Статистика надежности автомобилей: Рейтинг надёжности автомобилей 2020 (TUV Report)

Содержание

Рейтинг надёжности автомобилей 2020 (TUV Report)

Немецкая «Ассоциация технического надзора» (VdTUV) в начале ноября 2019 года опубликовала очередной, двадцать третий по счету, рейтинг надежности поддержанных автомобилей, официально представленных на рынке Германии, – «TUV Report 2020».

Этот рейтинг, как и ранее, может быть интересен не только европейским, но и российским автолюбителям, поскольку немалая часть тех же самых машин (с минимальными изменениями или вовсе без них) продаются и в России.

Как и прежде, итоговому отчету предшествовала масштабная проверка б/у автомобилей – всего через специалистов немецкой ассоциации по техническому надзору TUV прошло порядка десяти миллионов наиболее распространенных «железных коней», у которых исследовалось более сотни параметров. Но стоит отметить, что в финальном рейтинге учитывались только наиболее важные из них, такие как рулевое управление, состояние подвески и тормозов, выхлопная система, двигатель и трансмиссия.

Рейтинг «TUV 2020» представляет собой список автомобилей и процент выявленных поломок от общего количества осмотренных транспортных средств, протестированных с июля 2018-го по июнь 2019 года. Причем за этот период значительные дефекты имели место быть у каждой пятой машины (21.5%). Как и в предыдущие года, немецкие специалисты для удобства отобразили в своем отчете несколько «возрастных категорий», в каждой из которых выделили как самых надежных, так и самых ненадежных «железных коней».

Абсолютным победителем рейтинга надежности б/у автомобилей «TUV Report 2020» оказался кроссовер Mercedes-Benz GLC – именно он продемонстрировал наименьшее количество поломок среди машин в возрасте «от 2 до 3 лет», так как его владельцам лишь в 2.17% случаях требовалась помощь работников автосервисов для устранения той или иной неисправности (причем при достаточно солидном среднем пробеге – 56 тысяч км). Ну а вторую и третью позицию разделили между собой Mercedes-Benz SLC/SLK и Porsche 911, уступившие «золотому медалисту» всего 0.03%, но при разном пробеге – 30 тысяч и 25 тысяч км соответственно. Хуже всех «выступили» Dacia Logan (13.6%), Dacia Duster (11.7%) и Citroen Berlingo (11.2%).

Среди автомобилей возрастной группы «от 4 до 5 лет» лидирующую позицию занял спорткар Porsche 911 с показателем 3.6% – такой процент у «немца» был зафиксирован при среднем пробеге 40 тысяч км. За ним расположился Opel Mokka (5.0% при пробеге 60 тысяч км), а замкнули пьедестал почета сразу три модели с одинаковыми цифрами в 5.1% – Audi TT, Mercedes-Benz B-class и Mercedes-Benz SLK (но при разном пробеге – 56 тысяч, 60 тысяч и 47 тысяч км соответственно). В арьергарде на этот раз плелись Chevrolet Spark (24.2%), Volkswagen Sharan (20.2%) и Seat Alhambra (19.9%), но у первой такой процент специалисты зафиксировали при пробеге 50 тысяч км, у второй – 97 тысяч км, у третьей – 91 тысяча км.

В категории «от 6 до 7 лет» пальма первенства вновь осталась за Porsche 911, поскольку лишь в 6.1% случаях его владельцы были вынуждены посещать сервисные станции для устранения полом, а делали это при среднем пробеге в 52 тысячи км. Всего 0.5% уступил лидеру спорткар Audi TT, позади которого расположился Mercedes-Benz SLK (6.8%). Ну а среди худших здесь «затесались» Chevrolet Spark, Dacia Logan и Renault Kangoo с результатами 31.9%, 31% и 29.7% соответственно.

Возрастную группу «от 8 до 9 лет» опять возглавила двухдверка Porsche 911 – лишь в 8.3% случаях такие машины доставляли серьезные проблемы своим хозяевам, причем при среднем пробеге в 65 тысяч км. Немногим хуже проявила себя Audi TT с показателем 11.7%, в то время как на третьей строчке расположился кроссовер BMW X1, в активе которого – 13.1%. Наименее успешно продемонстрировал себя Chevrolet Matiz (38.8%), которого лишь немногим обошли Dacia Logan и Renault Kangoo (38.5% и 34.9% соответственно).

В возрасте «от 10 до 11 лет» все тот же «золотой медалист», а именно Porsche 911 – он оказался самым беспроблемным, поскольку только в 11.1% случаях «заставлял» своих владельцев посещать СТО для устранения неисправностей (при среднем пробеге 75 тысяч км). При этом ближайшего преследователя – Audi TT – немецкий спорткар опередил сразу на 4.5%, а от «бронзового призера» в лице Volkswagen Golf Plus и вовсе – оторвался на 6.5%. Хуже остальных проявили себя Dacia Logan и Chevrolet Matiz – по 43.1%, но при разном среднем пробеге – 142 тысячи и 87 тысяч км соответственно. Кроме того, среди аутсайдеров отметились Volkswagen Sharan (39.6%) и Dacia Sandero (39.5%).

Рейтинг TUV’2020: надёжность 2-3-летних авто
#Модель автомобиля% поломоктыс. км
1Mercedes GLC2,1756
2Mercedes SLC/SLK2,230
3Porsche 9112,225
4Mercedes B-Klasse2,439
5Mercedes A-Klasse2,543
6Mazda CX-32,736
7Mercedes C-Klasse2,760
8Audi Q52,861
9Audi Q32,945
10Mercedes E-Klasse Coupé2,941
11Audi A13,136
12Honda Jazz3,229
13VW Golf Sportsvan3,236
14Suzuki SX4 S Cross3,340
15Audi A6/A73,581
16
Mercedes M-Klasse/GLE
3,663
17Suzuki Vitara3,840
18Opel Mokka-X3,937
19Porsche Cayenne3,960
20VW Beetle3,931
21Opel Adam429
22Toyota Verso4,143
23Audi A34,350
24Audi TT4,340
25Kia Venga4,329
26Toyota RAV44,346
27Volvo V404,346
28BMW X14,447
29Toyota Yaris4,434
30Hyundai i204,539
31VW Polo4,535
32Mitsubishi ASX4,642
33Opel Karl4,628
34Opel Astra4,645
35Renault Captur4,634
36Audi A4/A54,771
37Hyundai ix204,830
38Mercedes E-Klasse4,886
39Nissan Note4,833
40BMW 2er Active Tourer549
41Toyota Auris540
42BMW 1er/2er5,145
43BMW X3/X45,162
44Opel Corsa5,134
45Skoda Fabia5,239
46Smart Fortwo5,227
47Smart Forfour5,227
48Honda CR-V5,349
49Peugeot 2085,333
50Toyota Avensis5,351
51Nissan Qashqai5,442
52Renault Mégane5,437
53Toyota Yaris Hybrid5,436
54Ford Kuga5,549
55Mazda 25,533
56Mazda 35,540
57Mini5,537
58Mini Countryman5,540
59Peugeot 1085,527
60Renault Kadjar5,545
61Mazda CX-55,649
62Renault Twingo5,728
63Volvo S60/V605,762
64Volvo XC605,762
65VW Golf5,751
66VW Tiguan5,748
67Opel Zafira5,857
68Skoda Yeti5,843
69Mitsubishi Outlander5,950
70Toyota Aygo5,932
71BMW 3er/4er668
72Ford C-Max646
73Ford Ecosport633
74Nissan Juke636
75Hyundai i406,150
76Opel Meriva6,134
77Peugeot 20086,137
78Skoda Rapid6,147
79Suzuki Swift6,137
80Seat Mii6,232
81Seat Ibiza6,238
82Ford Fiesta6,337
83Volvo V706,368
84Seat Leon6,451
85VW UP!6,433
86VW Touareg6,461
87BMW 5er/6er6,576
88Kia Picanto6,529
89Ford Focus6,655
90Ford B-Max6,630
91Peugeot 3086,654
92Renault Clio6,636
93Honda Civic6,739
94Skoda Octavia6,770
95BMW X5/X66,869
96Hyundai i306,848
97Skoda Citigo732
98VW Caddy760
99Kia Sportage7,143
100Kia Ceed7,245
101Kia Rio7,235
102Opel Insignia7,270
103Renault Scénic7,249
104Citroën C17,330
105Citroën C37,534
106Citroën C4 Cactus8,142
107Suzuki Jimny8,129
108Hyundai i108,230
109Skoda Superb8,278
110VW Passat8,384
111Nissan Micra8,428
112Fiat 5008,728
113Mazda 68,754
114Ford Mondeo9,175
115Citroën C4 Picasso9,253
116Ford S-Max9,372
117Fiat Panda9,436
118VW Touran9,886
119Renault Kangoo10,155
120Seat Alhambra10,260
121VW Sharan10,265
122Dacia Sandero10,336
123Ford Galaxy10,565
124Hyundai Tucson10,547
125Ford Ka10,733
126Fiat Punto10,832
127Citroën Berlingo11,249
128Dacia Duster11,742
129Dacia Logan13,651

Названы самые надежные автомобили в России. На первых местах не японцы

Немецкие машины лидируют в рейтинге надежности, опережая японские марки. А корейские легковушки оказались в целом надежнее, чем "французы". Премиальные машины ненамного обогнали по надежности авто среднего класса, но им всем значительно проигрывают машины эконом-сегмента. Такой вывод можно сделать из исследования компаний Fit Service и Gruzdev Analyze.

