Tout chercheur qui mène une expérience et obtient un résultat particulier doit se poser la question: "Puis-je recommencer?" La répétabilité est une mesure de la probabilité que la réponse soit oui. Pour calculer la répétabilité, vous effectuez la même expérience plusieurs fois et effectuez une analyse statistique des résultats. La répétabilité est liée à l'écart type et certains statisticiens considèrent les deux équivalents. Cependant, vous pouvez aller plus loin et assimiler la répétabilité à l'écart-type de la moyenne, que vous obtenez en divisant l'écart-type par la racine carrée du nombre d'échantillons dans un ensemble d'échantillons.
TL; DR (Trop long; n'a pas lu)
L'écart type d'une série de résultats expérimentaux est une mesure de la répétabilité de l'expérience qui a produit les résultats. Vous pouvez également aller plus loin et assimiler la répétabilité à l'écart-type de la moyenne.
Calcul de la répétabilité
Pour obtenir des résultats fiables en matière de répétabilité, vous devez pouvoir effectuer plusieurs fois la même procédure. Idéalement, le même chercheur effectue la même procédure en utilisant les mêmes matériaux et instruments de mesure dans les mêmes conditions environnementales et effectue tous les essais en peu de temps. Une fois toutes les expériences terminées et les résultats enregistrés, le chercheur calcule les quantités statistiques suivantes:
Moyenne: La moyenne est fondamentalement la moyenne arithmétique. Pour le trouver, vous additionnez tous les résultats et divisez par le nombre de résultats.
Écart-type: Pour trouver l'écart-type, vous soustrayez chaque résultat de la moyenne et quadrillez la différence pour vous assurer que vous n'avez que des nombres positifs . Additionnez ces différences au carré et divisez par le nombre de résultats moins un, puis prenez la racine carrée de ce quotient.
Écart type de la moyenne: L'écart type de la moyenne est l'écart type divisé par le carré racine du nombre de résultats.
Que vous preniez la répétabilité pour être l'écart-type ou l'écart-type de la moyenne, il est vrai que plus le nombre est petit, plus la répétabilité est élevée et plus la fiabilité du résultats.
Exemple
Une entreprise veut commercialiser un appareil qui lance des boules de bowling, affirmant que l'appareil lance avec précision les boules du nombre de pieds sélectionné sur le cadran. Les chercheurs ont réglé le cadran à 250 pieds et effectuent des tests répétés, récupérant le ballon après chaque essai et le relançant pour éliminer la variabilité du poids. Ils vérifient également la vitesse du vent avant chaque essai pour s'assurer qu'elle est la même pour chaque lancement. Les résultats en pieds sont:
250, 254, 249, 253, 245, 251, 250, 248.
Pour analyser les résultats, ils décident d'utiliser l'écart type de la moyenne comme mesure de répétabilité. Ils utilisent la procédure suivante pour le calculer:
La moyenne est la somme de tous les résultats divisée par le nombre de résultats \u003d 250 pieds.
Pour calculer la somme des carrés, ils soustraient chaque résultat de la moyenne, mettent la différence au carré et ajoutent les résultats:
(0) 2 + (4) 2 + (-1) 2 + (3) 2 + (-5) 2 + (1) 2 + (0) 2 + (-2) 2 \u003d 56 Ils trouvent SD en divisant la somme des carrés par le nombre de essais moins un et en prenant la racine carrée du résultat: SD \u003d Racine carrée de (56 ÷ 7) \u003d 2,83. Ils divisent l'écart type par la racine carrée du nombre d'essais (n) pour trouver l'écart type de la moyenne: SDM \u003d SD ÷ racine (n) \u003d 2,83 ÷ 2,83 \u003d 1. Un SD ou SDM de 0 est idéal. Cela signifie qu'il n'y a aucune variation entre les résultats. Dans ce cas, le SDM est supérieur à 0. Même si la moyenne de tous les essais est la même que la lecture du cadran, il existe une variance entre les résultats, et c'est à l'entreprise de décider si la variance est suffisamment faible pour répondre ses normes.
