Надежность частей теста это: Надежность частей теста, ее определение методом расщепления. Уравнение Спирмена – Брауна. Определение коэффициента надежности с помощью формул Дж. Фланагана и Рюлона

Определение надежности теста

Тест обычно считается надежным, если с его помощью получаются одни и те же показатели для каждого обследуемого при повторном тестировании.

В психометрике термин надежность имеет два значения. На одном из них — надежности по внутренней согласованности — мы не будем останавливаться подробно, отсылая читателя к соответствующим справочникам и руководствам, отметив только, что требование к внутренней согласованности теста не случайно. Вполне естественно считать, что если некоторая переменная измеряется частью теста, то другие его части, не будучи согласованными с первой, измеряют нечто другое. Для того чтобы быть валидным, тест должен быть согласованным. Существует несколько способов определения надежности.

Надежность ретестовая — предполагает повторное предъявление того же самого теста тем же испытуемым и примерно в тех же условиях, что первоначальное, а затем установление корреляции между двумя рядами данных. При использовании этого способа определения надежности нужно отдавать себе отчет в том, что испытуемые могут запомнить свои ответы и воспроизвести их во второй раз, поэтому повторное тестирование должно быть отделено от первого более-менее значительным временным интервалом, обычно не менее месяца. Некоторые психологи настаивают на интервале между тестированиями не менее 6 месяцев (Клайн, 1994).

Мы не считаем требование П. Клайна об обязательном 6 месячном интервале между тестированиями безусловным. В подтверждение сошлемся на результаты исследования канадских психологов. С помощью личностного опросника были обследованы 302 студента с интервалом в 3 недели. Условия повторного тестирования варьировались. Стандартный коэффициент ретестовой надежности, равный 0,872, не отличался от коэффициентов надежности, полученных в трех группах испытуемых, получавших одну из трех специфических инструкций: 1) продумывать ответы; 2) использовать воспоминания о прошлых ответах; 3) выполнять параллельную форму теста. Было обнаружено, что стандартный коэффициент надежности выше коэффициента, полученного при инструкции воспроизводить прошлые ответы.

Наименьшим удовлетворительным значением для ретестовой надежности является коэффициент корреляции, равный 0,7. Правда, для некоторых тестов этот показатель может быть несколько ниже.

Надежность параллельных форм предусматривает создание эквивалентных форм опросника и предъявление их одним и тем же испытуемым для того, чтобы затем оценить корреляцию между полученными результатами. Основная проблема, препятствующая широкому распространению этого способа определения надежности, — необходимость подготовки двух наборов заданий, что чрезвычайно сложно, поскольку требуются убедительные доказательства их эквивалентности.

Надежность частей теста определяется путем деления опросника на две части (обычно на четные и нечетные задания), после чего и рассчитывается корреляция между этими частями. Обычно к этому способу определения надежности рекомендуется прибегать только в тех случаях, когда необходимо быстро получить результаты.

Для определения ретестовой надежности и надежности параллельных форм корреляции подсчитывается на основе коэффициента произведения моментов Пирсона. Эта процедура подсчета рассматривалась нами ранее, в разделе, посвященном анализу заданий. Для определения надежности частей теста ранее рассчитанный коэффициент произведения моментов Пирсона (между двумя половинами теста) используется в формуле Спирмена—Брауна.

Подчеркнем, что наилучшей процедурой определения надежности является проведение повторных исследований через более или менее значительные временные интервалы.

Все исследования надежности должны выполняться на достаточно больших (рекомендуется 200 и более испытуемых) и репрезентативных выборках. Надежность — важная характеристика теста, но сама по себе ценности не представляет. Она необходима для достижения валидности.

Определение надёжности теста

Занятие. Определение надёжности теста
Вводные замечания
Надёжность – это психометрическая характеристика строго-формализованной психодиагностической методики, отражающая точность психодиагностических измерений, а также устойчивость результатов теста к действию посторонних случайных факторов. Надёжность теста – это характеристика того, в какой степени выявленные у испытуемых различия по тестовым результатам являются отражением действительных различий в измеряемых свойствах и в какой мере они могут быть приписаны случайным ошибкам.

В психометрике термин надёжности имеет два значения: надёжность по внутренней согласованности (надёжность эквивалентных половин теста) и надёжность ретестовая.
1. Надёжность эквивалентных половин теста. Вычисляется корреляция результатов по двум эквивалентным частям теста, полученных после процедуры расщепления (например, на чётные и нечётные задания в тесте Равена). Этот тип коэффициента надёжности называется коэффициентом внутренней согласованности.

2. Ретестовая надёжность – степень согласованности результатов теста, получаемых при первичном и повторном его применении на одних и тех же испытуемых, при условии, что психологические характеристики испытуемых не изменились (так, если выборка включает студентов, то при определении надёжности теста тревожности оба испытания следует проводить в одинаковых условиях: не допускается, например, проводить одно из испытаний в период экзаменационной сессии). Этот тип надёжности характеризует устойчивость методики. Интервал должен быть не менее месяца. Вычисляется с помощью коэффициента корреляции показателей при первичном и повторном обследовании (ретестовая надёжность считается удовлетворительной при величине коэффициента корреляции не менее 0,7).

 

Порядок работы

  1. В электронных таблицах Excel создать файл под своей фамилией и скопировать в него данные из файла ЛР2.xls.
  2. Определить количество испытуемых, правильно выполнивших каждое задание теста. Для этого выделить ячейку под столбцом с результатом выполнения 1 задания, выбрать формулу СЧЁТЕСЛИ (в разделе Статистические), указать в качестве диапазона первый столбец, а в качестве условия – =1. Если всё выполнено правильно, то результат вычислений (подсчёт количества единиц в столбце) будет равен 25. Протянув за нижний квадратный маркер в ячейке, распространить указанные вычисления на все столбцы.
  3. Вычислить индекс трудности каждого задания по формуле,
    I =1- Т/N , где Т – число испытуемых, правильно выполнивших задание, N – общее число испытуемых. Сделать вывод о работе принципа прогрессивности, заложенного автором теста.
  4. Выделить цветом все чётные столбцы и скопировать полученный результат два раза по горизонтали с интервалом 2 столбца. В полученных копиях удалить чётные (нечётные) столбцы.
  5. Вычислить результативность выполнения испытуемыми каждой половины теста. Для этого в каждой таблице вычислить сумму элементов в строке.
  6. Вычислить дисперсии в множествах результатов выполнения каждой половины теста. Для этого использовать функцию ДИСП. Произвести оценку равенства дисперсий по критерию Фишера:

7. Сопоставить эмпирическое значение критерия Фишера с критическими и сделать вывод о равенстве дисперсий.

8. Если дисперсии обеих частей теста равны, то для вычисления надёжности можно использовать формулу Спирмена-Брауна. Для этого сначала вычислить коэффициент корреляции Пирсона между половинами теста, используя для этого функцию КОРРЕЛ. Полученное значение подставить в формулу

10. В исходной таблице представлены результаты первичного (столбец Σ1) и повторного (столбец Σ2) выполнения школьниками теста Равена. Для определения коэффициента ретестовой надёжности вычислить коэффициент корреляции Спирмена между этими множествами данных.
11. Сделать выводы. В отчёт включить полученное значение коэффициента корреляции.

Источник: Леонова Е. В. Эмпирические методы психологического исследования: Учебное пособие. – М.: НИЯУ МИФИ, 2014. – 324 с.

20. Надежность частей теста. Уравнение Спирмена-Брауна. Определение коэффициента надежности с помощью формул Фланагана и Рюлона

Читайте также

18. Надежность психодиагностических методик. Стандартная ошибка измерения. Понятие о методе измерения ретестовой надежности

18. Надежность психодиагностических методик. Стандартная ошибка измерения. Понятие о методе измерения ретестовой надежности Надежность – одно из трех главных психометрических свойств любой измерительной психодиагностической методики (теста).Надежность – это

19. Стандартизация процедуры обследования. Взаимосвязь надежности и валидности. Надежность параллельных форм

19. Стандартизация процедуры обследования. Взаимосвязь надежности и валидности. Надежность параллельных форм Важнейшим средством повышения надежности психодиагностических методик является стандартизация процедуры обследования. При строгой регламентации процедуры

Модель Ч. Спирмена

Модель Ч. Спирмена Ч. Спирмен занимался проблемами профессиональных способностей (математических, литературных и прочих). При обработке данных тестирования он обнаружил, что результаты выполнения многих тестов, направленных на диагностику особенностей мышления,

Экспериментальное изучение индивидуально-типологических особенностей личности с помощью психографического теста ТиГр

Экспериментальное изучение индивидуально-типологических особенностей личности с помощью психографического теста ТиГр Изучение индивидуально-типологических особенностей личности с помощью теста «КОНСТРУКТИВНЫЙ РИСУНОК ЧЕЛОВЕКА ИЗ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ФОРМ™» базируется

3. Уравнение счастья

3. Уравнение счастья Есть три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика. Марк Твен Лучший поступок тот, что приносит счастье наибольшему числу людей. Френсис Хатчсон Если вы не можете убедить их, смутите их. Гарри Трумэн Если отбросить в сторону проблему определения,

КАК НАЙТИ ЖЕНУ ДЛЯ ГЕРЦОГА? Глава третья, подробней о проблеме теста (кто из какого сделан теста). А в сущности, продолжение разговора о типах

КАК НАЙТИ ЖЕНУ ДЛЯ ГЕРЦОГА? Глава третья, подробней о проблеме теста (кто из какого сделан теста). А в сущности, продолжение разговора о типах УКРАЛИ ЛИЧНОСТЬ, ИЛИ БЛИСТАТЕЛЬНАЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬПо натуре вы доверчивый человек, но жизнь научила вас осторожности. Лишь

35. Техника запоминания формул

35. Техника запоминания формул Чтобы эффективно запоминать информацию типа формул, нужно сформировать систему образных кодов на каждую учебную дисциплину — отдельно на физику, отдельно на математику и т.д. Мы рассмотрим общие принципы формирования образных кодов и

Определение организаторских и коммуникативных качеств личности с помощью метода тестов