Для того, чтобы определить самые надежные автомобили, исследователи проанализировали более 2 млн ремонтных операций, которые были проведены в сети автосервисов Fit Service (230 СТО в более чем 110 российских городов).

Из всего объема операций были исключены работы по кузовному ремонту, а также услуги монтажа, мойки, химчистки - всего 23 операции. Оставшуюся выборку исследователи разделили на две части по типу работ - "техническое обслуживание" и "поломки" - и составили рейтинг автомобилей, основываясь на второй категории.

Эксперты исходили из простой логики: чем меньше доля поломок, тем надежнее автомобиль, а чем выше эта доля, тем большее количество поломок с ним происходит и тем он менее надежнее. Методика оценки была разработана так, чтобы нивелировать возрастную разницу между разными моделями: на каждую модель, на каждую марку и на каждый возраст автомобиля была проанализирована достаточно большая выборка.

Итак, абсолютным лидером рейтинга среди моделей стал внедорожник Mercedes-Benz G-Class. Этот автомобиль продемонстрировал самый низкий показатель доли поломок - 49,5%. Второе место по надежности у седана Toyota Camry (51,1%). Замыкает тройку с незначительным отставанием от Camry кроссовер Skoda Yeti (51,6%). Еще две позиции в топ-5 по надежности достались другим моделями Skoda - Skoda Superb (52%) и Skoda Rapid (52,1%). Кстати, при первом рассмотрении топ-10 самых надежных моделей заметно, что разрыв между ними в долях поломок минимален.

Исследование показало, что самой надежной моделью Lada оказался кроссовер Lada Xray (52,96%), который в этом рейтинге занял 21 строчку и обошел много именитых иномарок.

Относительно небольшой разрыв наблюдается и между автомобильными брендами. Топ-10 самых надежных марок возглавила Skoda (52,2% - самая низкая доля поломок в этом рейтинге). Вторым стал Mercedes-Benz (53,1%), а третье место досталось Volkswagen (53,7%). "Пятерку" марок дополнили также MINI (53,9%) и Subaru (54,1%). А топ-10 самых надежных брендов сформировали Toyota (54,3%), Jeep (54,7%), Kia (54,8%), Opel (54,9%) и Porsche (55,6%).

Среди интересных выводов исследования можно отметить, что разница в надежности между премиальными автомобилями и машинами среднеценового сегмента оказалось минимальной. Из этого можно сделать вывод, что и машины среднего класса имеют достаточно много технических решений, которые обеспечивают их надежность. Но при этом, ожидаемо, авто бюджетного сегмента оказались более "ломкими", так как очевидно, что "дешево", увы, не бывает "качественно". Примечательно, что китайские марки оказались в целом более надежные, чем российские авто. Однако на уровне моделей картина иная - несколько российских моделей значительно обгоняют китайские машины по надежности.

Фото: Fit Service и Gruzdev Analyze

Эксперты назвали десятку самых надежных подержанных машин — Российская газета

Британское издание What Car (ежемесячный журнал-каталог для тех, кто выбирает автомобиль) составило рейтинг самых надежных подержанных транспортных средств на основе своей базы данных, а также опросов более 18 000 владельцев машин. Эксперты выясняли, как часто ломались авто, которые эксплуатировались от четырех до десяти лет. 

В результате на первых строчках рейтинга оказались японские модели, а "золото" получила малолитражка Toyota Yaris с рейтингом надежности 99.1%. Владельцы хэтчбека отметили "безотказность и минимум поломок". Четверо из десяти опрошенных владельцев Toyota Yaris ответили, что ценят в этом автомобиле прежде всего высокую надежность.   

Вторая позиция - у гибрида Lexus CT 200h с рейтингом 98.8%. Владельцы отмечают надежность, экологичность и высокую технологичность модели.

Фото: Пресс-служба Audi.

На третьем месте расположился немецкий кроссовер - бензиновое исполнение Audi Q3 (машины выпуска 2011 - 2018 годов) - с рейтингом надежности 96.5%. У таких авто было выявлено меньше проблем с надежностью, нежели у дизельных версий (16% и 28% соответственно).

Более 50% поломок были незначительными и касались мелких проблем с кузовом, тормозной системой и элементов двигателей, не связанных с электрикой. Две трети машин оставались при этом на ходу (несмотря на выявленные поломки). Однако счет за оплату серьезных поломок был высоким - до 1500 фунтов - отмечают эксперты.

Четвертое место - у Mitsubishi ASX, выпускавшихся с 2010 года по настоящее время (рейтинг надежности - 96.3%). Эксперты отмечают, что в отличие от дилеров Hyundai на ASX не предлагается семилетней гарантии, но даже трехгодичная гарантия без ограничений по пробегу (специфика британского рынка) это отличное предложение, а статистика поломок свидетельствует о высокой надежности модели.   

На пятой строчке рейтинга с показателем 95.9%  - испанский Seat Leon, о котором авторы исследования сказали следующее: "Seat Leon имеет высокий уровень надежности согласно нашей базе данных, и это один из фаворитов в роли семейного хэтчбека".

Замыкают десятку самых надежных подержанных автомобилей модели Lexus RX (95.4%), Honda Civic (95.0%), Honda CR-V (94.6%), Honda Jazz (94.2%) и Volkswagen Touareg (94.1%).

О замыкающем десятку рейтинга "немце" эксперты What Car пишут так: "Имидж Touareg как надежного автомобиля подтверждается нашей статистикой. Хотя у этого авто высокая снаряженная масса и довольно сложная электроника".

Рейтинг надежности подержанных автомобилей 2020, по мнению TUV, Германия

TUV Report 2020: надежные старые автомобили, покупки которых не стоит бояться

Чем новее автомобиль, тем лучше? Необязательно. Вот список подтвержденных автомашин, доказавших свою актуальность даже в преклонном возрасте. Десять долгоиграющих моделей, подтвержденных придирчивым рейтингом TUV*.

 

*TÜV (Technischer Überwachungsverein) – специализированный холдинг, объединяющий множество организаций, осуществляющих надзор по обеспечению безопасности выпускаемой продукции. Наиболее известно подразделение, которое осуществляет технический осмотр автомобилей. Именно по причине наличия обширной базы техосмотров рейтинг TÜV настолько важен, а его ежегодным отчетам и рейтингам можно доверять.

 

Является ли правилом, что чем старше автомобиль, тем выше уровень поломок? Это далеко не всегда так. Потому что по надежности некоторые старые подержанные автомобили могут дать фору более молодым авто, вынуждая последние выглядеть старыми. При этом среди повидавших виды б/у автомобилей присутствуют не только модели премиум-класса. Вот десять моделей, которые побеждают в TÜV Report 2020!

Porsche 911 – дорогой, но при этом надежный автомобиль мечты

 

TUV отличается особым подходом к проверке автомобилей. За счет того, что холдинг имеет доступ и возможность работать со всеми машинами, ездящими по Германии, у него скапливается всеобъемлющая, но при этом точная информация по эксплуатации автомобилей. В отчет входят всевозможные группы, от 2-3-летних автомобилей и далее до 10-11-летних машин с пробегами более 120-130 тыс. км.

 

Смотрите также

 

Удивительно, но одним из самых надежных автомобилей конца 2009 – начала 2010 годов, по заверениям немцев, стал спортивный Porsche 911. Спортивное купе не смог обогнать даже Mercedes-Benz тех же лет.

 

Как объясняют специалисты TUV, такая надежность связана с тем, что о 911-м владельцы по-настоящему заботятся и отслеживают любые недуги до того, как произойдет поломка, поэтому на плановое машина приезжает без нареканий и проходит его, всегда получая максимальное количество баллов: тормозная система все же у них работает идеально, освещение не барахлит и так далее – обслуживание владельцев окупается на 911-м Porsche состоянием, близком к идеальному.

