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A DYNAMIC FRAMEWORK FOR DETERMINING OPTIMAL EXPERIMENTAL REPETITION BASED ON DATA-DRIVEN CRITERIA
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PRE
AI
DOI：10.17576/jqma.22si.2026.05.png)
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摘要
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实验研究作为获取可靠知识的手段，在科学方法中发挥着关键作用。确保实验的可靠性和可重复性需要对执行的重复次数或运行次数进行审慎考虑。本研究提出了一种动态且数据驱动的框架，以根据每个实验的具体要求确定最佳实验重复次数。所提出的步骤始于正态性检验，随后进行数据集间的统计比较、所需运行次数的识别，以及最终的后续确认。采用了多种统计技术，包括Kruskal-Wallis检验、功效分析、序贯概率比检验、置信区间估计和累积标准差，以展示该框架。将该框架应用于从吉赫兹横向电磁（GTEM）室获得的真实电场测量数据表明，适当运行次数的确定高度依赖于数据行为和方法学假设。这种开放式且结构化的方法赋予实验者以统计严谨性设计与分析实验的能力，从而提升可靠性和可重复性。
Keyword:
repeatability
experiment
framework
data-driven
statistical methods
Giga-Hertz Transverse Electromagnetic (GTEM)
partial discharge
期刊
J
IF:
0.3
论文数:
60
被引数:
0
机构
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