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実験を行って特定の結果を得るすべての研究者は、「もう一度やれますか？」という質問をしなければなりません。再現性は、答えが「はい」である可能性の尺度です。再現性を計算するには、同じ実験を複数回実施し、結果の統計分析を実行します。再現性は標準偏差に関連しており、一部の統計学者は2つの同等物を検討しています。ただし、さらに一歩進んで、再現性を平均の標準偏差と同等にすることができます。これは、標準偏差をサンプルセット内のサンプル数の平方根で除算することによって得られます。
TL; DR（長すぎる;読まなかった）
一連の実験結果の標準偏差は、結果を生成した実験の再現性の尺度です。さらに一歩進んで、再現性を平均の標準偏差と同等にすることもできます。
再現性の計算
再現性について信頼できる結果を得るには、同じ手順を複数回実行できる必要があります。理想的には、同じ研究者が同じ環境条件の下で同じ材料と測定器を使用して同じ手順を実行し、すべての試行を短時間で行います。すべての実験が終了し、結果が記録されると、研究者は次の統計量を計算します。
平均： 平均は基本的に算術平均です。それを見つけるには、すべての結果を合計し、結果の数で割ります。
標準偏差： 標準偏差を見つけるには、平均から各結果を減算し、差を2乗して、正の数のみを確保します。これらの平方差を合計し、結果の数から1を引いた値で割り、その商の平方根を取ります。
平均の標準偏差： 平均の標準偏差は、結果の数の平方根で割った標準偏差です。
再現性を平均の標準偏差とするか標準偏差とするかは、数値が小さいほど再現性が高く、結果の信頼性が高いことは事実です。
例
ある会社は、ボウリングボールを発射するデバイスを販売したいと考えています。このデバイスは、ダイヤルで選択されたフィート数だけボールを正確に発射すると主張しています。研究者は、ダイヤルを250フィートに設定し、繰り返しテストを行い、試行ごとにボールを取得し、重量の変動をなくすためにボールを再起動します。また、各試行の前に風速をチェックして、打ち上げごとに同じになるようにします。フィート単位の結果は次のとおりです。
250, 254, 249, 253, 245, 251, 250, 248.
結果を分析するために、彼らは平均の標準偏差を再現性の尺度として使用することにしました。次の手順を使用して計算します。
平均は、すべての結果の合計を結果数= 250フィートで割ったものです。
二乗和を計算するには、平均から各結果を減算し、差を二乗して結果を追加します。
(0)2 + (4)2 + (-1)2 + (3)2 + (-5)2 + (1)2 + (0)2 + (-2)2 = 56
平方和を試行回数から1を引いた値で割って、結果の平方根を取ることにより、SDを求めます。
SD =（56÷7）の平方根= 2.83。
標準偏差を試行回数の平方根（n）で割って、平均の標準偏差を求めます。
SDM = SD÷ルート（n）= 2.83÷2.83 = 1。
0のSDまたはSDMが理想的です。結果にばらつきがないことを意味します。この場合、SDMは0より大きくなります。すべての試行の平均はダイヤルの読み取り値と同じですが、結果にはばらつきがあり、そのばらつきが満たされるかどうかを判断するのは会社次第です。その基準。