 

Даже по прошествии более десяти лет количество автомобилей без дефектов значительно ниже среднего показателя. Удивительно, но в список попала еще одна спортивная модель – Audi TT. Ее эксперты TUV рекомендуют брать тем автовладельцам Германии, которым хочется спортивности и классической немецкой надежности, но денег на Порше нет.

 

Audi TT: значительно дешевле подержанного 911, но с одинаково высокими характеристиками

 

Итак, какие подержанные автомобили все еще можно рекомендовать к покупке? Несмотря на возраст, эти десять моделей впечатляют надежным «железом» и долговечностью.

Honda CR-V

Если вы хотите просторный внедорожник и престиж для вас на ступень ниже надежности, вам стоит взглянуть на этот кроссовер, советуют специалисты TUV.

 

Смотрите также

 

Инспекторы TUV имеют в виду тип RE5, построенный с 2006 по 2012 год, эти модели стоят на голову выше среднего по надежности. В некоторых случаях проблемы может доставить рулевое управление CR-V – в автомобилях, которым не менее восьми лет. В остальных случаях японский вседорожник практически не имеет дефектов.

Стоимость в Германии – не менее 5 000 евро.

 

Mercedes A-Class

Качество Mercedes A-Class было впечатляющим на протяжении многих лет. Маленький Mercedes-Benz может подкинуть проблем в обслуживании тормозов. В остальных случаях модель W 169, сходившая с конвейера с 2004 по 2012 год, всегда хорошо справляется с поставленными задачами.

 

Тем, кто интересуется подержанными автомобилями, стоит обращать внимание на транспортные средства в хорошей комплектации и рассчитывать на бюджет не менее 2 700 евро.

Должен ли это быть дизельный или бензиновый автомобиль? В зависимости от предпочтений и потребностей, потому что все машины от Мерседес этого класса и годов выпуска надежны, утверждают в TUV.

 

Ford Fusion

Несмотря на то что он выглядит неприметно, Ford Fusion надежен. Fusion доступен на рынке лишь в качестве пятидверного хэтчбека. Производился до 2012 года, после чего был заменен моделью B-Max. Модель можно найти на рынке всего за 1 500 евро.

Единственный явный дефект – автоматическая механическая коробка передач Durashift уязвима, и поэтому автомобили с ней не рекомендуются к покупке.

 

Porsche 911

Porsche 911 (тип 997), который производился с 2004 по 2011 год, не только стильный, но и особенно прочный. Даже у старых образцов практически нет дефектов. Все, что вам нужно, это возможность получить доступ к 997 в плане денежных средств.

Минус – подержанные 911 стоят дорого. «По стоимости ниже 37 000 евро присутствуют только сомнительные сделки, которые могут превратиться в ловушку. Ведь вы покупаете автомобиль с низкой амортизацией», – предупреждают немцы.

 

Audi TT

Второе поколение Audi TT (Type 8J) красивее, чем его предшественник, но при этом на порядок надежнее. Даже подвеска, тормоза или фары – классически слабые места спорткаров – здесь не вызывают нареканий.

Единственный недостаток – вы должны иметь возможность инвестировать не менее 7 000 евро в хорошо сохранившийся подержанный автомобиль. Немногим больше стоят родстеры.

 

VW Golf Plus

По сравнению с VW Golf Golf Plus имеет визуальные отличия, и он также предлагает немного больше места в багажнике. Однако самый сильный аргумент – надежность.

Также немаловажно, что хорошо сохранившиеся образцы модели продаются от 2 000 евро.

 

Mercedes SLK

Спортсмен – крепкая машина даже в старости. Приятно удивит надежной складной стальной крышей (элемент капризный на многих его конкурентах). Восприимчивость к поломкам автомобилей SLK, построенных до 2011 года (тип R 171), значительно ниже среднего. Его преемник, который с 2016 года называют SLC, также прошел проверку временем.

Тем не менее вы должны иметь как минимум 7 500 евро для приобретения хорошо сохранившегося SLK.

 

Audi A3

Для многих Audi A3 (модель A3 8P) – более комфортный и модный собрат VW Golf. При этом надежность автомобилей производителя с четырьмя кольцами мало чем уступает Golf (не зря компания Audi входит в концерн Volkswagen).

TUV поставил Audi в топовый список самых надежных машин.

 

Audi A4 / A5

Визуально и технически определить возраст Audi A4 / A5 становится сложной задачей. Даже модели B8, находившейся в производстве до 2015 года, до сих пор поют заслуженные дифирамбы. Модель на дорогах Германии стала автомобилем «для езды» и в основном проезжала большой километраж, на практике убедив всех в своей долговечности.

Главная проблема автомобилей, замеченная специалистами TUV, – передняя многорычажная подвеска на четырех рычагах выходит из строя достаточно быстро. В остальном модели 2010-11 годов чувствуют себя очень хорошо даже с учетом возможного спортивного использования.

 

Хорошие образцы можно найти на родине, начиная с 6 000 евро.

 

Volkswagen Golf

Golf – это король среди компактных автомобилей, не зря он так популярен у немецких владельцев. Ассортимент моделей велик. Например, Golf шестого поколения, который выпускался до 2012 года, зарекомендовал себя со стороны надежности даже несмотря на применяемые в нем достаточно продвинутые технологии.

Хорошо сохранившиеся образцы со средним пробегом доступны в Германии от 4 200 евро. Но стоит быть осторожными с двигателями 1.2 и 1.4 TSI – здесь цепь привода ГРМ может не выдержать.

Обложка:1GAI.RU

Фото: AutoBild.de

19 наименее надежных автомобилей согласно ADAC (2020) «Car-Recalls.eu

Немецкая автомобильная ассоциация ADAC регулярно публикует индекс надежности автомобилей в соответствии с количеством поломок по желтым ангелам и количеством дефектов, которые произошли в разбитые машины.

В статистике за 2020 год были зарегистрированы и оценены все 3756226 поломок желтых ангелов ADAC и их партнеров в 2019 году. Всего имеется 113 моделей из 25 марок , и имеется достаточно данных, чтобы дать объективную картину их надежности.

Здесь можно найти все марки и модели

A-сегмент / Городской автомобиль / Minicompact

Явным проигравшим в этой категории является Smart ForFour , у которого было много дефектов, особенно у моделей, произведенных в 2015 и 2016 годы. Даже брат Smart ForTwo этого периода производства не лишен недостатков. Есть проблемы со стартером, АКПП и аккумулятором. Fiat 500 2014 или 2015 года тоже не лучший выбор, у него часто бывают проблемы с аккумулятором и переключением передач.

Smart ForFour

EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 9003 2014 EZ 2015 EZ 2016 EZ 2017
30,1 31,3 9,8

ForFour Отзыв


Smart ForTwo

9003 3 EZ 2017
EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013

03

03

03

03

03 EZ 2015

EZ 2016
26,3 18,4 20,1 15,7 17,1 32,8 25,4 7,5

ForTwo Отзыв


Fiat 500

26,8
EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 900Z EZ 2014 EZ 2015 EZ 2016 EZ 2017
27,2 27 25,9 23,4 29,5 17,1 7,1

Отзывов Fiat 500


Легенда: Количество поломок на 1000 зарегистрированных автомобилей (= индекс поломки) по год первой регистрации (EZ)



B-сегмент / Supermini / Subcompact

Проблемным ребенком в этой категории является Hyundai i20 с 2011 по 2014 год.Большинство поломок в его случае было связано с дефектами зажигания и свечей зажигания. У Опель Мерива 2017 года тоже тревожное количество поломок. Часто это связано с системой охлаждения: негерметичные шланги и неисправные водяные насосы.

Hyundai i20

2013 EZ 2015
EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 EZ 2016 EZ 2017
28,5 40,8 45,9 47,2 31,5 9,7 4 3,1

Отзывы Hyundai


Opel Meriva

EZ 2010 EZ 2011 EZ EZ 2013 EZ 2014 EZ 2015 EZ 2016 EZ 2017
28,8 25,2 27 21,9 22,1 16,6 11,9 12,7

Отзывов Opel Meriva


Условные обозначения: Количество поломок на 1000 зарегистрированных автомобилей (= индекс поломки) по году первой регистрации (EZ)


C-сегмент / Маленькая семья / Компактный

Как и в предыдущие годы, Nissan Qashqai - это особенно плохой выбор.Проблемы возникают во всех отслеживаемых производственных периодах с 2010 по 2017 год. Kia Ceed 2011 года имеет наибольшее общее количество поломок в этом году. Существует множество различных дефектов, поэтому найти хороший подержанный действительно сложно, а то и невозможно. Плохо показали себя и другие модели разных периодов выпуска: в алфавитном порядке - Ford C-MAX (2010), Ford Kuga (2012), Hyundai i30 (2010), KIA Sportage (2011), Peugeot. 308 (2010-12), Renault Kangoo (2015) -17) и Renault Scénic (2014-15).