Определение организаторских и коммуникативных качеств личности с помощью метода тестов При проведении психологического консультирования метод тестов занимает ведущее место среди других методов, применяемых в психологической диагностике. Тестирование – основной

§ 1. Проверка коэффициента эгоцентризма

§ 1. Проверка коэффициента эгоцентризма Первый результат наших наблюдений показал, что записанные фразы можно отнести к тем же категориям, которыми мы пользовались при наблюдениях надо Львом и Пи. Речь новых 20 испытуемых, отражая разницу темпераментов, остается в то же

Глава 1. Из плена коэффициента умственных способностей – к интеллекту успеха

Глава 1. Из плена коэффициента умственных способностей – к интеллекту успеха Если всем заправляет коэффициент умственного развития, IQ, то лишь потому, что мы ему это позволяем. Допуская подобное положение вещей, мы делаем не лучший выбор. Нас затягивает вся эта кутерьма с

Краткая история тестов для определения коэффициента интеллектуальности

Краткая история тестов для определения коэффициента интеллектуальности Как уже упоминалось, в начале XX века психологи подметили, что существует определенная корреляция или, проще говоря, взаимосвязь между величиной и степенью прочности словарного запаса,

Надежность и позиционный анализ



Надежность и позиционный анализ

Надежность и позиционный анализ



Этот обзор обсуждает понятие надежности измерений, которое используется в социальных науках (но не в исследованиях промышленной статистики или медицины). Термин надежность, используемый в промышленной статистике, обозначает функцию ошибок (как функцию времени). Для обсуждения термина надежность в применении к качеству продукта (т.е. в промышленной статистике) обратитесь к разделу Анализ надежности/времен отказов в главе Анализ процессов (см. также раздел Повторяемость и воспроизводимость в той же главе и главу Анализ выживаемости/времен отказов). Для сравнения этих (очень разных) понятий надежности, см. Надежность.


Основная цель

Во многих областях исследований точное измерение переменных само по себе представляет сложную задачу. Например, в психологии точное измерение личностных характеристик или отношений к чему-либо — необходимый первый шаг, предваряющий всякую теорию. В целом, очевидно, что во всех социальных дисциплинах ненадежные измерения будут препятствовать попытке предсказать поведение людей. В прикладных исследованиях, когда наблюдения над переменными затруднены, также важна точность измерений. Например, надежное измерение производительности служащих, как правило, является сложной задачей. Однако очевидно, что эти измерения необходимы для любой системы оплаты, основанной на производительности труда.

Модуль Надежность и позиционный анализ позволит вам построить надежные шкалы, а также улучшить используемые шкалы. Модуль Надежность и позиционный анализ поможет вам также при конструировании и оценивании суммарных шкал, т.е. шкал, которые используются при многократных индивидуальных измерениях (различные позиции или вопросы, повторяющиеся измерения и т.д.). Программа вычисляет многочисленные статистики, позволяющие оценить надежность шкалы с помощью классической теории тестирования.

Оценивание надежности шкалы основано на корреляциях между индивидуальными позициями или измерениями, составляющими шкалу, и дисперсиями этих позиций. Если вы не знакомы с коэффициентом корреляции или дисперсией, обратитесь к соответствующим разделам главы Основные статистики и таблицы.

Классическая теория тестирования имеет долгую историю, и существует много пособий по этому предмету. Для подробного знакомства можно рекомендовать, например, Carmines and Zeller (1980), De Gruitjer and Van Der Kamp (1976), Kline (1979, 1986) или Thorndyke and Hagen (1977). Широко известной, «классической» монографией является книга Nunally (1970), в которой хорошо освещено тестирование в области психологии и образования.

Проверка гипотез о зависимости позиций. STATISTICA включает в себя процедуру моделирования структурными уравнениями (SEPATH), где можно проверить специальные гипотезы о связи между множествами позиций или различных критериев (например, гипотезу, что два множества позиций измеряют одну и ту же структуру, анализируют матрицы изменчивости используемого метода и т.д.).

Основные идеи

Предположим, вы хотите построить анкету, чтобы измерить степень предубеждения людей против машин иностранного производства. Как это сделать? Вы могли бы начать, например, с формулировки следующих утверждений: «Машинам иностранного производства не хватает индивидуальности», «Машины иностранного производства выглядят одинаково» и т.д. Затем вы можете предложить эти пункты группе субъектов, (например, группе людей, которые никогда не были владельцами машин иностранного производства). Респондентам предлагалось бы указать степень своего согласия с этими утверждениями по 9-балльной шкале, имеющей градации от 1=не согласен до 9=согласен.

Истинные значения и погрешности. Рассмотрим подробнее, что подразумевается под точным измерением в этом примере. Гипотеза состоит в том, что в сознании людей существует такой объект (теоретическая конструкция) как «предубеждение против машин иностранного производства» и каждый пункт анкеты (иными словами, позиция анкеты) в какой-то степени «раскрывает» эту концепцию. Вы можете сказать, что ответ очередного человека на определенную позицию анкеты включает два аспекта: во-первых, отражает предубеждение против машин иностранного производства, во-вторых, отражает некоторый скрытый, неконтролируемый фактор, соответствующий данной позиции. Например, рассмотрим утверждение: «Все машины иностранного производства выглядят одинаково». Согласие или несогласие субъекта с этим утверждением будет частично зависеть от некоторых других аспектов вопроса или самого респондента. Например, у респондента есть друг, который только что купил машину иностранного производства необычного вида и этот фактор влияет на степень согласия с приведенным утверждением.

Проверка гипотез о зависимости между позициями и критериями. Для проверки специальных гипотез о связи между множествами позиций или различных критериев (критерий того, что два множества позиций измеряют одну и ту же структуру, анализируют матрицы изменчивости используемого метода и т.д.) используйте процедуру Моделирования структурными уравненями (SEPATH).

Классическая модель проверки

Каждое измерение (ответ на вопрос) включает в себя как истинное значение (предубеждение против машин иностранного производства), так и частично неконтролируемую, случайную погрешность. Это можно описать следующим классическим уравнением:
X = тау + ошибка
В данном уравнении X выражает соответствующее реальное измерение, т.е. ответ (отклик) субъекта на вопрос анкеты; тау обычно используется для обозначения неизвестного истинного значения или истинной метки, ошибка обозначает погрешность измерения.

Надежность

В этом контексте надежность понимается непосредственно: измерение является надежным, если его основную часть, по отношению к погрешности, составляет истинное значение. Например, позиция анкеты: «Красные машины иностранного производства особенно уродливы», скорее всего, даст ненадежное измерение для предубеждения против иностранных машин. Это происходит потому, что, вероятно, у людей существуют значительные различия, касающиеся цветовых симпатий и антипатий. Таким образом, позиция будет учитывать не только предубеждение против иностранных машин, но также цветовое предпочтение субъектов. Поэтому в ответе на данную позицию доля истинной метки (истинного предубеждения) будет относительно мала (будет большой ошибка).

Меры надежности. Отсюда нетрудно вывести критерий или статистику для описания надежности позиции или шкалы. Именно, можно ввести индекс надежности, как отношение вариации истинной метки (истинного значения), присущей субъектам или респондентам, к общей вариации:

Надежность = 2(истинная метка) / 2(всего наблюдений)

Суммарные шкалы

Зададимся теперь вопросом: что произойдет, если просуммировать несколько более или менее надежных позиций, построенных с целью оценки предубеждения против иностранных машин? Предположим, что вопросы были сформулированы так, чтобы охватить возможно более широкий спектр различных предубеждений против машин иностранного производства. Если ошибочная компонента в ответах респондентов на каждый вопрос действительно случайна, то можно ожидать, что в ответах на различные вопросы случайные компоненты будут взаимно подавлять друг друга. Математическое ожидание суммарной погрешности по совокупности всех вопросов (позиций шкалы) будет равно нулю. Компонента истинной метки остается неизменной при суммировании по всем позициям. Следовательно, чем больше будет добавлено вопросов, тем точнее истинная метка (по отношению к погрешности) будет отражена на суммарной шкале.

Количество позиций и надежность. Это заключение описывает важный принцип построения критерия, а именно: чем больше позиций участвуют в построении шкалы для измерения данной концепции, тем более надежным будет измерение (суммарная шкала). Может быть, следующий пример лучше пояснит это. Предположим, вы хотите измерить рост 10 людей, используя только простую палочку или, например, свой локоть как измерительное устройство. В этом примере нас интересует не абсолютная точность измерений (в дюймах или сантиметрах), а возможность верно различать 10 индивидуумов по результатам измерений. Если, прикладывая палочку, вы измерите каждого человека только один раз, то результат может и не быть очень надежным. Однако если вы измерите каждого субъекта 100 раз и затем возьмете среднее этих 100 измерений как итоговый результат для соответствующего роста участника, то будете в состоянии очень точно и надежно различать людей (основываясь единственно на простой измерительной палочке, а не на линейке).

Теперь обратимся к некоторым статистикам, которые используются для оценивания надежности суммарной шкалы.

Альфа Кронбаха

Вернемся к примеру с предубеждениями. Если есть несколько субъектов, отвечающих на вопросы, то можно вычислить дисперсию для каждого вопроса и суммарной шкалы. Дисперсия для суммарной шкалы будет меньше, чем сумма дисперсий каждого отдельного вопроса в том случае, когда вопрос измеряет (оценивает) одну и ту же изменчивость между субъектами, т.е. если они измеряют некоторую истинную метку. Математически дисперсия суммы двух вопросов равна сумме двух дисперсий минус удвоенная ковариация, т.е. равна величине истинной дисперсии метки, общей для двух вопросов.

