신뢰성 분석

신뢰도 는 유사한 입력에 대해 유사한 결과를 제공하도록 하는 측정 기기의 특성을 나타냅니다. 예를 들어, 식료품점의 농산물 저울을 생각해 보십시오. 주어진 상점에서, 이러한 규모들 각각은 아마도 동일한 공장에서 제조되었을 것이다. 공장이 신뢰할 수 있기를 바랍니다. 즉, 공장에서 생산된 모든 규모가 동일한 상추 헤드에 대해 동일한 중량 (작은 오차 범위 내에서) 을 등록하기를 바랍니다.

신뢰성은 단순히 개별 생산 규모의 특성이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 식료품을 구매할 때는 사용하는 특정 스케일이 신뢰할 수 있으며 동일한 항목의 중량이 두 번째로 측정될 때 대략 동일한 중량을 기록할 것으로 예상합니다. 그러나 해당 특정 스케일의 신뢰성은 이를 사용하는 고객에게는 즉각적으로만 중요한 반면, 식료품점은 상점의 모든 스케일에 대해 우려하고 제조업체는 공장에서 생산된 모든 스케일에 대해 우려합니다. 여기서 더 깊은 문제는 스케일 제조의 기본 프로세스의 신뢰성입니다. 해당 프로세스를 신뢰할 수 있는 경우 제조업체는 제품을 신뢰할 수 있다고 확신할 수 있습니다. (물론 제조 프로세스의 우연한 오류로 인해 몇 개의 개별 스케일이 오작동할 수 있습니다.)

신뢰도에 대한 우려는 생산 규모의 제조업체에 한정되지 않고 모든 유형의 측정 도구의 제조업체로 확장됩니다. 예를 들어, 여론을 측정하기 위해 설문조사를 작성하는 학생, 폴스터 및 마케터를 위한 시험을 작성하는 강사, 다이빙 경기, 미인대회 또는 체조 경기를 위해 판사를 지시하는 트레이너 등입니다. 시험과 설문조사, 판사들의 점수는 모두 그들의 제작자가 믿을 수 있기를 바라는 "척도" 입니다.

그러나 생산 스케일 제조업체에는 정확한 질량이 알려진 표준 가중치 세트가 있을 수 있습니다. 따라서 스케일에 대해 정확한 오류 측정을 수행할 수 있습니다. 불행하게도, 학문적이고 운동적인 우수성이나 설문에 대한 인간의 반응의 의미에 대한 절대적인 기준을 설정하는 것은 어렵거나 불가능합니다. 합리적으로 일치하는 스케일을 설정하기만 하면 됩니다. 신뢰도 분석 프로시저를 통해 사용 가능한 방법은 측정된 오브젝트의 실제 상태를 알 수 없는 경우에 유용합니다.

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