Nissan Qashqai

900 EZ 2015
EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 2013 EZ 2016 EZ 2017
22,8 25,1 23,7 21,8 17,6 16,8 33,6 42,7

Отзывов Nissan Qashqai


Kia Ceed

EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 EZ 2014 EZ 2015 EZ 2016 EZ 2017
40,9 70,5 49,1 33,3 26,6 12 8, 8 3,4

Отзывы Kia


Ford C-Max

900,881 , 4
EZ 2010 EZ 2011 EZ 3 2012 EZ 2013 EZ 2014 EZ 2015 EZ 2016 EZ 2017 31 22,9 16,8 7,9 6,1 3,7

Отзыв Ford C-Max


Ford Kuga

9 0032
EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 EZ 2014

0 2015

0 EZ 2016

EZ 2017
37,2 29,6 33,8 26,1 20,5 11,9 5, 9 5,3

Ford Kuga Отзыв


Hyundai i30

EZ 2010 EZ 2011 EZ 9003 3 2012 2013 EZ 2014 EZ 2015 EZ 2016 EZ 2017
52,2 35,4 32,3 19,7 15,7 7,7 5,3 2,4

Hyundai i30 Отзывов


Kia Sportage

900,633 23
EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2014 EZ 2015 EZ 2016 EZ 2017
52,4 30,5 18 13,3 4 1,6

Отзывы Kia Sportage


Peugeot 308

EZ 2015 EZ 2017
EZ 2010 900 38 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 EZ 2014 EZ 2015
47,1 44 37,6 26,5 13,6 9,3 6,1

Отзывы Peugeot 308


Renault Kangoo

03

03 EZ 2015

9 0032
EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 EZ 2016 EZ 2017
27,5 25,1 20,6 21,1 18,9 19,9 24 16,4

Renault Kangoo Отзыв


Renault Живописный

EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 EZ 2014 0003 EZ 2014 0003 2015 EZ 2016 EZ 2017
35,4 33,5 25,2 18,7 28,6 27,7 7,2

Отзыв Renault Scénic


Обозначения: Количество поломок на 1000 зарегистрированных автомобилей (= индекс поломки) по году первой регистрации (EZ) 900 05


Если вы хотите узнать больше о возможных проблемах конкретного автомобиля (например,г. реальный пробег, возможные повреждения в ДТП, откат одометра, ремонт и т. д.), то предлагаем перейти на HPI-Check.

Проверить автомобиль

Сегмент D / Большая семья / Средние

К среднему классу также относятся универсалы Ford S-Max , Seat Alhambra и VW Sharan с высокой частотой поломок. В Ford S-Max часто выходит из строя не только аккумулятор, но и сажевый фильтр, топливный насос или генератор.Плохой результат у Seat Alhambra и VW Sharan в основном вызван проблемами с рециркуляцией выхлопных газов. Opel Insignia 2015-2016 годов тоже не лучший выбор.

Ford S-Max

EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 9003 E38 2013 9003 E38 EZ 2015 EZ 2016 EZ 2017
56,9 26,2 21,8 16,9 13,4 20,9 10,8

Отзывов Ford S-Max


Seat Alhambra

EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 EZ 2014 EZ 2015 EZ 2016 EZ 2017
36,9 38,5 18,2 12,9 14,4

Седло Alhambra отзывает


VW Sharan

EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 9003 EZ 2014 EZ 2015 EZ 2016 EZ 2017
39 27,1 40,6 36,2 19 10,1 12,1

VW Sharan Отзыв


Opel Insignia

EZ 2015
EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 EZ 2014 EZ 2017
38,7 35,4 29,2 31,7 26,1 29,5 22,6 10,7

Отзывов Opel Insignia


Легенда: Количество поломок на 1000 зарегистрированных автомобилей (= индекс поломки) по году первой регистрации (EZ)


E-сегмент / Executive / Full-size

Девять и десятилетний Mercedes E-Classes выдал плохую картину.Проблемы с такими компонентами, как стартер, замок зажигания и аккумулятор, приводят к изношенным шлангам и дефектам рулевого управления. Баланс только улучшает E-классы по сравнению с годом выпуска в период с 2013 по 2014 год.

Mercedes-Benz E-Class

EZ 2017

0

EZ 2010 EZ 2011 EZ 2012 EZ 2013 EZ 2014 EZ 2015 EZ 2016
49,1 31,8 17,7 12,1 10,9 7,2 1,7

Отзывы Mercedes E-Class


Легенда : Количество поломок на 1000 зарегистрированных автомобилей (= индекс поломки) по годам первой регистрации (EZ)


Все марки и модели можно найти здесь

Источник: ADAC


Где сейчас?

Чем меньше автомобиль, тем надежнее он говорит Что?

Простая истина заключается в том, что за последние два или три десятилетия надежность выросла в геометрической прогрессии, и мы перешли от корректировки «точек», настройки времени, очистки масла и регулярных «настроек» к тому, чтобы просто приподнять капот. между услугами, и, возможно, это только для пополнения мойки экрана.

Число механических отказов сокращается; роботы строят автомобили, компоненты проверяются автоматически, все, что выходит за рамки допуска, перенаправляется - на самом деле больше нет такой вещи, как «пятничный дневной автомобиль», но мы ожидаем гораздо большего, но отчасти потому, что мы знаем многое другое.

Мир Интернета открыл новую базу знаний, так же как и способность автомобиля сообщать нам, что что-то не так, но именно благодаря встроенной технологии возникает большинство проблем с надежностью, но это само по себе является преимуществом.

Согласно Которому? По данным опроса, наиболее опасные автомобили находятся вне дорог в среднем 2,58 дней в году; если бы они лечили механические поломки, вы могли бы легко удвоить это количество с соответствующим увеличением трудозатрат на разборку и восстановление, а не перепрограммировать.

Возможно, лучше было бы заголовок: «Автомобили сегодня настолько надежны, что даже самый злой преступник проводит в дороге всего два с половиной дня».

Термин «надежность» является относительным, определяющий ключ к нему довольно изменчив - проблема со спутниковой навигацией, например, не делает автомобиль непригодным для использования или небезопасным, просто… не то, что мы ожидаем в наши дни, и неужели это само по себе говорит о многом?

Да, это технология, которая вызывает большинство этих проблем с «надежностью», но в равной степени именно технология решила более широкую проблему механических поломок, оставив нас застрявшими на обочине дороги в ожидании эвакуационной машины.

Если вы ищете новую машину и хотите что-то немного меньшего размера, то обратите внимание на Volkswagen Polo 1.0 TSI 95 SE, который получил награду «Маленький автомобиль года» на выставке WhatCar? награды в этом году. Наш партнер CarKeys может помочь вам найти этот автомобиль. Просто зайдите сюда и введите свои данные, и они свяжутся с вами.

Введение - Quanterion Solutions Incorporated

Вероятность и статистика для надежности: введение

Как ни неприятно многим из нас, в целом желательная характеристика продукта Надежность сильно зависит от Вероятность и статистика для измерения и описания его характеристик.Настоящее издание «Вопрос о надежности» будет лишь вершиной айсберга в этом отношении. Начнем с нескольких основ:

  • Распределение отказов : это представление возникновения отказов во времени, обычно называемое функцией плотности вероятности, PDF или f (t).
  • Распределение совокупных отказов : Если вы догадались, что это совокупная версия PDF-файла, вы правы. Он называется CDF, или F (t)
  • .
  • Надежность : Если мы можем назвать CDF ненадежностью продукта, то 1-F (t) должно быть надежностью.

С этими основами важной частью надежности является определение, понимание и оптимизация типа статистического распределения, представляющего продукт. Ниже приведены несколько распространенных примеров:

  • Нормальное распределение : наиболее распространенное распределение, обычно представляющее ситуации износа (2 параметра).
  • Экспоненциальное распределение : распределение с одним параметром, обычно используемое для электронных продуктов или продуктов, в которых есть все виды распределений, которые имеют тенденцию объединяться с постоянной степенью опасности.
  • Распределение Вейбулла : может использоваться для представления ряда других распределений, таких как Нормальное, Экспоненциальное и другие (обычно 2 параметра, но может быть 3 параметра). Вейбулла можно использовать для представления трех областей классической кривой надежности «Ванна»: (Область 1) уменьшение интенсивности отказов, связанных с младенческой смертностью, (Область 2) постоянная частота отказов полезного срока службы и (Область 3) период износа с увеличением интенсивности отказов. Параметры Вейбулла β, называемые параметрами формы Вейбулла, для трех областей ванны соответственно <1.0, = 1.0 и> 1.0.
  • Биномиальное распределение : используется для представления ситуаций, в которых есть два возможных результата, успех или неудача, и известна вероятность одного из типов результатов.