Вы можете оценивать долю дисперсии истинной метки, покрываемую вопросами, путем сравнения суммы дисперсий отдельных вопросов с дисперсией суммарной шкалы. Конкретно, вы можете вычислить величину:

= (k/(k-1)) * [1- (s2i)/s2сум]

Это формула для общепринятого индекса надежности, так называемого коэффициента — альфа Кронбаха (). В этой формуле si**2 обозначают дисперсии для k отдельных позиций; sсум**2 — дисперсию для суммы всех позиций. Если не существует истинной метки, а только случайная погрешность в ответах на вопросы (являющаяся неконтролируемой и единственной, а следовательно, некоррелированной между субъектами), то дисперсия суммы будет такой же, как сумма дисперсий отдельных позиций. Поэтому коэффициент альфа будет равен нулю. Если все вопросы совершенно надежны и измеряют один и тот же объект (истинную метку), то коэффициент альфа равен 1. (1-(si**2)/sсум**2 равен (k-1)/k; умножив на k/(k-1), получим 1.)

Альтернативная терминология. Альфа Кронбаха, вычисленная для дихотомий или переменных, принимающих только два значения (например, для ответов истинно/ложно), идентична так называемой формуле Кьюдера-Ричардсона-20 для надежности суммарных шкал. И в том, и в другом случае, поскольку надежность реально вычисляется, исходя из непротиворечивости всех вопросов в суммарной шкале, коэффициент надежности, вычисленный таким образом, также относится к внутренне непротиворечивой надежности.

Split-half надежность

Другим способом вычисления надежности суммарной шкалы является разбиение суммарной шкалы случайным образом на две половины [этот прием, называемый по-английски split-half, часто используется в медицине и биологии для оценки надежности результатов; разбиение производится случайным образом, что позволяет избежать искусственных эффектов]. Если суммарная шкала совершенно надежна, то следует ожидать, что обе части абсолютно коррелированы (т.е. r = 1.0). Если суммарная шкала не является абсолютно надежной, то коэффициент корреляции будет меньше 1. Можно оценить надежность суммарной шкалы посредством split-half коэффициента Спирмена-Брауна:

rсб = 2rxy /(1+rxy)

В этой формуле rсб — это коэффициент split-half надежности, а rxy является корреляцией между двумя половинами шкалы.

Поправка на затухание

Рассмотрим теперь некоторые последствия, к которым приводит не абсолютная надежность. Предположим, что вы измеряете предубеждения против машин иностранного производства для прогнозирования каких-либо других показателей таких, например, будущего спроса на эти машины. Если ваша шкала коррелирует с таким показателем, то этот факт повысит вашу уверенность в достоверности шкалы, т.е. в том, что она действительно измеряет предубеждение против иномарок, а не что-нибудь вовсе другое. Построение достоверной выборки — это продолжительный процесс, при котором исследователь изменяет шкалу в соответствии с различными внешними критериями, теоретически связанными с той концепцией, для подтверждения которой строится шкала.

Как будет влиять на достоверность шкалы тот факт, что шкала не абсолютно надежна? Маловероятно, чтобы часть шкалы, включающая случайную ошибку, коррелировала с некоторым внешним показателем. Поэтому, если пропорция истинной метки (истинного значения) в шкале равна 60% (т.е. надежность равна лишь 0,60), то корреляция между шкалой и внешним показателем будет затухать; т.е. будет ослаблена. Это означает, что она будет меньше, чем фактическая корреляция между двумя истинными метками (т.е. между показателем, измеряемым шкалой, и другим, внешним по отношению к шкале показателем). Фактически достоверность шкалы всегда ограничивается ее надежностью.

При заданной надежности двух, связанных между собой измерений (т.е. шкалы и другого исследуемого показателя), можно оценить корреляцию между истинными значениями при обоих измерениях. Иными словами, вы можете изменить корреляцию следующим образом — ввести так называемую поправку на затухание:

rxy,коррект = rxy /(rxx*ryy)

В этой формуле rxy,коррект обозначает скорректированный или поправленный коэффициент корреляции. Иными словами, это оценка корреляции между истинными метками при двух измерениях x и y. Коэффициент rxy обозначает непоправленную корреляцию, а rxx и ryy обозначают надежности измерений (шкал) x и y. Модуль Надежность и позиционный анализ предоставляет опцию для вычисления корреляции с поправкой на «затухание». Это изменение корреляции обусловлено либо значениями, задаваемыми пользователем, либо реальными исходными данными (в последнем случае надежности двух измерений оцениваются, исходя из данных).

Построение надежной шкалы

После нашего обсуждения, по-видимому, понятно, что шкала тем лучше (т.е. тем достоверней), чем она надежнее. Как отмечалось ранее, один из способов сделать шкалу более достоверной — просто добавить в нее новые позиции. Модуль Надежность и позиционный анализ включает в себя опцию, позволяющую вычислить, сколько еще позиций (вопросов) необходимо добавить, чтобы получить заданную надежность, или как изменится надежность шкалы при добавлении некоторого количества новых позиций. Однако на практике количество позиций в шкале ограничивается различными факторами (например, респонденты устали и просто не будут отвечать на большое число вопросов, полное пространство ограничено и т.д.). Теперь, возвращаясь к примеру с предубеждениями, перечислим шаги, которые в общем случае нужны для построения надежной шкалы:

Шаг 1: Формулирование вопросов. Первый шаг - написать вопросы. Это исключительно творческий процесс, когда исследователь создает как можно больше вопросов, которые, как ему кажется, всесторонне описывают предубеждение против машин иностранного производства. Теоретически следует выбирать вопросы, связанные с определяемой концепцией. На практике, например, в маркетинговых исследованиях, часто используют фокусные группы для того, чтобы осветить столь много аспектов, сколь это возможно. Например, можно попросить небольшую группу активно заинтересованных американских автомобильных потребителей выразить свое отношение к машинам иностранного производства. В области образовательного и психологического тестирования на этой стадии конструирования шкалы обычно обращают внимание на аналогичные анкеты для того, чтобы получить максимально полное представление концепции.

Шаг 2: Выбор вопросов оптимальной трудности. В первый вариант вашего вопросника о «предпочтениях» включайте как можно больше вопросов. Теперь предложите эту анкету начальной выборке типичных респондентов и проанализируйте результаты по каждому пункту. Во-первых, вы увидите различные характеристики вопросов и выделите эффект пол-потолок. Если все согласны или не согласны с вопросом, то он, очевидно, не поможет провести различия между респондентами и окажется бесполезным для построения надежной шкалы. В конструкции теста долю респондентов, которые согласны или не согласны с вопросом, или долю тех, кто «верно» отвечают на вопросы (т.е. угадывают реально существующую тенденцию) называют трудностью вопроса. В сущности, вы могли бы посмотреть на выборочные средние и стандартные отклонения для вопросов и удалить те из них, которые дают резко выделяющиеся средние и нулевые или близкие к нулю дисперсии.

Шаг 3: Выбор внутренне непротиворечивых вопросов. Напомним, что надежная шкала состоит из вопросов (позиций), которые пропорционально измеряют истинную метку; в нашем примере нам желательно отобрать вопросы, которые главным образом измеряют предубеждение против иностранных машин, при этом накладываются некоторые скрытые факторы, являющиеся случайными погрешностями. Для иллюстрации посмотрим на таблицу:

STATISTICA
АНАЛИЗ
НАДЕЖНОСТИ

Итоги для шкалы: Среднее=46.1100 Ст.откл.=8.26444 N набл:100
Альфа Кронбаха: .794313 Стандартизованная альфа: .800491
Средняя межпозиционная корреляция: .297818

 
Переменная

Среднее
при удал.
Дисперсия
при удал.
Ст.откл.
при удал.
Общ-поз.
коррел.
Квадрат
мн. регр.

Альфа
при удал.

ITEM1
ITEM2
ITEM3
ITEM4
ITEM5
ITEM6
ITEM7
ITEM8
ITEM9
ITEM10

41.61000
41.37000
41.41000
41.63000
41.52000
41.56000
41.46000
41.33000
41.44000
41.66000
51.93790
53.79310
54.86190
56.57310
64.16961
62.68640
54.02840
53.32110
55.06640
53.78440
7.206795
7.334378
7.406882
7.521509
8.010593
7.917474
7.350401
7.302130
7.420674
7.333785
.656298
.666111
.549226
.470852
.054609
.118561
.587637
.609204
.502529
.572875
.507160
.533015
.363895
.305573
.057399
.045653
.443563
.446298
.328149
.410561
.752243
.754692
.766778
.776015
.824907
.817907
.762033
.758992
.772013
.763314

В ней приведены 10 вопросов. Наибольший интерес представляют три крайних правых столбца таблицы. Они показывают корреляцию между соответствующим вопросом и общей суммарной шкалой (без соответствующего вопроса), квадрат корреляции между соответствующим вопросом и другими вопросами и внутреннюю непротиворечивость шкалы (коэффициент альфа), если соответствующий вопрос будет удален. Очевидно, вопросы 5 и 6 резко выделяются в силу того, что они не согласуются с остальной частью шкалы. Их корреляции с суммарной шкалой равны 0.05 и 0.1 соответственно, в то время как все другие коррелируют с показателем 0.45 или лучше. В крайнем правом столбце можно увидеть, что надежность шкалы будет около 0.82, если удалить любой из этих двух вопросов. Очевидно, эти два вопроса следует убрать из шкалы.

Шаг 4: Возвращаемся к шагу 1. После удаления всех вопросов, которые не согласуются со шкалой, вы можете остаться без достаточного количества вопросов для того, чтобы создать полностью надежную шкалу (напомним, что чем меньше вопросов, тем менее надежная шкала). На практике исследователь часто несколько раз проходит через этапы создания и удаления вопросов до тех пор, пока не придет к окончательному набору вопросов, образующих надежную шкалу.

Тетрахорическая корреляция. В образовательных и психологических тестах обычно используют вопросы с ответами типа да/нет. В этом случае альтернативой к обычному коэффициенту корреляции является коэффициент тетрахорической корреляции. Обычно коэффициент тетрахорической корреляции больше, чем стандартный коэффициент корреляции; поэтому Nunally (1970, стр. 102) не рекомендует его использовать при оценивании надежности. Однако до сих пор этот коэффициент используется на практике (например, при математическом моделировании).


Все права на материалы электронного учебника принадлежат компании StatSoft


QualiTester

Валидность

  1. Валидность — пригодность тестовых результатов для той цели, ради чего проводилось тестирование.
  2. Валидность — это характеристика способности теста служить поставленной цели измерения.
  3. Валидность — определяет, насколько тест отражает то, что он должен оценивать.

