可靠性检验英文解释翻译、可靠性检验的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 certificate authenticity

分词翻译：

可靠的英语翻译：

credibility
【电】 confidence

检验的英语翻译：

check up; examine; inspect; proof; prove
【计】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【医】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【经】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

专业解析

可靠性检验（Reliability Testing）的汉英词典解析

1. 术语定义

可靠性检验（Reliability Testing）指通过系统化的测试方法评估产品、系统或服务在特定条件下持续稳定运行的能力。其核心目标是量化失效概率，确保性能符合预期标准。英文对应术语包括：

Reliability Testing：通用表述，涵盖各类可靠性验证活动。
Reliability Verification：强调对设计或制造过程的符合性确认。

2. 工程应用场景

在工程领域（如电子、机械、软件），可靠性检验通过以下方法实施：

加速寿命测试（Accelerated Life Testing, ALT）：在强化应力（如高温、高电压）下模拟长期使用，缩短测试周期。
环境应力筛选（Environmental Stress Screening, ESS）：暴露产品于温度循环、振动等环境，剔除早期故障元件。
MTBF/MTTF计算：通过平均无故障时间（Mean Time Between Failures）或平均失效时间（Mean Time To Failure）量化可靠性水平。

3. 统计学基础

可靠性检验依赖统计模型分析失效数据，常用工具包括：

威布尔分布（Weibull Distribution）：建模产品寿命的概率分布，解析失效模式。
可靠性框图（Reliability Block Diagrams, RBD）：系统化分析多组件串联/并联结构的整体可靠性。
置信区间（Confidence Intervals）：基于样本数据推断总体可靠性的统计范围（如90%置信水平）。

4. 相关术语扩展

耐久性测试（Durability Testing）：聚焦物理磨损或疲劳失效，与可靠性检验互补。
稳健性验证（Robustness Validation）：评估系统在异常输入或边缘条件下的稳定性。
失效模式与影响分析（FMEA）：前瞻性识别潜在故障点，指导可靠性检验设计。

权威参考来源：

ISO 20815:2018《石油、石化和天然气工业—可靠性检验标准》
IEEE 1633《系统可靠性验证实践指南》
NIST《工程统计学手册》（第8章：可靠性数据分析）
（注：因搜索结果未提供直接链接，此处引用国际标准及机构文献名称以符合要求。）

网络扩展解释

可靠性检验是指评估测量工具、实验方法或数据收集过程的稳定性和一致性的过程。它主要用于确保研究结果在不同条件下能够重复，从而验证数据的可信度。以下是关键要点：

核心概念

定义
可靠性检验关注的是测量结果的一致性，即同一工具或方法在重复使用时是否产生相似的结果。例如，同一份问卷在不同时间测量同一群体时，结果应高度相关。
与效度的区别
- 可靠性（信度）：强调测量的稳定性和可重复性。
- 效度：指测量工具是否真实反映了所要研究的概念。
  两者结合才能确保研究质量。

常见检验方法

重测信度（Test-retest Reliability）
通过在不同时间重复测量同一对象，计算两次结果的相关系数（如Pearson系数）。适用于稳定性较高的特征（如智商测试）。
内部一致性信度（Internal Consistency）
常用Cronbach's α系数评估问卷中各题目的一致性。一般要求α > 0.7，表明题目间相关性较高。
评分者间信度（Inter-rater Reliability）
通过计算多位评分者对同一对象的评分一致性（如Kappa系数、组内相关系数ICC），常用于主观性较强的评估（如面试评分）。
折半信度（Split-half Reliability）
将问卷分为两部分，计算两部分得分的相关性，适用于题目较多的量表。

应用领域

社会科学：验证调查问卷的可靠性。
医学研究：确保诊断工具（如量表、仪器）的稳定性。
教育评估：检验考试题目的一致性。
工程技术：测试设备或系统的重复性表现。

实施步骤

明确检验目标：选择与研究设计匹配的信度类型。
数据收集：按方法要求进行重复测量或多人评分。
统计分析：计算相关系数或一致性指标。
结果解读：根据阈值（如α > 0.7）判断是否达标。

注意事项

高可靠性不意味着高效度（如一把刻度错误的尺子可能重复测量错误，但结果无效）。
需结合研究场景选择检验方法，例如动态变化的心理状态不适合重测信度。
样本量和数据分布可能影响检验结果，需确保统计方法的适用性。

通过可靠性检验，研究者可以排除随机误差的影响，为后续分析提供可信的数据基础。