Vad är korsvalidering?

korsvalidering är en metod som används i kemi och ett brett spektrum av andra vetenskapliga områden för att jämföra resultaten från flera experimentella metoder med samma mål. Helst kommer korsvalidering att validera båda experimentella metoderna genom att returnera samma resultat. Olika resultat kan indikera mänskliga fel eller fel i experimentell design. Skillnaderna kan användas för att identifiera fel och för att förfina en eller flera av de experimentella metoderna tills konsekventa och repeterbara resultat erhålls.

för korsvalidering för att lyckas är det i allmänhet nödvändigt att forskare vet att en av metoderna ger exakta resultat. Målet är alltså att göra den nya och obekräftade metoden, eller komparatorn, returnerar resultat som är identiska med de kända metoden eller referensen. Om ingen av metoderna är kända för att vara korrekt kan de förmodligen justeras för att returnera samma resultat, men det finns fortfarande ingen garanti för att dessa resultat är korrekta.

Forskare använder ofta korsvalidanär man introducerar en ny, effektivare experimentell metod som är avsedd att ersätta en äldre metod. Den nya metoden är endast användbar om den kan användas för samma syfte som den metod som den är avsedd att ersätta. Korsvalidering används för att säkerställa att den nya metoden är lika effektiv som den gamla och att effektiviteten inte kommer till priset för noggrannhet.

Resultaten från experiment som användes för korsvalidering kan framställas kvalitativt eller kvantitativt baserat på experimentets natur. Framgången för några enkla kemi -experiment kan bedömas genom enkla visuella signaler som färgförändring. En ny metod som resulterar i samma färgförändring kan i vissa fall bedömas framgångsrika. Den mest moderna vetenskapliga forskningen är emellertid till stor del baserad på kvantitativa metoder. Som sådan måste kvantitativ information jämföras och skillnader i numeriska data används för att bedöma SUCCESS eller misslyckande av ett valideringsexperiment.

Mycket korsvalideringsresultat förlitar sig på stora kroppar av statistiska data snarare än på kvalitativ information eller på en eller två värden som temperatur eller surhet. För sådana statistiska data finns det inget enda specifikt nummer eller uppsättning siffror som är korrekt medan alla andra är felaktiga. Framgången för en korsvalidering bedöms utifrån huruvida de data som returneras faller inom en viss tröskel för acceptabelt fel. I sådana experiment kan vissa av de återbetalda värden vara acceptabla medan andra är felaktiga, vilket indikerar att specifika delar av de testade metoderna måste revideras.