Для оценки валидности теста обычно используют корреляцию между показателями теста и некоторым внешним критерием. При такой оценке очень важно выбрать значимый внешний критерий. Для педагогических тестов в качестве критерия обычно берутся оценки экспертов, выставленные ими при традиционной проверке знаний студентов без использования тестов.n Y_{i} \cdot y_{i} \right )- \overline{Y}\cdot \overline{y}}{S_{Y}\cdot S_{y}} \cdot \frac{n}{n-1}. $$

Надежность

    Надежностью называется характеристика теста, отражающая точность тестовых измерений, а также устойчивость тестовых результатов к действию случайных факторов. Во-первых, тест считается надежным, если он обеспечивает высокую точность измерений. И во-вторых, тест считается надежным, если он дает при повторном выполнении близкие результаты при условии, что подготовка ученика не изменилась за время до повторного выполнения теста. Таким образом будем считать, что надежность теста показывает, на сколько точно тест измеряет знания студентов или другие явления. Надежность характеризует точность теста как измерительного инструмента, устойчивость его к действию помех. Различают два вида надежности:
  1. надежность как устойчивость
  2. надежность как внутреннюю согласованность.

Однако большинство авторов предпочитают рассматривать только надежность как внутреннюю согласованность, так как этот вид измерений требует проведение тестирование только один раз.{2}} $$

Дискриминативность

Дискриминативность задач определяется как способность отделять испытуемых с высоким общим баллом по тесту от тех, кто получил низкий балл, или испытуемых с высокой продуктивностью учебной деятельности от испытуемых с низкой продуктивностью.

Другими словами, дискриминативность — способность заданий теста дифференцировать студентов относительно «максимального» или «минимального» результата теста. Определение дискриминативности тестового задания необходимо для того, чтобы поставить заслон некачественным заданиям.

Для вычисления дискриминативности будет применяться метод крайних групп: при расчете дискриминативности тестового задания учитываются результаты наиболее и наименее успешных студентов — это самый простой и наглядный метод вычисления дискриминативности.

Доля членов крайних групп может изменяться в широких пределах в зависимости от величины выборки. Чем больше выборка, тем меньшей долей испытуемых можно ограничиться при выделении групп с высоким и низким результатами. Нижняя граница «отсечения групп» составляет 10% от общего числа испытуемых в выборке, верхняя — 33%. В данном случае будет использоваться 27% группа, так как при таком процентном соотношении достигается максимальная точность определения дискриминативности. Индекс дискриминации вычисляется как разность между долей лиц, правильно решивших задачу, из «высокопродуктивной» и «низкопродуктивной» групп.

Основная формула (Индекс дискриминации)

$$ D = \frac{N_{n_{max}}}{N_{max}} — \frac{N_{n_{min}}}{N_{min}} $$

Надежность

Значение коэффициента Интерпретация
от 0.9 до 1 очень высокая надежность теста
от 0.8 до 0.9 высокая надежность теста
Замечание : если тест разрабатывается профессионалами и его областью применения являются профессионально организованные службы тестирования и центры, то следует считать, что тест имеет низкую надежность.
от 0.7 до 0.8 хорошая надежность теста
меньше 0.7 низкая надежность теста
Замечание 1 : если тест разрабатывается профессионалами и его областью применения являются профессионально организованные службы тестирования и центры, то следует считать, что тест имеет низкую надежность при значении коэффициента менее 0.8.
Замечание 2 : если вы только начали разрабатывать тест и полученное значение коэффициента находится в пределах от 0.46 до 0.7 (тест имеет низкую надежность), то полученный результат свидетельствует о том, что в разрабатываемой методике присутствует некоторое число заданий, которые в силу своей специфичности ведут к снижению значения данного коэффициента.

Как создавать тестовые сценарии и управлять ими с помощью Xray и Jira

Шаг 2. Как организовать тесты

Организация тестов — важная повседневная задача в тестировании. Поскольку количество тестов бывает большим и со временем может увеличиваться, важно организовать тесты эффективным и оптимальным для себя способом.

Организовать тесты в Xray можно двумя способами.

  1. С помощью задач с типом «Набор тестов».
  2. С помощью репозитория тестов.

Набор тестов представляет собой плоский список, поэтому группировать тесты с его помощью очень просто. Можно создать любое количество наборов тестов, причем каждый тест может входить в несколько наборов. Применение наборов тестов будет оптимальным вариантом, если вы хотите полностью контролировать определенные группы тестов.

Создание набора тестов

Чтобы создать новую задачу с типом «Набор тестов», выполните следующие действия.

Шаг 1. В верхней части экрана нажмите Create Issue (Создать задачу), чтобы открыть диалоговое окно (страницу) Create Issue (Создать задачу).

Шаг 2. Выберите Project (Проект). В поле Issue Type (Тип задачи) выберите Test Set (Набор тестов).

Шаг 3. Заполните поле Summary (Описание) набора тестов и другие поля, отмеченные звездочкой. По желанию заполните необязательные поля.

Шаг 4. После заполнения формы для набора тестов нажмите кнопку Create (Создать).

Репозиторий тестов представляет собой древовидную организационную структуру проектного уровня. Тесты в репозитории иерархически организованы с помощью папок и подпапок. Такая система характерна для некоторых инструментов и похожа на файловую иерархию операционной системы компьютера.

Создание репозитория тестов

Чтобы создать репозиторий тестов, создайте новую папку.

Шаг 1. Нажмите родительскую папку.

Шаг 2. Нажмите значок добавления в верхней части раздела папок.

Шаг 3. В диалоговом окне Create Folder (Создать папку) укажите имя папки.

Шаг 4. Нажмите кнопку Create (Создать), чтобы создать папку.

Тесты с ответами по Психодиагностике

 Тестовые вопросы по Психодиагностике.

Правильный вариант ответа отмечен знаком +

1. Как называется независимость опросника от внутренних факторов?

— стандартность;

+ надежность;

— валидность.

2. Как называется независимость методики от качеств исследователя?

— стандартность;

+ надежность;

— репрезентативностью.

3. При каких обстоятельствах возникает наибольшая вероятность ложных результатов исследования?

— когда разъясняют инструкцию;

— когда объясняют значение непонятных терминов;

+ когда дают комментарии по выполнению заданий.

4. Наибольшая вероятность ложных результатов исследования возникает в том случае, если у испытуемого высокий уровень…

— мотивации самоуважения;

— мотивации самоутверждения;

+ мотивации одобрения;

5. Возникающее сходство реакций испытуемого по разным пунктам психодиагностической методики называется…

— надежностью форм;

— ретестовой надежностью;

+ надежностью-согласованностью;

6. При каком предмете диагностики невозможно получить ретестовую надежность?

— высших психических функций;

+ функциональных состояний;

— темперамента.

7. Для оценки чего используется разделение вопросов ПДМ на две равные части?

— надежности параллельных форм;

— ретестовой надежности;

+ надежности-согласованности;

8. Ретестовая надежность психодиагностической методики прежде всего используется для методик:

— тестирования разных выборок испытуемых;

+ тестирования одной выборки испытуемых;

— тестирования репрезентативных выборок испытуемых;

9. Как называется устойчиво фиксируемая воспроизводимость результатов психодиагностической методики?

— надежность формы;

+ ретестовая надежность;

— надежность-константность.

тест 10. Какие тесты при оценке их надежности и валидности составляют наибольшее затруднение?

— интеллекта/IQ;

— способностей;

+ достижений;

11. На каком факторе основана шкала «лжи»?

— мотивации самоуважения;

— мотивации самоутверждения;

+ мотивации одобрения;

12. Для определения какого вида валидности используется метод «экспертных оценок»?

— конструктной;

— дискриминантной;

+ внешней.

13. Для каких психодиагностических методик имеет наибольшее значение дискриминантная валидность?

— объективных;

— субъективных;

+ многомерных.

14. Как называется валидность, обеспечивающая соответствие результатов исследования стимульному материалу психодиагностической методики?

— содержательной;

+ внутренней;

— внешней;

15. Как называется валидность, обеспечивающая соответствие частей одной психодиагностической методики, диагностирующих одно и то же свойство?

— внешней;

+ конвергентной;

— концептуальной;

16. Как называется валидность, обеспечивающая соответствие психодиагностических методик, диагностирующих одно и то же свойство?

+ конвергентной;

— конструктной;

— дискриминантной.

17. Как называется валидность, обеспечивающая соответствие результатов исследования по психодиагностической методике, отражающей диагностируемый параметр по внешнему признаку?

— содержательной;

+ конструктной;

— критериальной.

18. Как называется соответствие психодиагностической методики определенным категориям населения и условиям, в которых она должна применяться?

— критериальной валидностью;

— конструктной валидностью;

+ внешней валидностью;

19. Что из перечисленного НЕ относится к основным документам для проведения психодиагностического исследования?

— отчёт о результатах работы;

— план исследования;

+ служебная записка;

тест-20. Что НЕ входит в процедуру психодиагностического исследования?

+ анализ методики;

— оглашение испытуемым цели диагностики;

— инструктирование испытуемых;

21. Что НЕ относится к подготовительному этапу психодиагностического исследования?

— разделение полномочий между проводящими тестирование;

— подготовка стимульных материалов;

+ информирование о методике и мотивация испытуемых.

22. Как называется эффект искажения результатов, возникающий, когда экспериментатор бессознательно воздействует на испытуемого?

— плацебо;

— фасада;

+ Розенталя;

23. Как называется эффект искажения результатов, возникающий, когда испытуемый хочет продемонстрировать свои наилучшие качества/выставить себя в «лучшем свете»?

— плацебо;

+ фасада;

— Розенталя;

24. Что называется «раппортом» в психодиагностике?

— доступное объяснение специалистом испытуемому результатов тестирования;

+ стремление исследователя вызвать у испытуемых интерес к тесту, мотивировать на сотрудничество;

— корректное поведение специалиста по отношению к испытуемому;

25. Что из перечисленного является локальным (местным) правовым актом психолога?