Пока все хорошо, для многих из вас это может быть новым воспоминанием, но какие еще приложения?

  • Распределение Пуассона : используется для определения вероятности ряда событий, происходящих в наборе испытаний, если вероятность отдельного события известна.
  • Гипергеометрический : используется для определения вероятности точно «x» событий в выборке «y», учитывая, что существует «m» событий в общей совокупности «n». Это распределение похоже на биномиальное.
  • Геометрический : используется для определения вероятности успеха в «x-м» испытании, когда известна вероятность отдельного события.

Отлично, теперь вытяните таблицы статистики. К сожалению, у нас есть более простой способ получить БЕСПЛАТНО .Программные пакеты QuART PRO и QuART ER включают демонстрационные версии инструментов для выполнения расчетов для всех вышеперечисленных дистрибутивов, не взламывая книгу. Давайте попробуем на нескольких примерах:

  1. Если сопротивление резистора определенного типа обычно имеет среднее значение 100 Ом и стандартное отклонение 5 Ом, какова вероятность получить резистор с сопротивлением менее 85 Ом? Введите данные в QuART PRO, чтобы получить вероятность 0.13%, или 0,0013.
  2. Если требуемая надежность для 100-часовой миссии составляет 99,9%, какой должна быть частота отказов (предполагаемая постоянная), чтобы электронное изделие отвечало требованиям? Введите количество часов и повторяйте частоту отказов, пока надежность не станет равной 99,9%. Интенсивность отказов будет 0,00001 отказ / час, или, говоря более общим языком, 10 отказов / 10 6 часов.
  3. Какова надежность вала через 1000 часов, если его параметр формы Вейбулла равен 1,7, а его характеристический ресурс Вейбулла (точка, при которой 63.2% населения не удалось) это 700 часов? Прочтите надежность всего 15,98%.
  4. В корзине деталей, 10% которых считаются плохими, какова вероятность выбрать 8 из 10 хороших? Считайте результат 10 минус 8 или 2 плохие части как 19,37%.
  5. Каков риск разработчика, что его продукт с истинным средним временем наработки на отказ (MTBF) 500 часов будет отклонен в тесте продолжительностью 1000 часов, когда допустимое количество отказов в тесте составляет 3 или меньше? Хитрый вопрос? На самом деле, нет.Прежде чем перейти к калькулятору Пуассона QuART PRO, внесем некоторые изменения. Во-первых, если время составляет 1000 часов, а среднее время безотказной работы составляет 500 часов, мы ожидаем 2 сбоя.
    Наш первый расчет показывает, что вероятность трех отказов составляет 18,04%. Аналогично, для 2 сбоев это 27,07%, для 1 сбоя - 27,07% и для отсутствия сбоев - 13,53%. Таким образом, вероятность 3-х и менее отказов - это сумма, которая составляет 85,71%. Таким образом, если вероятность 3 или менее отказов составляет 85,71%, то вероятность 4 или более составляет 14.29%, то есть риск отклонения продукта для разработчика.

Удачи в использовании статистических калькуляторов QuART PRO и QuART ER Free. Позвоните нам, если вам понадобится помощь.

Альфа Кронбаха

в SPSS Statistics - процедура, вывод и интерпретация вывода с использованием соответствующего примера

Альфа Кронбаха в SPSS Statistics - процедура, вывод и интерпретация вывода с использованием соответствующего примера | Laerd Statistics.

Введение

Альфа Кронбаха - это наиболее распространенная мера внутренней согласованности («надежности»). Это чаще всего используется, когда у вас есть несколько вопросов Лайкерта в опросе / анкете, которые образуют шкалу, и вы хотите определить, является ли шкала надежной. Если вас беспокоит надежность между экспертами, у нас также есть руководство по использованию (κ) каппа Коэна, которое может оказаться полезным.

SPSS Statistics

Пример

Исследователь разработал анкету из девяти вопросов, чтобы измерить, насколько безопасно люди чувствуют себя на работе на промышленном комплексе.Каждый вопрос оценивался по шкале Лайкерта с 5 пунктами от «полностью не согласен» до «полностью согласен». Чтобы понять, все ли вопросы в этой анкете надежно измеряют одну и ту же скрытую переменную (чувство безопасности) (чтобы можно было построить шкалу Лайкерта), альфа Кронбаха была запущена на выборке из 15 рабочих.

SPSS Statistics

Настройка в SPSS Statistics

В SPSS Statistics девять вопросов были помечены как от Qu1 до Qu9.Чтобы узнать, как правильно ввести данные в SPSS Statistics, чтобы запустить альфа-тест Кронбаха, см. Наше руководство: Ввод данных в SPSS Statistics. Кроме того, вы можете узнать о нашем расширенном содержании настройки данных на нашей странице Features: Data Setup .

SPSS Statistics

Процедура тестирования в SPSS Statistics

Альфа-анализ

Кронбаха можно выполнить в SPSS Statistics с помощью процедуры Reliability Analysis ... . В этом разделе мы описываем эту 7-шаговую процедуру в зависимости от того, используете ли вы версии 26 (или подписку версии ) SPSS Statistics или версии 25 или более ранней версии .В конце этих семи шагов мы покажем вам, как интерпретировать результаты вашего альфа-анализа Кронбаха.

Примечание. Если вы не уверены, какую версию SPSS Statistics вы используете, см. Наше руководство: Определение вашей версии SPSS Statistics.

SPSS Statistics версия 26
(и подписка версии SPSS Statistics)
  1. Щелкните A анализ> Sc a le> R Анализ пригодности... в верхнем меню, как показано ниже:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.


    Вам будет представлено следующее диалоговое окно Анализ надежности :

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  2. Перенесите переменные Qu1 в Qu9 в поле I tems :. Вы можете сделать это, перетащив переменные в соответствующие поля или используя кнопку.Вам будет представлен следующий экран:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  3. Оставьте для параметра M odel: значение, которое указывает SPSS Statistics запускать альфа-версию Кронбаха.

    Примечание. Если вы хотите указать имя шкалы, введите его в поле «Метка шкалы». Так как при этом печатается только имя, которое вы вводите в верхней части вывода SPSS Statistics, это, конечно, не обязательно (в нашем примере мы оставляем это поле пустым).

  4. Щелкните по кнопке. Вам будет представлено диалоговое окно Reliability Analysis: Statistics , как показано ниже:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  5. Выберите тему I , масштаб S и Sc файл , если элемент удален, параметры в области –Описания для– и параметр Корректировать l действий в области –Inter-Item–, как показано ниже. :

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  6. Щелкните по кнопке. Вы вернетесь в диалоговое окно Reliability Analysis .
  7. Нажмите кнопку, чтобы сгенерировать вывод.

Теперь, когда вы выполнили альфа-процедуру Кронбаха, мы покажем вам, как интерпретировать ваши результаты в разделе «Интерпретация результатов». Вы можете пропустить раздел ниже, в котором показано, как выполнить альфа-версию Кронбаха, если у вас есть SPSS Statistics версии 25 или более ранней версии .

SPSS Statistics версии 25 и более ранних
  1. Нажмите A анализ> Sc a le> R Анализ пригодности ... в верхнем меню, как показано ниже:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.


    Вам будет представлено следующее диалоговое окно Анализ надежности :

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  2. Перенесите переменные Qu1 в Qu9 в поле I tems :. Вы можете сделать это, перетащив переменные в соответствующие поля или используя кнопку. Вам будет представлен следующий экран:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  3. Оставьте для параметра M odel: значение, которое указывает SPSS Statistics запускать альфа-версию Кронбаха.

    Примечание. Если вы хотите указать имя шкалы, введите его в поле «Метка шкалы». Так как при этом печатается только имя, которое вы вводите в верхней части вывода SPSS Statistics, это, конечно, не обязательно (в нашем примере мы оставляем это поле пустым).

  4. Щелкните по кнопке. Вам будет представлено диалоговое окно Reliability Analysis: Statistics , как показано ниже:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  5. Выберите тему I , масштаб S и Sc файл , если элемент удален, параметры в области –Описания для– и параметр Корректировать l действий в области –Inter-Item–, как показано ниже. :

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  6. Щелкните по кнопке. Вы вернетесь в диалоговое окно Reliability Analysis .
  7. Нажмите кнопку, чтобы сгенерировать вывод.

