ผลลัพธ์ (ภาษาไทย) 1:Disparity จำนวน

ผลลัพธ์ (ภาษาไทย) 1:
Disparity จำนวนทดลองระหว่างงานต่าง ๆ ยังทำให้ difficult เพื่อเปรียบเทียบงานแตกต่างกันในแง่ของความน่าเชื่อถือของพวกเขา ขณะมีความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนของการทดลองในงานและความน่าเชื่อถือของงาน งานที่ มีจำนวนการทดลอง (เช่นงานหลัง n) คล้ายแสดงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญใน coefficients ความน่าเชื่อถือ ทดสอบ – retest ความน่าเชื่อถือของการทดลองกิจกรรมงานหลัง n เช่น ระหว่าง.213 .603 แตกต่างกันไป โชคดี Monte-Carlo วิเคราะห์ช่วยให้เราทำความเข้าใจการ findings เหล่านี้ Fig. 1 แสดงว่า เป็นข้อมูลรวมเพิ่มขึ้น มีทั้งการเพิ่มขึ้นในการประเมินความน่าเชื่อถือค่าเฉลี่ย และความแปรผันในการประเมินเหล่านี้ลดลง ใส่อีกทางหนึ่ง ไม่เพียงแต่เป็นมาตรการของ ISV ด้วยทดลองน้อยไม่น่าเชื่อถือ แต่ประเมินความน่าเชื่อถือของพวกเขาอาจเป็นตัวแปรเพิ่มเติม แนะนำว่า มันอาจจะฉลาดในการเปรียบเทียบระหว่างงานที่ใช้ที่นี่ เพิ่มเติมก็แนะนำว่า มาตรการ ISV ที่ มีการทดลองหลายควรจะรักษา ด้วยความระมัดระวัง แม้ว่าการประเมินความน่าเชื่อถือดูเหมือนว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลลัพธ์: (ภาษาไทย) 1Disparity จำนวนทดลองระหว่างงานต่างๆ ยังทำให้ difficult เพื่อเปรียบเทียบงานแตกต่างกันในแง่ของความน่าเชื่อถือของพวกเขาขณะมีความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนของการทดลองในงานและความน่าเชื่อถือของงานงานที่มีจำนวนการทดลอง (เช่นงานหลัง n) คล้ายแสดงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญใน coefficients ความน่าเชื่อถือตรง – retest ความน่าเชื่อถือของการทดลองกิจกรรมงานหลัง n เช่น ระหว่าง.213 .603 แตกต่างกันไปโชคดี Monte-Carlo วิเคราะห์ช่วยให้เราทำความเข้าใจการ findings เหล่านี้ Fig. 1 แสดงว่าเป็นข้อมูลรวมเพิ่มขึ้นมีทั้งการเพิ่มขึ้นในการประเมินความน่าเชื่อถือค่าเฉลี่ยและความแปรผันในการประเมินเหล่านี้ลดลงใส่อีกทางหนึ่งไม่เพียงแต่เป็นมาตรการของ ISV ด้วยทดลองน้อยไม่น่าเชื่อถือแต่ประเมินความน่าเชื่อถือของพวกเขาอาจเป็นตัวแปรเพิ่มเติมแนะนำว่ามันอาจจะฉลาดในการเปรียบเทียบระหว่างงานที่ใช้ที่นี่เพิ่มเติมก็แนะนำว่ามาตรการ ISV มีการทดลองหลายควรจะรักษาด้วยความระมัดระวังแม้ว่าการประเมินความน่าเชื่อถือดูเหมือนว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลลัพธ์ (ภาษาไทย) 1:
ความแตกต่างจำนวนทดลองระหว่างงานต่าง ๆ ยังทำให้ dif Fi ศาสนา งานที่มีจำนวนการทดลอง (เช่นงานหลัง n) COEF Fi cients ความน่าเชื่อถือทดสอบ - สอบซ่อม n เช่นระหว่าง. 213 .603 แตกต่างกันไปโชคดี Monte-Carlo ไฟ ndings เหล่านี้รูป 1 แสดงว่าเป็นข้อมูลรวมเพิ่มขึ้น ใส่อีกทางหนึ่งไม่เพียง แต่เป็นมาตรการของ ISV ด้วยทดลองน้อยไม่น่าเชื่อถือ แนะนำว่า เพิ่มเติมก็แนะนำว่ามาตรการ ISV ที่มีการทดลองหลายควรจะรักษาด้วยความระมัดระวัง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลลัพธ์ ( ภาษาไทย ) 1 :
ความไม่มีจำนวนทดลองระหว่างงานต่างยังทำให้ดิฟจึงเพื่อเปรียบเทียบงานแตกต่างกันในแง่ของความน่าเชื่อถือของพวกเขาขณะมีความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนของการทดลองในงานและความน่าเชื่อถือของงานงานที่มีจำนวนการทดลองศาสนาn ) คล้ายแสดงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญใน coef จึง cients ความน่าเชื่อถือทดสอบ–สอบซ่อมความน่าเชื่อถือของการทดลองกิจกรรมงานหลัง N เช่นระหว่าง .213 . 603 แตกต่างกันไปโชคดี Monte Carlo วิเคราะห์ช่วยให้เราทำความเข้าใจการจึง ndings เหล่านี้ภาพประกอบ1 แสดงว่าเป็นข้อมูลรวมเพิ่มขึ้นมีทั้งการเพิ่มขึ้นในการประเมินความน่าเชื่อถือค่าเฉลี่ยและความแปรผันในการประเมินเหล่านี้ลดลงใส่อีกทางหนึ่งไม่เพียงแต่เป็นมาตรการของวีด้วยทดลองน้อยไม่น่าเชื่อถือแนะนำว่ามันอาจจะฉลาดในการเปรียบเทียบระหว่างงานที่ใช้ที่นี่เพิ่มเติมก็แนะนำว่ามาตรการวีที่มีการทดลองหลายควรจะรักษาด้วยความระมัดระวังแม้ว่าการประเมินความน่าเชื่อถือดูเหมือนว่า