— указы и распоряжения Президента РФ;

+ приказы, уставы, положения, инструкции организации;

— постановления и распоряжения Правительства РФ.

26. Что из перечисленного НЕ относится к мотивации испытуемых при проведении исследования?

— объяснение о конфиденциальности результатов тестирования;

+ инструктаж по работе с тестом;

— информирование о возможности испытуемого получить достоверную информацию о себе;

27. Как называется разделение оси накопленной частоты на 100 равных частей?

— квантили;

— децили;

+ процентили.

28. Как называется разделение оси накопленной частоты на 4 равные части?

— процентили;

— децили;

+ квартили.

29. Как называется разделение оси накопленной частоты на 5 равных частей?

+ квинтили;

— децили;

— квартили.

тест_30. Как называется приведение к единому стандарту процедуру и оценивание психодиагностической методики?

— норматизацией;

+ стандартизацией;

— валидностью.

31. Как называются методики, которые могут исследовать неосознаваемые испытуемым психические явления?

— субъективными;

+ проективными;

— личностными.

32. Кем была создана первая проективная методика?

— И.Павловым;

+ Дж.Мюрреем;

— В.Вундтом.

33. Как называются психодиагностические методики, в которых испытуемым нужно продолжить высказывание, рассказ или историю?

— проективные;

+ аддитивные;

— личностные.

34. Как называются психодиагностические методики, в которых испытуемым, не задумываясь, нужно выбрать между предлагаемыми исследователем стимулами?

+ импрессивные;

— аддиктивные;

— экспрессивные.

35. Как называют вид проективных методик, в которых испытуемому нужно придать свой смысл представляемому стимулу?

— импрессивные;

+ конститутивные;

— аддиктивные.

36. Как называются задания в опросниках, при ответе на которые испытуемый обязан обратиться к своему личному опыту?

+ прямыми;

— скрытыми;

— косвенными.

37. Как называются задания в опросниках, при ответе на которые испытуемый обязан высказать своё мнение по поводу каких-либо фактов или событий?

— скрытыми;

+ косвенными;

— открытыми.

38. К какому виду ошибок исследования относится предвзятость специалиста к испытуемому?

— инструментария;

— атрибуции;

+ регистрации.

39. К какому виду ошибок исследования относится неправильное использование исследователя психодиагностической методики?

+ инструментальной;

— регистрации;

— факторной.

тест*40. Как называется вид ошибок исследования, когда специалист выделяет у испытуемой особенности, которыми он не обладает?

+ атрибуции;

— инструментария;

— регистрации.

Проверка надежности

Проверка надежности

Проверка надежности является краеугольным камнем программа инженерной надежности. Он обеспечивает наиболее подробную форму данные о надежности, поскольку условия, при которых данные собираются можно тщательно контролировать и контролировать. Кроме того, тесты на надежность могут быть разработаны для выявления конкретных предполагаемых режимов отказа и других проблемы. Изменится тип испытаний на надежность, которым подвергается продукт. на разных этапах своего жизненного цикла, но главной целью является убедиться, что данные всех или большинства тестов были получены при одинаковых достаточно условий, чтобы можно было провести сравнение «яблок с яблоками». характеристики надежности изделия в различных точках срок службы продукта.Именно поэтому последовательно и тщательно спецификации надежности и стандартное определение отказа заранее требования к проведению испытаний на надежность.

Надлежащим образом разработанная серия тестов, особенно на ранних стадиях разработки продукта, может генерировать данные что было бы полезно при реализации отслеживания роста надежности программа. Это даст информацию, которая будет полезна при создании управленческие решения относительно планирования, прогнозов стоимости разработки и так далее.Эта информация также будет полезна при планировании развития цикл будущей продукции.

Существует несколько различных видов тестов, в том числе: профилирование использования клиентов, Тестирование разработки и Производственные испытания.

Профилирование использования клиентов

Важный Требование для разработки полезных тестов надежности состоит в том, чтобы иметь хорошее представление о как продукт на самом деле будет использоваться в полевых условиях. Тесты должны основываться на реалистичных ожиданиях использования клиентом, а не оценки или «интуитивные ощущения» о том, как клиент будет использовать продукт.Тесты, основанные на простых предположениях, могут привести к продукту, который не был тщательно проверены и, следовательно, могут столкнуться с эксплуатационными трудностями из-за использовать уровень стресса выше, чем предполагалось. С другой стороны, тесты которые разработаны на прочной основе информации о том, как продукт будет будет более реалистичным и приведет к оптимизированному дизайну, который будет демонстрируют меньше неудач в полевых условиях.

Профили использования клиентов могут быть разработаны для активно собирать информацию о том, как клиенты на самом деле используют продукт организации.Этот дизайн может варьироваться от простой анкеты до сложные инструменты в продукте, которые возвращают подробные сведения о его работе. Поощрение часто полезно, чтобы получить клиентам подписаться на программу измерения использования, особенно если это навязчивый процесс, который включает в себя установку сбора данных оборудование. Кроме того, клиенты часто стремятся участвовать в этих программы, зная, что информация, которую они предоставляют, будет в конечном итоге получить более надежный и удобный продукт.

Тестирование разработки

Тестирование разработки происходит на ранних этапах жизненного цикла продукта. цикл, обычно от начала проекта до выпуска дизайна продукта. это жизненно важно быть в состоянии охарактеризовать надежность продукта по мере его развития на начальных стадиях проектирования, так что характеристики надежности будут выполнены к тому времени, когда продукт будет готов к выпуску. С множеством этапов проектирования и изменений, которые могут повлиять на надежность продукта, это необходимо внимательно следить за тем, как растет надежность продукта и меняется по мере развития дизайна продукта.Существует ряд различных тестов типы, которые могут быть запущены на этом этапе жизненного цикла продукта, чтобы обеспечить полезная информация о надежности:

  • Уровень компонентов Тестирование : хотя тестирование на уровне компонентов может продолжаться. на этапе разработки продукта, скорее всего, возникают очень рано в процессе. Это может быть связано с недоступностью частей на ранних стадиях программы развития. Там также может проявлять особый интерес к производительности конкретного компонента, если он был радикально переработан или если есть отдельный или индивидуальный спецификации надежности для этого компонента.Во многих случаях, тестирование на уровне компонентов проводится, чтобы начать характеризовать надежность продукта, даже несмотря на то, что полные тестовые блоки на уровне системы недоступны или слишком дороги. Однако системный уровень Характеристика надежности может быть достигнута на уровне компонентов тестирование. Это возможно, если существует достаточное понимание, чтобы характеризуют взаимодействие компонентов. Если это так, то Надежность на уровне системы может быть смоделирована на основе конфигурации компонентов и результат тестирования надежности компонентов.
  • Уровень системы Тестирование : Хотя результаты тестов на уровне компонентов могут используется для характеристики надежности всей системы, идеальной подход заключается в тестировании всей системы, особенно если именно так указана надежность. То есть, если технические характеристики призывают из цели надежности для конкретной системы или конфигурации компоненты, что вся система или конфигурация должны быть протестированы на сравнить фактическую производительность с заявленной целью.Хотя рано тестовые единицы системного уровня могут быть труднодоступны, рекомендуется проводить тесты надежности на системном уровне как можно раньше процесс развития насколько это возможно. По крайней мере, всеобъемлющий тестирование на системном уровне следует проводить непосредственно перед выпуск продукта в производство для проверки конструкции надежность. Во время такого тестирования надежности на уровне системы блоки испытуемые должны принадлежать к однородной популяции и должны быть посвящены исключительно к конкретному тесту на надежность.Результаты проверки надежности тест может быть искажен или сбит с толку из-за того, что другие тесты будут совмещаться. с ним, и этой практики следует избегать. Правильно проведенный тест надежности на системном уровне сможет предоставить ценные инженерная информация выше необработанных данных о надежности.
  • Окружающая среда и ускоренное тестирование : в некоторых случаях может потребоваться провести серию испытаний, в ходе которых система испытывается в экстремальных условиях. условиях окружающей среды или при других стрессовых факторах, ускоренных выше нормальный уровень использования.Может случиться так, что продукт обычно не потерпеть неудачу в рамках временных ограничений теста и, чтобы получить значимые данные в течение разумного времени, факторы стресса должны быть ускоренный. В других случаях может потребоваться моделирование различных операционная среда в зависимости от того, где продукт будет продаваться или эксплуатировался. Независимо от причины, такие тесты должны быть разработаны, тщательно внедряются и анализируются. В зависимости от характера ускоряющие стрессовые факторы, легко сделать неверные выводы по результатам этих испытаний.Хорошее понимание правильного необходимы ускоряющие напряжения и расчетные пределы изделия чтобы иметь возможность реализовать значимый ускоренный тест надежности. За Например, никто не хотел бы разрабатывать ускоренный тест, который перенапрягать продукт и вводить режимы отказа, которые не обычно встречаются в полевых условиях. Учитывая, что было много невероятных заявлений о возможности ускоренного тестирования и невероятно высокие коэффициенты ускорения, которые якобы могут быть получены, необходимо соблюдать осторожность при настройке этого типа тестирования надежности программа.
  • Транспортировочные испытания : Хотя транспортировочные испытания не обязательно квалифицируются как испытания на надежность как таковые, транспортировочные испытания или симуляции, предназначенные для проверки влияния на продукт отгрузки и обработки должен быть частью надежности программа тестирования. Это связано с тем, что последствия доставки часто будут иметь влияние на надежность продукта по мнению клиент. Таким образом, может быть полезно включить тесты доставки наряду с обычным тестированием надежности.Например, это может быть хороший идея провести испытания на надежность узлов финальной версии проекта неразрушающий транспортировочный тест перед фактической проверкой надежности чтобы лучше имитировать реальные условия использования.

Производственные испытания

Испытания, которые происходит после того, как дизайн продукта был запущен в производство как правило, имеет тенденцию измерять производственный процесс, а не продукт, исходя из предположения, что выпущенный дизайн продукта является окончательным и хорошо.Однако это не обязательно так, поскольку дизайн после выпуска изменения или добавления функций не редкость. Еще можно получить полезную информацию о надежности из производственных испытаний без размывание любой ориентированной на процесс информации, которую эти тесты предназначен для производства.