Теперь, когда вы выполнили альфа-процедуру Кронбаха, мы покажем вам, как интерпретировать ваши результаты в следующем разделе.

SPSS Statistics

SPSS Statistics Output для Cronbach Alpha

SPSS Statistics создает множество различных таблиц. Первая важная таблица - это таблица Reliability Statistics , которая предоставляет фактическое значение для Cronbach alpha , как показано ниже:

Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

В нашем примере мы видим, что альфа Кронбаха составляет 0,805 , что указывает на высокий уровень внутренней согласованности нашей шкалы с этим конкретным образцом.

SPSS Statistics

Статистика по позициям

Таблица Статистических данных по предметам представляет « Альфа Кронбаха, если предмет удален » в последнем столбце, как показано ниже:

Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

В этом столбце представлено значение, которое было бы альфа Кронбаха, если бы этот конкретный элемент был удален из шкалы. Мы видим, что удаление любого вопроса, кроме вопроса 8, приведет к снижению альфы Кронбаха. Поэтому мы не хотели бы снимать эти вопросы. Удаление вопроса 8 приведет к небольшому улучшению альфа Кронбаха, и мы также можем видеть, что значение « Correlation Correlation Item-Total Correlation » было низким (0,128) для этого элемента. Это может побудить нас задуматься, следует ли нам удалить этот элемент.

Альфа

Кронбаха просто дает вам общий коэффициент надежности для набора переменных (например, вопросов). Если ваши вопросы отражают различные лежащие в основе личные качества (или другие измерения), например, мотивацию и приверженность сотрудников, альфа Кронбаха не сможет различить их. Чтобы сделать это, а затем проверить их надежность (используя альфа-версию Кронбаха), вам сначала нужно будет запустить тест, такой как анализ основных компонентов (PCA).Вы можете узнать, как выполнять анализ основных компонентов (PCA) с помощью SPSS Statistics, а также интерпретировать и записывать свои результаты в нашем расширенном содержании. Вы можете узнать больше на нашей странице Features: Overview . Также возможно запустить альфа-версию Кронбаха в Minitab.

Новый взгляд на статистику: меры надежности

Новый взгляд на статистику: меры надежности

Подведение итогов Данные:
ТОЧНОСТЬ ИЗМЕРЕНИЯ


Насколько точны ваши измерения? An важный вопрос, потому что чем ниже точность, тем больше предметы, которые вам понадобятся в вашем исследовании, чтобы компенсировать "шум" в вашем измерения.Даже с большой выборкой может быть трудно найти зашумленные данные. интерпретировать. А если вы прикладной ученый, занимающийся тестирование и оценка клиентов, вам нужна особая осторожность, когда интерпретация результатов зашумленных тестов.

Два самых важных аспекта точности: надежность и срок действия . Надежность относится к воспроизводимости измерение. Вы оцениваете надежность, просто взяв несколько измерения по тем же предметам. Низкая надежность ухудшает точность единичного измерения и снижает вашу способность отслеживать изменения измерений в клинике или в экспериментальных исследованиях.Срок действия относится к соглашению между значением измерения и его истинная ценность. Вы оцениваете достоверность, сравнивая свои измерения со значениями, максимально близкими к истинным значениям возможно. Плохая достоверность также снижает точность одного измерения, и это снижает вашу способность характеризовать отношения между переменными в описательных исследованиях.

Понятия надежности и действительности взаимосвязаны. Например, небольшая мысль убедит вас, что измерения могут быть надежными но недействителен, и что действительное измерение должно быть надежным.Но мы обычно рассматривают эти две концепции отдельно, потому что большинство исследователи изучают их по отдельности или потому, что приносят два концепции вместе математически сложно. У меня был шанс на комбинируя их, но предстоит еще много работы.

Вот карта маршрута этой экскурсии. Начнем с меры надежности, то есть отдельные страницы для приложений надежности и расчетов для надежности. Разберемся с мерами обоснованности и расчеты на срок действия на одной странице с последующими заявками действительности.Попутно есть три таблицы для различных расчетов: точность истинной ценности объекта с использованием надежность или достоверность, расчет надежности между парами испытаний и расчет достоверности. Тогда есть быстрая и простая страница о точности отчетности измерений, и, наконец, страница, посвященная важнейшему вопросу среднее ± SD против среднего ± SEM. Часть материала на этих страницах есть у Хопкинса (2000).

Обновление , октябрь 2011 г .: просмотрите это слайд-шоу о достоверности и надежности для обзора важных принципов.

Для Powerpoint презентация (слайд-шоу) по основам надежности и некоторых ее применений (оценка людей, оценка выборки размеры, оценка индивидуальных ответов), нажмите здесь. Эта презентация была частью мини-симпозиума «Надежность, Ключевой вопрос для клиницистов и исследователей »на ежегодном собрании 2001 г. Американского колледжа спортивной медицины в Балтиморе.


МЕРЫ НАДЕЖНОСТИ
Самая распространенная форма надежности ретест надежность , что относится к воспроизводимость значений переменной при ее измерении предметы дважды и более.Давайте перейдем к деталям того, как мы количественно оценить. Приведенные ниже данные и рисунок показывают пример высокого надежность для измерения веса, на 10 человек взвешенных вдвое с перерывом в две недели между тестами. Я использую этот пример, чтобы объясните три важных компонента надежности повторных испытаний: изменение среднего, типичное ошибка и повторная проверка корреляции. Больной завершите эту страницу двумя другими мерами надежности: каппа коэффициент и альфа-надежность.

Контрольная работа 1 Контрольная работа 2

57.5 57,4
65,6 63,2
67,0 66,5
68,5 69,9
70,8 72,8
72,2 70.1
74,9 75,6
76,0 75,2
76,1 72,8
83,1 79,0



Изменить в среднем
Пунктирная линия на рисунке линия, представляющая одинаковые веса при повторном испытании.Обратите внимание, что большинство испытуемых находятся под чертой: они были немного светлее в второй тест. Чтобы поставить цифру на изменение веса, вы вычитаете среднее значение всех испытуемых для Теста 1 (71,2 кг) от среднего для Теста 2 (70,3 кг). Результат (-0,9 кг) - изменение среднего значения на : разница между средними значениями для двух тестов. Изменение состоит из двух компонентов: случайного изменения и систематического сдача .

Случайное изменение среднего связано с так называемой выборкой ошибка .Такое изменение возникает исключительно из-за типичной ошибки, который подобен случайно выбранному числу, добавляемому или вычитаемому из истинное значение при каждом измерении. Случайное изменение меньше при больших размерах выборки, потому что случайные ошибки из все измерения, влияющие на среднее значение, как правило, сводятся на нет Больше.

Систематическое изменение среднего - это неслучайное изменение значения между двумя испытаниями. Если в нашем примере потеря веса систематическое изменение, это могло быть связано с изменениями в предметах поведение между испытаниями.В тестах на производительность человека, которые зависят от усилия или мотивация, субъекты могут также выполнить второе испытание лучше, потому что они хотят стать лучше. Производительность может быть хуже в второе испытание, если в это время присутствует усталость от первого испытания второго испытания. Производительность также может снижаться в серии испытания из-за потери мотивации.

Систематическое изменение среднего значения является важной проблемой, когда субъекты выполнить серию испытаний в рамках программы мониторинга. В за объектами обычно наблюдают, чтобы определить последствия вмешательство (e.g., изменение диеты или тренировок), поэтому важно провести достаточно испытаний, чтобы получить обучающие эффекты или другие систематические изменения незначительны до применения вмешательства.

Систематические изменения не беспокоят исследователей, выполняющих контролируемое исследование, потому что только относительное изменение средних значений для обоих группы свидетельствует об эффекте. Несмотря на это, величина систематические изменения могут различаться между людьми, и эти индивидуальные различия делают тест менее надежным за счет увеличения типичная ошибка.Поэтому вам следует выбрать или разработать тесты или оборудование с небольшими обучающими эффектами, или вы должны выполнить практические (ознакомительные) испытания, чтобы сократить обучение эффекты.

Как узнать, является ли наблюдаемое изменение среднего значения воспроизводимый систематический эффект? Вы разрабатываете и интерпретируете доверительные интервалы для среднего, которые представляют собой вероятный диапазон истинного (систематического) изменения.


Типичный Ошибка измерения
Обратите внимание, что наши испытуемые не имеют одинаковый вес в первом и втором тестах.Конечно, часть проблемы в том, что всем стало немного легче, но даже когда вы убираете из картины сдвиг в среднем, веса на повторный тест не совсем то же самое. Чтобы понять, что я имею в виду, представьте, что вы повторно взвешивал один предмет много раз с интервалом в две недели между каждым взвешивание. Вы можете получить что-то вроде:

72,2, 70,1, 68,5, 69,9, 67,9, 69,6 ... 9 2017 г.

