存するため、この特定のポイントは重要です。
この場合、すべての結果が測定器から得られるわけではありませんが、オペレーター、異なる測定値、または結果が修正されたかどうかにも依存します。
計測の再現性
再現性により、測定システムの不確実性を低減できるため、最大の精度が求められます。さまざまな条件下で同じ結果の再現を使用するため、実施された調査が特定の期間に実施されたかどうかによって異なります。
また、工学、統計、産業、さらには法律など、さまざまな分野に適用できます。それはそれが国内および国際的な基準を確立することを可能にするのでそれが重要な要素と考えられる理由です。
使用される機器には、定規やコンパスなどの最も単純なものから、顕微鏡や望遠鏡などのより複雑なものまでさまざまです。
再現性の適用は、国際的に確立され、理解された測定の反映である、いわゆる国際計測用語またはVIMでも証明されています。
化学の再現性
化学の再現性手順でも、測定やその他の結果を得るために一連のステップが必要です。
例として、要素の質量を決定することができます：
1-スケールプレートは、特定の値を取得するためにウェイト上に配置されます。
2-次に同じことが行われますが、問題のオブジェクトまたは要素が使用されます。このようにして、対照的な2つの異なる結果が得られます。値のキャリブレーションが明らかになるのはこのステップです。
3-既存のバリエーションを見つけるのに役立つので、これと同じ手順を今後数日間実行します。
これと再現性に関する他の場合の両方で、プロセスと統計の制御要素として機能するため、プロセスの統計値を無視しないことが重要です。
参考文献
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