  • Функциональность Тестирование и прожиг: Этот тип тестирования обычно подпадает под категория проверки операции. В этих тестах большой пропорция, если не вся продукция, сходящая с конвейера подвергаются очень короткому тесту, чтобы убедиться, что они функционирование.В некоторых ситуациях они могут запускаться в течение заранее определенного время «прижигания» для того, чтобы отсеять те юниты, которые рано или поздно детские неудачи в полевых условиях. Хотя может и не получиться собрать подробную информацию о надежности из этого типа тестирования, что теряется в качестве, компенсируется количеством. С надлежащим структурирования, эти тесты могут дать довольно хорошую картину раннего периода жизни. надежность поведения продукта.
  • Расширенный Постпроизводственное тестирование : этот тип тестирования обычно реализован ближе к концу или вскоре после выпуска дизайна продукта к производству.Полезно структурировать эти типы тестов так, чтобы они идентичны окончательным проверочным испытаниям надежности, проведенным на окончание этапа проектирования. Целью этих тестов является оценка Влияние производственного процесса на надежность продукта. В Во многих случаях тестовые блоки, которые проходят проверку на надежность до начала фактического производства изготавливаются вручную или тщательно регулируются до начало испытаний на надежность. Повторяя эти тесты с фактические производственные единицы, потенциальные проблемы в производственном процессе могут быть идентифицированы до того, как многие единицы будут отгружены.
  • Дизайн/процесс Проверка изменений : этот тип тестирования аналогичен расширенное постпроизводственное тестирование в том смысле, что оно должно точно эмулировать проверка надежности, которая проводится в конце этап проектирования. Этот тип тестирования должен проводиться через регулярные промежутки времени. во время производства или сразу после изменения дизайна после выпуска или изменение производственного процесса. Эти изменения могут иметь потенциально большое влияние на надежность продукта, и эти тесты должны быть адекватными с точки зрения продолжительности и размера выборки обнаружить такие изменения.

Проверка надежности электронных компонентов

Повышение надежности с помощью анализа сбоев

Определение основной причины сбоя состоит из трех частей.

1.     Сбор данных

Целью сбора данных является понимание событий и основных причинных факторов, связанных с инцидентом, который привел к сбою.

Собранные доказательства будут использоваться для определения критических аспектов отказа, включая вид отказа, место и механизм, время в жизненном цикле, когда произошел отказ, продолжительность времени, необходимого для возникновения отказа, и периодичность отказа. отказ.

5-PS Коллекции данных:

  • человек

  • физические доказательства

  • позиция (физические, последовательности времени, функциональные отношения)

  • Paper (процедуры, руководства, журналы, e -письма, заметки)

  • Парадигмы (обзор ситуаций и наша реакция на них)

Сбор данных должен быть выполнен как можно скорее после того, как событие произошло, чтобы предотвратить потерю или изменение данных, которые могут привести к первопричина.

Огромный объем информации не является целью сбора данных. Несвязанные данные часто вызывают путаницу.

Выдвижение гипотез о причинах

Выдвижение гипотез о причинах — это процесс применения знаний о рисках, связанных с конструкцией и жизненным циклом продукта, к данным, собранным о событии отказа, с целью постулирования первопричины.

Инструменты для выдвижения гипотез о причинах:

  • Анализ видов и последствий отказов (FMEA) и анализ видов и критичности отказов (FMECA)

  • Анализ дерева отказов (FTA)

  • Причина и диаграмма следствие (анализ рыбьей кости)

  • Анализ Парето

Анализ режимов и последствий отказов (FMEA) используется для определения способов, которыми компоненты, системы или процессы могут не соответствовать своему проектному замыслу, и определяет:

  • Все потенциальные виды отказов различных частей системы,

  • последствия, которые эти отказы могут иметь для системы,

  • механизмы отказа, и

  • как избежать отказов и/или смягчить влияние сбоев на систему.

Анализ видов отказов, последствий и критичности (FMECA) расширяет FMEA таким образом, что каждый выявленный вид отказа ранжируется в соответствии с его важностью или критичностью.

В отличие от оценки FMEA «снизу вверх», дерево отказов представляет собой анализ «сверху вниз», который качественно начинается с определения того, какие режимы отказа могут способствовать нежелательному событию верхнего уровня.

Он направлен на разработку структуры, из которой можно использовать простые логические отношения для выражения вероятностных отношений между различными событиями, которые приводят к отказу системы.

2.     Анализ данных, собранных для определения первопричины отказа и принятия мер по исправлению процедуры обучения в соответствии с соответствующими стандартами, положениями или документацией поставщиков деталей и оборудования, например, спецификациями деталей и примечаниями по применению, руководствами по эксплуатации и техническому обслуживанию оборудования, могут помочь выявить такие причины, как неправильное использование оборудования и недостатки в конструкции, процессе или процедура.

Пример 1: неправильное применение компонента может быть вызвано его использованием вне условий эксплуатации, указанных поставщиком (например, ток, напряжение или температура).

Пример 2: неправильное применение оборудования (например, оборудования для сборки, ремонта или проверки) может быть результатом неконтролируемых модификаций или изменений эксплуатационных требований к машине.

Пример 3: дефект мог появиться из-за неправильного толкования плохо написанной инструкции по сборке.

3.Тесты анализа отказов

При анализе первопричин отказа используются различные тесты для определения истинного источника отказа продукта. Эти испытания делятся на две категории: неразрушающие испытания, при которых изделие остается неповрежденным; и разрушающие испытания, которые требуют изменения продукта для изучения поперечных сечений или теплового поведения.

Неразрушающий контроль (НК):

Разрушающий контроль:

Постоянный вывод на рынок высококачественных и надежных продуктов требует оптимизированного рабочего процесса проектирования при проектировании продукта, который позволяет разработчику быстро выполнять десятки сотен различных альтернативы дизайна, не препятствующие своевременной доставке.Как компании достигают этого? Они используют автоматизированное решение для моделирования.

Ведущие компании обратились к решениям для моделирования, которые позволяют компаниям быстро продвигаться по процессу разработки продукта без перерасхода накладных расходов. Преимущества моделирования намного перевешивают затраты на запуск и настройку в долгосрочной перспективе, поскольку оно обеспечивает безрисковую и недорогую среду, которая позволяет разработчикам учитывать сотни, если не тысячи итераций одного и того же проекта.

Моделирование как часть разработки продукта широко распространено.Использование моделирования как средства решения проблем повышенной сложности продукта и повышения надежности является главной темой.

Под постоянным давлением необходимости быстрого и надежного запуска действительно инновационных продуктов компаниям нужна возможность удовлетворять потребности потребителей при сохранении прибыльности. Для ведущих компаний это означает использование пакетного решения для моделирования. Чтобы должным образом воспользоваться преимуществами моделирования, компаниям следует искать решения, позволяющие исследовать различные варианты проектирования в различных средах.Для надлежащего внедрения моделирования в разработку продукта выполните следующие действия:

  • Запустите процесс разработки продукта.

    Проведите самый тщательный анализ и проверку на первых этапах. Изменения на ранней стадии легко адаптируются и обходятся дешевле, чем изменения в процессе производства. Чем раньше изучаются итерации проекта, тем больше гибкости для изменений возможно и тем меньше места для ошибок на последующих этапах. Самый простой способ реализовать это исследование — использовать моделирование и виртуальное прототипирование.

  • Адаптируйте технологию под своих людей и процессы.

    Добавьте решения, которые просты в использовании и легко интегрируются в ваш процесс. Имейте в виду, что любое новое решение потребует обучения, которое следует считать важной частью интеграции. Используйте решения для моделирования, которые помогут уменьшить количество ошибок при проектировании и функционировании и впишутся в существующий процесс.

  • Используйте решения, которые помогают стандартизировать дизайн и вести организационный учет для «извлеченных уроков» и последующей отладки.

    Лучшие в своем классе компании на 33% чаще используют моделирование при анализе отказов после производства.

  • Поддерживайте тесное сотрудничество между командами тестирования и разработки.

    Решения, повышающие производительность продукта, могут быть эффективно использованы только в том случае, если эта информация будет передана разработчикам.

Компании могут значительно сократить свои производственные затраты, уменьшить задержки с выходом на рынок и повысить надежность своей продукции, предприняв правильные шаги для эффективного внедрения тестирования и моделирования при разработке своей продукции.Для этого требуется системный подход в масштабах всего предприятия путем развертывания возможностей решений для тестирования и моделирования, чтобы пользователи могли работать эффективно и продуктивно.

Что такое надежность? | Просто психология

  1. Методы исследования
  2. Надежность

Что такое надежность?

Доктор Сол Маклеод, опубликовано в 2013 г.


Термин «надежность» в психологических исследованиях относится к последовательности исследовательского исследования или измерительного теста.

Например, если человек взвешивается в течение дня, он ожидает увидеть аналогичные показания. Весы, которые каждый раз измеряли вес по-разному, были бы малопригодны.

Та же аналогия может быть применена к рулетке, которая каждый раз измеряет дюймы по-разному. Это не будет считаться надежным.

Если результаты исследований воспроизводятся последовательно, они надежны. Для оценки степени надежности можно использовать коэффициент корреляции.Если тест надежен, он должен показывать высокую положительную корреляцию.

Конечно, маловероятно, что каждый раз будут получены одни и те же результаты, поскольку участники и ситуации различаются, но сильная положительная корреляция между результатами одного и того же теста указывает на надежность.

Существует два типа надежности – внутренняя и внешняя надежность.
  • Внутренняя надежность оценивает согласованность результатов по элементам теста.
  • Внешняя надежность относится к степени, в которой показатель варьируется от одного использования к другому.

Оценка надежности

Метод разделения пополам

Метод разделения пополам позволяет оценить внутреннюю согласованность теста, такого как психометрические тесты и опросники. Там он измеряет степень, в которой все части теста в равной степени влияют на то, что измеряется.