Первые несколько гирь имеют небольшую тенденцию к снижению - наши испытуемые решил немного похудеть, помните - тогда вес на уровне выкл, не считая случайной вариации около килограмма.Этот случайный вариация - это типичная ошибка . Мы определяем это как стандартное отклонение по каждому предмету измерения между тестами, после любых сдвигов в среднем учтено. Официальное название - внутри-предметный. стандартное отклонение , или стандартная ошибка измерения . С этого момента я буду называть это типичной ошибкой измерения , или просто типичная ошибка, потому что его значение действительно типичная ошибка или отклонение значения объекта от измерения к измерению.

Мы говорим об отклонении в измерениях как об ошибке , но это важно понимать, что только часть вариации вызвана ошибкой в смысле технологическая ошибка , возникшая из-за аппарат. Фактически, в приведенном выше примере отклонение происходит почти из-за полностью до биологической вариации по массе субъекта. Если бы мы повторно взвесили испытуемого с двухминутным перерывом между взвешиваниями вместо двух недель мы получили бы чисто технологическую ошибку: шум в весах.(Возможно, нам придется принять во внимание тот факт, что объект все время становился немного светлее, испарения или походов в ванную.) Ошибка измерения - это статистический термин, который охватывает вариации из любого источника. Было бы лучше говорить об измерении вариации или типовой Вариант , ошибка , а не , , но у меня могут быть проблемы убедить моих коллег ...

Я объяснил понятие типичной ошибки как вариант для одного предмета, но на практике вы вычисляете среднюю типичную ошибку для все предметы.Вы можете рассчитать это, даже если их всего два тесты, и даже когда есть сдвиг в среднем между этими тесты. См. Страницу расчетов для надежность и надежность таблицу для подробностей. Для данных о весе, показанных на рисунке, типичная погрешность составляет 1,4 кг.

Вы можете получить тесно связанный показатель погрешности, просто вычисление стандартного отклонения каждого объекта, а затем их усреднение. В результате получается общая ошибка измерения , которая представляет собой форму типичной ошибки, загрязненной изменением среднего.Сам по себе общая ошибка не является хорошим показателем надежности, потому что вы не знать, какая часть общей ошибки связана с изменением среднего и как многое связано с типичной ошибкой. Некоторые исследователи и антропометристы тем не менее использовали эту меру.

Важной формой типичной ошибки является коэффициент вариации : типичная ошибка, выраженная в процентах от среднего балла испытуемого. Для выше данных коэффициент вариации составляет 2,0%. Коэффициент вариации особенно полезно для демонстрации надежности спортивных мероприятий или тесты производительности.Для большинства событий и тестов коэффициент вариации равен от 1% до 5%, в зависимости от таких вещей, как характер события или теста, время между тестами и опыт спортсмена. Например, если коэффициент вариации бегуна, выполняющего дистанцию ​​10000 м, составляет 2,0%, бегун, который делает тест за 30 минут, имеет типичные отклонения от теста к тест 0,6 мин.

Если вы используете коэффициент вариации, а не исходный типичная ошибка, имеет смысл представить любые изменения среднего между тестами как процентов меняется .В нашем примере тела весов, сдвиг в среднем на -0,9 кг составляет -1,2%. Процент сдвигов и коэффициент вариации могут быть получены путем анализа преобразованной в журнал переменной. См. Страницу о расчетах для надежности подробности.

Все стандартные методы расчета типичной погрешности основаны на в предположении, что типичная ошибка имеет такое же среднее величина для каждого предмета. Если типичная ошибка варьируется между статистики говорят, что данные демонстрируют гетероскедастичность, или неравномерная ошибка .В этой ситуации анализ дает у вас какая-то средняя типичная ошибка, которая будет слишком высокой для одни предметы и слишком низкие для других. Избавиться гетероскедастичности, вам необходимо провести отдельный анализ для подгруппы субъектов со схожими типичными ошибками (например, мужчины и женщины) или найти способ преобразовать переменную, чтобы ошибка для преобразованной переменной uniform. Преобразование журнала часто делает ошибку однородной, когда большие значения исходной переменной есть больше ошибок.Вы должны проверять наличие неоднородной ошибки всякий раз, когда вы рассчитать статистику надежности. я объясните, как на странице расчетов.

Еще одна форма внутрипредметных вариаций, которую пропагандируют некоторые статистики: согласованные пределы надежности , что составляет 95% вероятный диапазон для разницы между оценками испытуемого в двух тестах. Например, если пределы согласования для измерения веса ± 2,5 кг, есть 95% вероятность того, что разница между оценками испытуемого за два взвешивания будет в пределах -2.5 кг и +2,5 кг (после любого обучающего или другого систематического изменение среднего при повторном тестировании исключено из поля зрения). Эквивалентно если вы повторно взвесите большое количество испытуемых, 95% из них будут иметь различие набирает в пределах от -2,5 кг до +2,5 кг. Диапазон определяется пределами соглашения рассматривается как своего рода эталонный диапазон для изменений между парами измерения: в нашем примере любое изменение от -2,5 до +2,5 кг считается быть нормальным вариантом; все остальное достаточно необычно, чтобы указывать на то, что произошло настоящее изменение.

Для нормально распределенной переменной пределы согласия составляют ± 2,77 раз типичная ошибка. 2,77 - это стандартное отклонение разницы. оценка (которая в 2 раза больше типичной ошибки), умноженная на 1,96 (включая 95% наблюдений разницы баллов). Так что даже если они очень разные по определению, тот факт, что типичная ошибка и пределы согласия пропорциональны делает их свойства похожими. Что является лучшим показателем надежности? Я предпочитаю типичную ошибку, потому что границы согласия понять труднее, их сложнее применить к ошибке единичного измерения, они слишком большой как эталонный диапазон для принятия решения об изменении предмета измерения (подробнее об этом на следующая страница), и их необходимо преобразовать в типичную ошибку для большинства статистических расчеты.


Повторное тестирование Корреляция
При построении графика тестирования и повторного тестирования значения, очевидно, что чем ближе значения к прямому линии, тем выше надежность. Корреляция повторного тестирования поэтому один из способов количественной оценки надежности: корреляция 1,00 представляет собой полное соответствие между тестами, тогда как 0,00 представляет никакого согласия. В нашем примере корреляция составляет 0,95, что представляет очень высокую надежность.

Хорошо, а нам нужен коэффициент корреляции? Почему мы не можем просто использовать типичная ошибка? Хммм... Ну, эти двое, безусловно, связаны, потому что небольшая типичная ошибка обычно означает высокую корреляцию. Но они также измеряют разные вещи. Типичная ошибка - чистая мера вариации внутри каждого предмета, тогда как корреляция коэффициент говорит нам кое-что о воспроизводимости ранга порядок испытуемых на ретест. Высокая корреляция означает, что испытуемые в основном сохраняют свои места между тестами, в то время как низкий корреляция означает, что все они будут перемешаны. Даже соотношение как высокий как 0.95 означает некоторую потерю порядка, как вы можете видеть в нашем пример в столбцах весов. Я упорядочил веса в первый столбец (Тест 1), чтобы показать вам, что порядок упорядочен немного во втором столбце (Тест 2). Это может помочь вам понять если вы думаете о возможности отрицательных корреляций для надежности. Такие вещи есть и даже хуже нуля, потому что они подразумевают, что порядок ранжирования предметов в первом тесте имеет тенденцию быть перевернутым во втором тесте.

Есть еще одно важное различие между типичной ошибкой и ретестируйте корреляцию. Типичную ошибку можно оценить по выборке предметы, которые не являются особенно репрезентативными для населения ты хочешь учиться. Например, образец может быть однородным. относительно населения, или вы можете провести несколько повторных тестов только на несколько предметов. В любом случае обычно можно предположить, что Типичная ошибка относится к любому предмету в популяции. Но корреляция повторного тестирования чувствительна к природе образца, используемого для оцените это.Например, если образец однородный, корреляция будет низкой. Или если несколько тестов выполняются только на мало субъектов, итоговая оценка корреляции будет "зашумленной" (поверьте мне на слово). Поэтому всякий раз, когда вы интерпретируете корреляцию, не забудьте принять во внимание образец, который использовался для вычислите это.

Как рассчитать корреляцию ретеста? Обычный Пирсон коэффициент корреляции приемлем для двух тестов, но он переоценивает истинную корреляцию для небольших размеров выборки (менее ~ 15).Лучшим показателем корреляции повторного тестирования является внутриклассовый коэффициент корреляции или ICC. У него нет такого предубеждения небольшие образцы, а также имеет то преимущество, что его можно рассчитывается как единая корреляция, если у вас более двух тестов. Фактически, внутриклассовая корреляция эквивалентна соответствующему среднее значение корреляций Пирсона между всеми парами тестов. Вы использовать дисперсионный анализ или повторные измерения для выполнения расчетов, как подробно описано в надежности расчеты.

