В технике , науке и статистике репликация — это процесс повторения исследования или эксперимента в тех же или аналогичных условиях для подтверждения исходного утверждения, что имеет решающее значение для подтверждения точности результатов, а также для выявления и исправления недостатков оригинала. эксперимент. [1] ASTM в стандарте E1847 определяет репликацию как «...повторение набора всех комбинаций воздействий, подлежащих сравнению в эксперименте. Каждое из повторений называется повторением » .
Для полного факторного плана повторы представляют собой несколько экспериментальных серий с одинаковыми уровнями факторов. Вы можете воспроизводить комбинации уровней факторов, группы комбинаций уровней факторов или даже целые проекты. Например, рассмотрим сценарий с тремя факторами, каждый из которых имеет два уровня, и эксперимент, в котором проверяются все возможные комбинации этих уровней (полный факторный план). Одна полная репликация этой конструкции будет включать 8 прогонов (2^3). Дизайн может быть выполнен один раз или в нескольких повторах. [2]
В статистике есть два основных типа репликации. Во-первых, существует тип, называемый «точная репликация» (также называемый «прямая репликация»), который предполагает повторение исследования как можно ближе к оригиналу, чтобы увидеть, можно ли точно воспроизвести исходные результаты. [3] Например, повторение исследования влияния конкретной диеты на потерю веса с использованием того же плана диеты и методов измерения. Второй тип репликации называется «концептуальной репликацией». Это предполагает проверку той же теории, что и исходное исследование, но в других условиях. [3] Например, тестирование влияния одной и той же диеты на уровень сахара в крови, а не на потерю веса, с использованием разных методов измерения.
Важны как точные (прямые) репликации, так и концептуальные репликации. Прямые репликации помогают подтвердить точность результатов в условиях, которые были первоначально протестированы. С другой стороны, концептуальные репликации проверяют обоснованность теории, лежащей в основе этих выводов, и исследуют различные условия, при которых эти выводы остаются верными. По сути, концептуальное воспроизведение дает представление о том, насколько обобщаемы результаты. [4]
Репликация — это не то же самое, что повторные измерения одного и того же объекта. Как повторные, так и повторные измерения включают в себя несколько наблюдений, выполненных при одних и тех же уровнях экспериментальных факторов. Однако повторные измерения собираются в течение одной экспериментальной сессии, тогда как повторные измерения собираются в разных экспериментальных сессиях. [2] Репликация в статистике оценивает согласованность результатов экспериментов в разных испытаниях для обеспечения внешней достоверности, тогда как повторение измеряет точность и внутреннюю согласованность в одних и тех же или похожих экспериментах. [5]
Повторный пример: тестирование влияния нового препарата на артериальное давление в отдельных группах в разные дни.
Пример повторения: Измерение артериального давления несколько раз в одной группе в течение одного сеанса.
В повторных исследованиях в области статистики используется несколько ключевых методов и концепций для оценки надежности результатов исследований. Вот некоторые из основных статистических методов и концепций, используемых при репликации:
P-значения : P-значение является мерой вероятности того, что наблюдаемые данные возникли бы случайно, если бы нулевая гипотеза была верна. В исследованиях репликации значения p помогают нам определить, можно ли последовательно воспроизвести результаты. Низкое значение p в исследовании репликации указывает на то, что результаты вряд ли являются случайными. [6] Например, если исследование обнаружило статистически значимое влияние условий тестирования на результат, а повторение также обнаружило статистически значимые эффекты, это говорит о том, что первоначальные результаты, вероятно, воспроизводимы.
Доверительные интервалы . Доверительные интервалы представляют собой диапазон значений, в пределах которого вероятнее всего будет находиться истинный размер эффекта. В исследованиях репликации сравнение доверительных интервалов исходного исследования и репликации может указать, согласуются ли результаты. [6] Например, если в исходном исследовании сообщается об эффекте лечения с 95% доверительным интервалом [5, 10], а в повторном исследовании обнаруживается аналогичный эффект с доверительным интервалом [6, 11], это совпадение указывает на последовательное результаты обоих исследований.
В качестве примера рассмотрим непрерывный процесс производства предметов. Затем партии товаров обрабатываются или обрабатываются. Наконец, проводятся испытания или измерения. Для получения десяти тестовых значений может быть доступно несколько вариантов. Некоторые возможности:
Каждый вариант потребует использования разных методов анализа данных и приведет к разным выводам.
{{citation}}: CS1 maint: местоположение ( ссылка )