Это делается путем сравнения результатов одной половины теста с результатами другой половины. Тест можно разделить пополам несколькими способами, например. первая половина и вторая половина, или по нечетным и четным числам.Если две половины теста дают одинаковые результаты, это означает, что тест обладает внутренней надежностью.

С помощью этого метода можно повысить надежность теста. Например, любые пункты в отдельных частях теста, которые имеют низкую корреляцию (например, r = 0,25), должны быть либо удалены, либо переписаны.

Метод разделения пополам — это быстрый и простой способ установить надежность. Однако он может быть эффективен только с большими анкетами, в которых все вопросы измеряют один и тот же конструкт.Это означает, что он не подходит для тестов, измеряющих различные конструкции.

Например, Миннесотский многоэтапный личностный опросник имеет дополнительные шкалы, измеряющие различные типы поведения, такие как депрессия, шизофрения, социальная интроверсия. Поэтому метод разделения пополам не был подходящим методом для оценки надежности этого личностного теста.

Повторное тестирование

Метод повторного тестирования оценивает внешнюю согласованность теста. Примеры соответствующих тестов включают анкеты и психометрические тесты.Он измеряет стабильность теста во времени.

Типичная оценка включает в себя предоставление участникам одного и того же теста в двух разных случаях. Если получаются такие же или похожие результаты, то устанавливается внешняя достоверность. Недостатки метода повторного тестирования заключаются в том, что получение результатов занимает много времени.

Бек и др. (1996) изучали реакцию 26 амбулаторных пациентов на два отдельных сеанса терапии с интервалом в одну неделю, они обнаружили корреляцию .93, таким образом, демонстрируя высокую надежность инвентаризации депрессии тест-отдых.

Это пример того, почему необходима надежность в психологических исследованиях. Если бы не надежность таких тестов, у некоторых людей не могли бы быть успешно диагностированы такие расстройства, как депрессия, и, следовательно, им не была бы назначена соответствующая терапия.

Время проведения теста важно; если продолжительность короткая, то участники могут вспомнить информацию из первого теста, которая может привести к искажению результатов.

В качестве альтернативы, если продолжительность слишком велика, возможно, что участники могли каким-то важным образом измениться, что также может привести к искажению результатов.

Межэкспертная надежность

Метод повторного тестирования оценивает внешнюю согласованность теста. Это относится к степени, в которой разные оценщики дают согласованные оценки одного и того же поведения. Межэкспертная надежность может быть использована для интервью.

Обратите внимание, это также можно назвать надежностью между наблюдателями, когда речь идет об наблюдательных исследованиях.Здесь исследователи независимо наблюдают за одним и тем же поведением (во избежание предвзятости) и сравнивают свои данные. Если данные похожи, то они надежны.

Если оценки наблюдателей существенно не коррелируют, надежность можно повысить следующим образом:

  • Обучение наблюдателей используемым методам наблюдения и обеспечение их согласия со всеми.
  • Обеспечение операционализации категорий поведения. Это означает, что они были объективно определены.

Например, если два исследователя наблюдают за «агрессивным поведением» детей в детском саду, у них обоих будет свое субъективное мнение относительно того, что включает в себя агрессия.В этом случае маловероятно, что они зафиксируют такое же агрессивное поведение, и данные будут ненадежными.

Однако, если бы они операционализировали категорию поведения агрессии, это было бы более объективно и облегчило бы идентификацию того, когда происходит конкретное поведение.

Например, в то время как «агрессивное поведение» субъективно и не операционализировано, «навязывание» является объективным и операционализировано. Таким образом, исследователи могли просто подсчитать, сколько раз дети толкают друг друга в течение определенного промежутка времени.

Как сделать ссылку на эту статью:
Как сделать ссылку на эту статью:

McLeod, SA (2007). Что такое надежность? . Просто психология. www.simplypsychology.org/reliability.html

Справочные материалы по стилю APA

Бек, А. Т., Стир, Р. А., и Браун, Г. К. (1996). Руководство по инвентаризации депрессии Бека The Psychological Corporation. Сан-Антонио , Техас.

Хэтэуэй, С. Р., и МакКинли, Дж. К. (1943). Руководство по Миннесотскому многофазному опроснику личности . Нью-Йорк: Психологическая корпорация.

Главная | О нас | Политика конфиденциальности | Рекламировать | Свяжитесь с нами

Содержание Simply Psychology предназначено только для информационных и образовательных целей. Наш веб-сайт не предназначен для замены профессиональной медицинской консультации, диагностики или лечения.

© Simply Scholar Ltd. Все права защищены.

сообщить об этом объявлении. промежуток времени.Основные цели тестирования надежности можно определить следующим образом: Способность устройства или системы работать в соответствии с проектом; Устойчивость устройства или системы к отказу. Способность устройства или системы выполнять требуемую функцию в заданных условиях в течение определенного периода времени.

ПРОВЕРКА ВЫСОТЫ

Для определения способности составных частей и материалов избегать нарушений выдерживаемого электрического напряжения из-за пониженной изоляционной способности воздуха.
Испытание на барометрическое давление проводится в условиях, имитирующих низкое атмосферное давление в негерметичных частях самолетов и других транспортных средств при полете на большой высоте.Это испытание предназначено, прежде всего, для определения способности составных частей и материалов избегать нарушений выдерживаемого электрического напряжения из-за пониженной изоляционной прочности воздуха и других изоляционных материалов при пониженном давлении. Даже когда низкое давление не приводит к полному электрическому пробою, коронный разряд и его нежелательные эффекты, включая потери и ионизацию, усиливаются. Низкое барометрическое давление также способствует сокращению срока службы электрических контактов, поскольку в этих условиях увеличивается интенсивность дугового разряда.По этой причине ресурсные испытания электромеханических деталей иногда проводят при пониженных давлениях.
Испытания при низком давлении также проводятся для определения способности уплотнений в составных частях выдерживать разрыв из-за значительных перепадов давления, которые могут возникнуть в этих условиях. Смоделированные высокогорные условия этого испытания также могут быть использованы для исследования влияния пониженного давления на рабочие характеристики компонентов, других эффектов, включая изменения диэлектрической проницаемости материалов; уменьшенная механическая нагрузка на вибрирующие элементы, такие как кристаллы; и снижение способности более разреженного воздуха отводить тепло от компонентов, производящих тепло.

НАДЕЖНОСТЬ ИСПЫТАНИЯ НА ВИБРАЦИЮ

Для определения резонансных частот изделия с целью обеспечения адекватной защиты и надежности изделия.
Испытание на вибрацию используется для определения воздействия вибрации на составные части в преобладающих диапазонах частот и величин, с которыми можно столкнуться во время эксплуатации в полевых условиях. Большинство вибраций, встречающихся в полевых условиях, не имеют простой гармонической природы, но испытания, основанные на вибрациях этого типа, оказались удовлетворительными для определения критических частот, режимов вибрации и других данных, необходимых для планирования мер защиты от воздействия чрезмерной вибрации.Вибрация, вызывая ослабление деталей или относительное движение между частями в образце, может привести к нежелательным рабочим характеристикам, шуму, износу и физическим искажениям и часто приводит к усталости и выходу из строя механических частей.

ТЕПЛОВЫЕ ИСПЫТАНИЯ

Для проверки надежной работы продукта при воздействии экстремальных температур, влажности и высоты над уровнем моря.
Экстремальные температуры, циклические перепады температур и влажность могут привести к неожиданному отказу, ненадежной работе продукта и могут привести к распространению и/или усугублению последующих отказов, если не принять соответствующие меры на этапе проектирования.Test-O-Pac может воспроизводить искусственный и естественный климат, чтобы поддерживать квалификационные испытания для демонстрации соответствия широкому спектру спецификаций климатических испытаний и условий окружающей среды.

Комбинированное испытание на влажность и температуру:

Сочетание переменной влажности и температуры представляет особую проблему при разработке электронных устройств, где накопление влаги может привести к короткому замыканию и выходу изделия из строя. Точно так же высокая и низкая влажность может влиять на электрические характеристики, такие как повышенная проводимость при более высокой влажности или электростатические разряды при более низкой влажности.Ассортимент камер Test-O-Pac для испытаний на температуру и влажность, включая камеру для прохода внутрь, может имитировать среду с относительной влажностью от 10% до 98%.
В дополнение к обычным испытаниям на температуру/влажность, Test-O-Pac также может обеспечить комбинацию температуры и высоты или двойную температуру (например, входные жидкости, кондиционированные при температуре, отличной от температуры тестируемого устройства), обеспечивая наиболее полное решение для климатических испытаний. В Калифорнии.

Экстремальные температуры:

Высокие и низкие экстремальные температуры могут значительно изменить механические и электрические свойства продукта, такие как хрупкость компонентов, вязкость смазочных материалов, электропроводность и частоты генератора.Испытания на экстремальные температуры могут имитировать экстремальные температуры от -70°C до +120°C.

Суточные или циклические температурные испытания представляют собой процесс циклического прохождения через экстремальные температуры и могут использоваться в качестве стресс-теста окружающей среды для оценки надежности продукции и выявления скрытых дефектов путем вызывания отказа из-за термической усталости. Температурные циклы вызывают напряжения из-за различной скорости расширения/сжатия материалов и могут быть особенно неблагоприятной средой для электроники и прецизионных движущихся частей или могут вызывать вздутие или растрескивание отделки поверхности, что может привести к последующим коррозионным повреждениям.Испытания циклическим изменением температуры могут проводиться в пассивных или активных условиях с непрерывным мониторингом для выявления периодически возникающих неисправностей. Для экстремальных условий теплового удара Test-O-Pac использует специальную камеру теплового удара в дополнение к решению для ручного переноса, в зависимости от размера продукта.

(PDF) Новые подходы к оценке надежности механических систем и деталей (Часть 2. Практический пример),

[3] Fischer, K.; Кастер, Р.; Шуберт, М. и Фабер, М.Х.: Надежность механических систем и деталей

– TN-2 Разработка новых подходов к оценке надежности механических систем

и деталей, Техническое примечание, ред.1, 2016.