Пирсоновские и внутриклассовые корреляции не подвержены никакому изменению имею ввиду при повторном тестировании. Итак, в нашем примере тот факт, что веса немного понижение во втором тесте не влияет на корреляцию коэффициент. Так и должно быть. Вопрос в любом изменение среднего значения при повторном тесте следует учитывать отдельно.

Кстати, я не знаю, что означает intraclass . я предполагаю intra относится к способу, которым типичная ошибка входит в расчет корреляции.


Каппа Коэффициент: надежность номинальных переменных
Надежность также можно определить для номинальные переменные, чтобы представить последовательность, с которой что-то засекречен несколько раз. Например, насколько последовательны субъекты по своему выбору любимого вида спорта, или в согласии или не согласен с утверждением? Лучшая мера - это то, что называется коэффициент каппа . Это аналогично корреляции коэффициент и имеет тот же диапазон значений (от -1 до +1).Насколько я знаете, нет ничего похожего на типичную ошибку или изменение в среднее значение для номинальных переменных.


Надежность альфа
Спортивные психологи часто определяют переменную путем эффективного усреднения баллов по двум или более пунктам анкеты, состоящей из нескольких пунктов. или инвентарь. Надежность альфа переменной получается путем предположения каждый элемент представляет собой повторное тестирование одного элемента. Например, если есть пять элементов, это как если бы пять баллов были оценками повторного тестирования для одного элемента.Но надежность рассчитывается таким образом, что представляет надежность означает пунктов, а не надежность какого-либо отдельного пункта. Таким образом, для Например, альфа-надежность 10 элементов будет выше, чем у 5 аналогичных Предметы.

Надежность Alpha следует рассматривать как меру внутреннего согласованность среднего значения предметов на момент введения анкета. Это не проверка надежности. Для этого анкета должна быть заполнена на двух или более поводов.


Перейти к: Далее · Предыдущий · Содержание · Поиск · Главная
Hopkins WG (2000). Меры надежности в спортивной медицине и науке. Спортивная медицина 30, 1-15 (PDF перепечатка)
Последнее обновление 4 окт 2011 г.

Надежность (статистика)

В статистике надежность - это согласованность набора измерений или измерительного прибора, часто используемого для описания теста.Это может быть связано с тем, дают ли измерения одного и того же инструмента или могут ли они дать одно и то же измерение (повторный тест), или в случае более субъективных инструментов, таких как личностный анализ или инвентаризация черт, дают ли два независимых эксперта одинаковые оценки ( межэкспертная надежность). Надежность обратно пропорциональна случайной ошибке.

Надежность не предполагает действительности. То есть надежная мера измеряет что-то последовательно, но не обязательно то, что предполагается измерять.Например, хотя существует множество надежных тестов на определенные способности, не все из них могут быть пригодны для прогнозирования, скажем, производительности труда. С точки зрения точности и точности, надежность - это точность, а достоверность - это точность.

В экспериментальных науках надежность - это степень, в которой измерения теста остаются согласованными при повторных тестах одного и того же объекта в идентичных условиях. Эксперимент считается надежным, если он дает согласованные результаты одной и той же меры.Это ненадежно, если повторные измерения дают разные результаты. Это также можно интерпретировать как отсутствие случайной ошибки измерения. [ Руднер, Л.М., и Шафер, В.Д. (2001). Надежность. «ЭРИК Дайджест». Колледж Парк, Мэриленд: Информационный центр ERIC по оценке и оценке. [ http://www.ericdigests.org/2002-2/reliability.htm ] ]

В инженерии надежность - это способность системы или компонента выполнять свои требуемые функции в указанных условиях для указанный период времени.Часто это выражается в виде вероятности. Для оценки надежности используются многие статистические инструменты. См. Дальнейшее обсуждение в инженерии надежности.

Часто используемый пример, используемый для выяснения разницы между надежностью и достоверностью в экспериментальных науках, - это обычные весы для ванной. Если кто-то весит 200 фунтов. Шагает по шкале 10 раз, и каждый раз она показывает «200», значит, измерение является надежным и достоверным. Если на шкале постоянно отображается «150», то это неверно, но все же надежно, потому что измерения очень стабильны.Если шкала сильно варьировалась в районе 200 (190, 205, 192, 209 и т. Д.), То шкала могла считаться действительной, но не надежной.

Оценка

Надежность можно оценить с помощью множества методов, которые нельзя разделить на два типа: одиночное администрирование и множественное администрирование. Методы множественного введения требуют проведения двух оценок. В методе повторного тестирования надежность оценивается как коэффициент корреляции момента произведения Пирсона между двумя введениями одного и того же показателя.В методе «альтернативных форм» надежность оценивается коэффициентом корреляции «произведение-момент» Пирсона двух различных форм меры, обычно применяемых вместе. Методы однократного введения включают «разделенную половину» и «внутреннюю согласованность». Метод разделения половин рассматривает две половины меры как альтернативные формы. Эта оценка «половинной надежности» затем повышается до полной длины теста с использованием формулы прогнозирования Спирмена-Брауна. Наиболее распространенной мерой внутренней согласованности является альфа Кронбаха, которая обычно интерпретируется как среднее значение всех возможных коэффициентов разделения половин.Кортина, Дж. М. (1993). Что такое коэффициент альфа? Исследование теории и приложений. "Журнал прикладной психологии, 78" (1), 98-104. ] Альфа Кронбаха является обобщением более ранней формы оценки внутренней согласованности, формулы Кудера-Ричардсона 20.

Каждый из этих методов оценки не чувствителен к различным источникам ошибок, и поэтому нельзя ожидать, что они будут одинаковыми. Кроме того, надежность является свойством «оценок меры», а не самой меры, и поэтому считается, что она «зависит от выборки».Оценки надежности для одной выборки могут отличаться от оценок для второй выборки (сверх того, что можно было бы ожидать из-за вариаций выборки), если вторая выборка взята из другой совокупности, потому что истинная надежность другой в этой второй совокупности. (Это верно для мер всех типов - мерки могут хорошо измерять дома, но иметь низкую надежность при использовании для измерения длины насекомых.)

Надежность можно повысить за счет ясности выражения (для письменных оценок), увеличения меры, и другие неформальные средства.Однако формальный психометрический анализ, называемый предметным анализом, считается наиболее эффективным способом повышения надежности. Этот анализ состоит из вычисления индексов трудностей и различий пунктов, последний индекс включает вычисление корреляций между заданиями и суммы баллов по заданию всего теста. Если элементы, которые являются слишком сложными, слишком простыми и / или имеют почти нулевую или отрицательную дискриминацию, заменяются более качественными элементами, надежность меры повысится.2_E - это дисперсия измеренных, истинных оценок и оценок ошибок соответственно. К сожалению, нет возможности напрямую наблюдать или вычислять истинную оценку, поэтому для оценки надежности теста используются различные методы.

Некоторые примеры методов оценки надежности включают надежность повторного тестирования, надежность внутренней согласованности и надежность параллельного тестирования. Каждый метод по-своему решает проблему определения источника ошибки в тесте.

Теория отклика предмета

Теоретикам классического тестирования было хорошо известно, что точность измерения неодинакова по шкале измерения.Тесты, как правило, лучше различаются у испытуемых со средним уровнем черт и хуже - у испытуемых с высокими и низкими баллами. Теория отклика элемента расширяет понятие надежности с единственного индекса до функции, называемой «информационная функция». Информационная функция IRT является обратной стандартной ошибкой условной наблюдаемой оценки для любого заданного результата теста. Более высокие уровни информации IRT указывают на более высокую точность и, следовательно, на большую надежность.

ee также

* Точность
* Байесовский вывод
* Цензура (статистика)
* Коэффициент вариации
* Однородность (статистика)
* Внутренняя согласованность
* Уровни измерения
* Точность
* Пропорциональное снижение потерь
* Теория надежности
* Техника надежности
* Воспроизводимость
* Научный метод
* Статистика
* Достоверность (статистика)

Ссылки

Внешние ссылки

* [ http: // www.неопределенность-in-engineering.net Модели неопределенности, количественная оценка неопределенности и обработка неопределенности в инженерном деле ]
* [ http://www.visualstatistics.net/Statistics/Principal%20Components%20of%20Reliability/PCofReliability.asp взаимосвязь между концепциями корреляционной и внутренней согласованности надежности теста ]
* [ http://www.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *