Bagaimana saya dapat meyakinkan seseorang bahawa kebolehpercayaan 100% bukan sasaran yang tepat untuk apa -apa?

1. Adakah kebolehpercayaan 100% mungkin?
2. Adakah anda fikir kita boleh mempunyai sistem perisian dengan kebolehpercayaan 100%?
3. Apakah dua cara untuk meningkatkan kebolehpercayaan sistem?
4. Mengapa kebolehpercayaan tidak selalu sah?
5. Adakah mungkin pengukuran yang boleh dipercayai tidak sah?
6. Adakah data yang boleh dipercayai selalu sah?
7. Bagaimana anda menerangkan kebolehpercayaan sistem?
8. Bagaimana anda tahu jika seluruh sistem boleh dipercayai?
9. Apa yang dapat mengurangkan kebolehpercayaan?
10. Faktor apa yang mempengaruhi kebolehpercayaan?
11. Apakah ancaman kebolehpercayaan?
12. Apakah pekali kebolehpercayaan tertinggi?
13. Berapakah skor kebolehpercayaan tertinggi?
14. Apakah jumlah yang baik untuk kebolehpercayaan?
15. Berapa peratus yang boleh dipercayai?
16. Bagaimana jika Cronbach Alpha terlalu tinggi?
17. Apakah faktor yang mempengaruhi kebolehpercayaan ujian?
18. Bolehkah pekali penentuan boleh melebihi 100%?

Adakah kebolehpercayaan 100% mungkin?

100% bukan sasaran yang munasabah kerana setiap komponen sistem mana-mana mempunyai kebarangkalian kegagalan bukan sifar. Komponen luaran (seperti ISP) yang duduk di antara pelanggan dan sistem sasaran tidak boleh dipercayai 100%. 100% kebolehpercayaan menunjukkan anda tidak boleh mengubah sistem, kerana semua perubahan memperkenalkan risiko.

Adakah anda fikir kita boleh mempunyai sistem perisian dengan kebolehpercayaan 100%?

Secara umum, bagi mana -mana perkhidmatan atau sistem perisian, 100% bukan sasaran kebolehpercayaan yang betul kerana tiada pengguna dapat memberitahu perbezaan antara sistem yang tersedia 100% dan 99.999% tersedia.

Apakah dua cara untuk meningkatkan kebolehpercayaan sistem?

Menggunakan komponen kebolehpercayaan yang tinggi, i.e. Menggunakan komponen berkualiti yang lebih baik. Menggabungkan redundansi, i.e. menduplikasi elemen fungsi sistem. Menggabungkan kepelbagaian, i.e. Menggunakan komponen dari pengeluar dan/atau komponen yang berbeza yang pelbagai dalam reka bentuk atau operasi.

Mengapa kebolehpercayaan tidak selalu sah?

Bolehkah ujian sah tetapi tidak boleh dipercayai? Ujian yang sah akan sentiasa boleh dipercayai, tetapi sebaliknya tidak benar untuk kebolehpercayaan - ujian mungkin boleh dipercayai, tetapi tidak sah. Ini kerana ujian dapat menghasilkan hasil yang sama setiap kali, tetapi mungkin sebenarnya tidak mengukur perkara yang dirancang untuk mengukur.

Adakah mungkin pengukuran yang boleh dipercayai tidak sah?

Kebolehpercayaan dan kesahan saling bebas antara satu sama lain. Pengukuran mungkin sah tetapi tidak boleh dipercayai, atau boleh dipercayai tetapi tidak sah.

Adakah data yang boleh dipercayai selalu sah?

Pengukuran yang boleh dipercayai tidak selalu sah: hasilnya mungkin dapat dihasilkan, tetapi mereka tidak semestinya betul. Pengukuran yang sah biasanya boleh dipercayai: jika ujian menghasilkan hasil yang tepat, mereka harus dihasilkan semula.

Bagaimana anda menerangkan kebolehpercayaan sistem?

Kebolehpercayaan adalah kebarangkalian bahawa sistem berfungsi dengan betul dalam tempoh masa tertentu. Semasa operasi yang betul ini: tiada pembaikan diperlukan atau dilakukan. Sistem secukupnya mengikuti spesifikasi prestasi yang ditetapkan.