[4] Асмоловский, Н. и Браун, Б.: Надежность механических систем и деталей – ТН-3.2

Подход к механической надежности – Пример применения, Технические примечания, ред. 1, 2016.

[5] Фишер, К.; Кастер, Р.; Шуберт, М.; Асмоловский Н.; Браун, Б.; Кейл, Д.; Фабер, М.Х. и

Lahorgue, Ch.: Новые подходы к оценке надежности механических систем и деталей (часть

1 – Методология). Представлено в ECSSMET, 2016.

[6] Асмоловский Н., Фишер К. Надежность механических систем и деталей – ТН-2.1

Механизмы отказа и функции предельных состояний, Приложение Г ТН-2 [3], 2016.

[7 ] Кейл, Д.: Надежность механических систем и деталей – TN-3.1 Механическая надежность

Подход – Выбор тематического исследования, Техническая записка, ред. 1, 2016 г.

[8] ECSS-E-HB-32-25A, Справочник по проектированию и проверке механических ударов, 2015.

[9] Segalman, D.J. et al., Вероятностное распределение напряжения фон Мизеса при наличии предварительной нагрузки,

Sandia Report, SAND2013-3429, 2013

[10] Bouquet, FL; Цена, Вт; Ньюэлл, Д.М.: Руководство дизайнера по радиационному воздействию на материалы для использования

на пролетах и ​​орбитальных кораблях Юпитера. IEEE Transactions on Nuclear Science 26 (1979), № 4,

, стр. 4660-4669.

[11] СОЭ; Тестирование шарикоподшипников в поддержку сканера S3-SLSTR; ДЖЕН-ЭСТЛ-ТР-0081; 2014

[12] Баттери, М.и Андерсон, М. Дж. Свойства трения и износа термически обработанного материала

PGM-HT, Proc. «13-й Европейский симпозиум по космическим механизмам и трибологии — ESMATS 2009»,

Вена, Австрия, 23–25 сентября 2009 г. (ESA SP-670, июль 2009 г.).

[13] Jena-Optronik GmbH, SCA Shock Correlation Results, Report S3-TN-JOP-SL-31103, 2014

[14] MIL-HDBK-5J, Справочник Министерства обороны: Металлические материалы и элементы для

Конструкции аэрокосмических транспортных средств, 2003 г.

[15] НАСГРО, версия 7.1 Справочное руководство, Приложение H, Southwest Research Institute, San

Antonio, Texas, USA, 2014

[16] Irvine T.; Модификация методов спектральной усталости для кривых S-N с коэффициентами MIL-HDBK-5J

, редакция E, 2016

[17] Steinberg D., Анализ вибрации электронного оборудования, 3-е издание, 2000

[18] Irvine T.; Синтезируйте историю времени ускорения для удовлетворения спектральной плотности мощности,

https://vibrationdata.wordpress.com/2012/10/13/synthesize-an-acceleration-time-history-to-satisfy-

a-power-spectral-density/, оценка 01.04.2016

[19] Jena-Optronik GmbH, Отчет о прогнозировании надежности и доступности, отчет S3-RP-JOP-SL-

61001; 2011

Электронные компоненты: испытания на приработку и надежность

Выход из строя электронных компонентов очень часто приводит к катастрофе или, по крайней мере, к очень дорогостоящему событию. Электроника встраивается в платы, в которые входят десятки, а то и сотни других компонентов, поэтому, когда что-то выходит из строя, она уносит с собой всю деталь.Кроме того, они обычно труднодоступны, расположены глубоко внутри узлов и никогда не предназначены для обслуживания. Особенно, когда эти компоненты поддерживают работу очень важных систем, таких как блоки ABS транспортных средств, медицинское оборудование жизнеобеспечения, железнодорожные сигнальные машины и даже космические спутники, важность наличия надежных компонентов достигает потолка. Производители и поставщики очень хорошо это знают, поэтому они проводят широкий спектр тестов, чтобы определить, подвержены ли их продукты каким-либо из различных режимов отказа, лежащих в основе электроники.

Причины отказа электроники

Когда дело доходит до электронных компонентов, существует множество возможных причин отказа. Основной причиной проблем является повреждение упаковки, вызванное тепловым расширением, что приводит к механическим напряжениям и, в конечном итоге, к разрыву. Другим распространенным видом отказа являются отказы контактов, вызванные чрезмерным нагревом сопротивления. Печатные платы (PCB) также уязвимы для некоторых химических веществ, и в первую очередь причиной утечки этих химических веществ на плату является тепло.Реле также чувствительны к нагреву, так как более высокие уровни могут резко сократить срок их службы.

Полупроводники и микрочипы также могут выйти из строя из-за зародышеобразования, накопления носителей заряда в затворе MOSFET, неправильной пассивации и т. д. Все эти причины увеличивают свою вероятность при более высоких температурах, страдают от более высоких токов утечки, более низкого отношения сигнал/шум (становятся более подверженными ошибкам), потери свойств транзисторов, потери кэш-памяти и даже выхода из строя. кристаллической структуры кремния.Конденсаторы и резисторы также плохо переносят нагрев, а более высокие температуры сокращают срок их службы. Тем не менее, ключевым элементом в тестировании электроники является нагрев, и если в компонентах есть какие-либо дефекты, вы скоро узнаете о них.

Испытание на выгорание

Используя лабораторные печи, можно тестировать электронные компоненты с помощью так называемого «испытания на выгорание». Этот тест требует, чтобы компонент работал непрерывно в своем стандартном режиме в течение длительного периода времени, от нескольких часов до нескольких дней или даже больше.Влажность и температура могут быть установлены исследователями в соответствии с требованиями испытаний, и контролируемая среда камеры лабораторной печи идеально подходит для этой цели. В большинстве случаев дефекты становятся очевидными в течение этого короткого промежутка времени.

Поскольку некоторые компоненты чувствительны к окислению, и поскольку они предназначены для использования в средах, где нет воздуха, их тестирование, не вызывающее окисления, можно проводить, только не допуская попадания воздуха (и, следовательно, кислорода) в камеру, поэтому некоторые тесты на обжиг можно проводить только в герметичных камерах лабораторных печей.

Квалификационные испытания на термическую нагрузку

В зависимости от типа и роли компонента, а также от того, какие рабочие условия и периоды вы хотите смоделировать, вы можете увеличить температуру до уровня, который находится за пределами допуска или диапазона ожидаемых значений компонента, что называется «нагревом». ». Это опять-таки практически достижимо с помощью лабораторной печи, которая может точно достигать желаемой температуры и ускоряет процесс тестирования электронного компонента, вызывая отказы типа «детская смертность».

Другим типом испытаний на термическую нагрузку является «ударное испытание», в ходе которого компонент подвергается испытаниям в условиях резко меняющихся температурных уровней. Например, если вы используете свой смартфон на морозе при температуре минус 10 градусов по Цельсию (15 °F) и внезапно входите в шале с температурой 20 °C (68 °F), не повредит ли это электронику на твое устройство? Опять же, единственный способ проверить это в контролируемой среде, а также включить фактор «внезапного изменения» — это использовать специализированную лабораторную печь, которая имеет функции, поддерживающие эту цель.

Despatch предлагает широкий выбор промышленных печей для тестирования электронных компонентов. Если вам нужна дополнительная информация о любой из наших печей для обжига и тестовых печей, пожалуйста, свяжитесь с нами.

Повышение надежности системы обороны | The National Academys Press

После этих предварительных работ, как только работа по проектированию начата, цель состоит в том, чтобы определить проект системы, который позволит ей иметь высокую начальную надежность до любого формального тестирования. В оставшейся части этого раздела обсуждаются несколько методов проектирования для обеспечения надежности: определение и характеристика нагрузок жизненного цикла для улучшения проектных параметров; правильный подбор деталей и материалов; и анализ видов отказов, механизмов и последствий.

Определение и характеристика нагрузок жизненного цикла

Условия жизненного цикла любой системы влияют на решения, касающиеся: (1) проектирования и разработки системы, (2) выбора материалов и деталей, (3) квалификации, (4) безопасности системы и (5) технического обслуживания. Фазы жизненного цикла системы включают изготовление и сборку, испытания, доработку, хранение, транспортировку и обращение, эксплуатацию, ремонт и техническое обслуживание (например, влияние на надежность электронных компонентов в результате ударов и случайных вибраций). циклические нагрузки, см. Mathew et al., 2007). На каждом этапе своего жизненного цикла система будет испытывать различные стрессы, связанные с окружающей средой и использованием. Нагрузки жизненного цикла могут включать, но не ограничиваться: тепловыми, механическими (например, уровни и градиенты давления, вибрации, ударные нагрузки, акустические уровни), химическими и электрическими условиями нагрузки. Степень и скорость деградации системы и, следовательно, ее надежность зависят от характера, величины и продолжительности воздействия таких нагрузок.

Определение и характеристика нагрузок жизненного цикла может быть затруднено, поскольку системы могут испытывать совершенно разные условия применения, включая местоположение, профиль использования системы, а также продолжительность использования и условия обслуживания.Другими словами, нет точного описания операционной среды для любой системы. 1 Рассмотрим пример компьютера, который обычно предназначен для дома или офиса. Однако рабочий профиль каждого компьютера может быть совершенно другим в зависимости от поведения пользователя. Некоторые пользователи могут выключать компьютер каждый раз, когда выходят из системы; другие могут отключаться только один раз в конце дня; третьи могут постоянно держать свои компьютеры включенными. Кроме того, один пользователь может держать компьютер у солнечного окна, в то время как другой человек может держать компьютер рядом с кондиционером, поэтому температурный профиль, испытываемый каждой системой, и, следовательно, ее ухудшение из-за тепловых нагрузок, будут разными.

Для оценки нагрузки жизненного цикла системы, относящейся к оборонным системам, используются три метода: анализ подобия, полевые испытания и протоколы обслуживания, а также мониторинг на месте:

_______________

1 Это одно из ограничений прогнозирования, которое со временем уменьшается, учитывая, что многие системы оснащаются датчиками и коммуникационными технологиями, которые предоставляют исчерпывающую информацию о факторах, влияющих на надежность.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.