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Nella ricerca sperimentale, la riproducibilità è fondamentale. Quando si ottiene un risultato, la domanda cruciale è se può essere replicato nelle stesse condizioni. La ripetibilità misura la probabilità di una ripetizione riuscita ed è più comunemente quantificata utilizzando la deviazione standard (SD) o, più precisamente, la deviazione standard della media (SDM). Dividendo la DS per la radice quadrata della dimensione del campione, l'SDM fornisce una stima più precisa della variabilità che verrebbe osservata se l'esperimento fosse ripetuto molte volte.
Un'analisi di ripetibilità affidabile richiede che la stessa procedura venga eseguita più volte, idealmente dallo stesso ricercatore, con materiali, strumenti e impostazioni ambientali identici. Dopo aver raccolto tutte le osservazioni, vengono calcolate le seguenti statistiche:
Una SD o SDM più piccola indica una maggiore ripetibilità e, di conseguenza, una maggiore fiducia nei risultati sperimentali.
Un'azienda che sviluppa un lanciatore di palle da bowling afferma che il dispositivo lancia la palla esattamente alla distanza impostata sul quadrante. I ricercatori hanno impostato il quadrante su 250 piedi e hanno eseguito otto prove, recuperando e rilanciando ogni volta la palla per controllare le differenze di peso e verificando la velocità del vento prima di ogni lancio. Le distanze registrate erano:250, 254, 249, 253, 245, 251, 250 e 248 piedi.
1. Calcola la media: (250 + 254 + 249 + 253 + 245 + 251 + 250 + 248) ÷ 8 = 250 piedi.
2. Calcola la somma delle deviazioni quadrate: (0² + 4² + (–1)² + 3² + (–5)² + 1² + 0² + (–2)²) = 56.
3. Determina la deviazione standard: √(56 ÷ (8 – 1)) = 2,83 piedi.
4. Calcola la deviazione standard della media: 2,83 ÷ √8 ≈ 1,00 piedi.
Un SD o un SDM pari a zero indicherebbe una coerenza perfetta. In questo caso, l’SDM di 1 piede riflette una variabilità piccola ma diversa da zero. Se questo livello di ripetibilità soddisfa gli standard dell'azienda dipende dai suoi criteri di qualità.