Bagaimana anda tahu jika seluruh sistem boleh dipercayai?

R (t) = 1 -f (t), orr (t) = 1 -π [1 -rj (t)] . Sebagai contoh, jika dua komponen disusun selari, masing -masing dengan kebolehpercayaan r ₁ = R ₂ = 0.9, iaitu, f ₁ = F ₂ = 0.1, kebarangkalian kegagalan yang dihasilkan ialah f = 0.1 × 0.1 = 0.01. Kebolehpercayaan yang dihasilkan ialah R = 1 - 0.01 = 0.99.

Apa yang dapat mengurangkan kebolehpercayaan?

Kebolehpercayaan cenderung berkurangan kerana ujian menjadi terlalu mudah atau terlalu sukar.

Faktor apa yang mempengaruhi kebolehpercayaan?

Kebolehpercayaan ada kaitan dengan konsistensi instrumen. - Konsistensi Dalaman (Konsistensi Item) - Kebolehpercayaan Ujian -Retest (Konsistensi dari Masa) - Kebolehpercayaan Interrater (Konsistensi Antara Raters) - Kaedah Split Half - Kaedah Borang Alternatif.

Apakah ancaman kebolehpercayaan?

Ancaman terhadap kebolehpercayaan adalah faktor yang menyebabkan (atau sumber) kesilapan. Lagipun, ketidakstabilan atau ketidakkonsistenan dalam pengukuran yang anda gunakan berasal dari ralat tersebut. Beberapa sumber kesilapan dalam disertasi anda mungkin termasuk: ralat penyelidik (atau pemerhati), perubahan alam sekitar dan perubahan peserta.

Apakah pekali kebolehpercayaan tertinggi?

Kebolehpercayaan ujian ditunjukkan oleh pekali kebolehpercayaan. Ia dilambangkan oleh huruf "r," dan dinyatakan sebagai nombor antara 0 dan 1.00, dengan r = 0 menunjukkan tiada kebolehpercayaan, dan r = 1.00 menunjukkan kebolehpercayaan yang sempurna.

Berapakah skor kebolehpercayaan tertinggi?

Menurut j.D. Kuasa, skor kebolehpercayaan yang diramalkan sebanyak 91-100 dianggap yang terbaik, 81-90 hebat, 70-80 adalah purata dan 0-69 adalah adil.

Apakah jumlah yang baik untuk kebolehpercayaan?

Peraturan yang diterima umum ialah α dari 0.6-0.7 menunjukkan tahap kebolehpercayaan yang boleh diterima, dan 0.8 atau lebih tinggi tahap yang sangat baik. Walau bagaimanapun, nilai lebih tinggi daripada 0.95 tidak semestinya baik, kerana mereka mungkin merupakan petunjuk redundance (Hulin, Netemeyer, dan Cudeck, 2001).

Berapa peratus yang boleh dipercayai?

Secara umum, apa -apa keputusan dengan ketidakpastian peratusan sebanyak 10% atau kurang boleh dianggap dipercayai.

Bagaimana jika Cronbach Alpha terlalu tinggi?

Sekiranya Alpha terlalu tinggi, mungkin mencadangkan bahawa beberapa item berlebihan kerana mereka menguji soalan yang sama tetapi dalam keadaan yang berbeza. Nilai alpha maksimum 0.90 telah disyorkan. Ujian berkualiti tinggi adalah penting untuk menilai kebolehpercayaan data yang dibekalkan dalam peperiksaan atau kajian penyelidikan.

Apakah faktor yang mempengaruhi kebolehpercayaan ujian?

Panjang ujian. Kelajuan. Homogeniti kumpulan.

Bolehkah pekali penentuan boleh melebihi 100%?

Koefisien penentuan adalah pengukuran statistik yang meneliti bagaimana perbezaan dalam satu pemboleh ubah dapat dijelaskan oleh perbezaan dalam pemboleh ubah kedua, ketika meramalkan hasil dari suatu peristiwa tertentu. Nilai boleh berkisar dari 0.00 hingga 1.00, atau 0 hingga 100%.