河南西门子200CN代理商

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浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-wqy-shqw）

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致各种难堪的失误，特别是当研究者不理解方法论背后的惯例和假设时。即使存在普遍接受的方法论，研究者也不能解除责任，放弃从所需证据的角度来证明技术选择的正当性。基准测量是软件工程方法中基于集合证据产出适当结果的例子。它需要根据定义非常准确的程序（或基准）来度量性能。SPEC CPU基准是一个很好的例子，不管它的名字如何，它度量了CPU、内存子系统、操作系统和高CPU使用率应用程序编译器的组合性能。它包含了一系列应用程序源码，外加如何编译它们的详细指示，以及如何运行输入并度量它们的指示。

如果基准有明确的规定和适当的应用，你就能很准确地知道基准的结果意味着什么，也就不需要慌乱地比较Sun、HP、Intel之间的结果差异。这种可靠性和可比性正是发明基准的目的，也使它成为了可信度的标志。

那基准是免费的午餐吗？当然不是！对基准证据的真正顾虑是相关性：所使用的度量是否能代表所关注的现象并适用与此。基准所包含的内容始终是一个值得关注的问题，而且常常争吵不休。SPEC CPU从这方面来说是相当成功的，但论及其他，如关系型数据库管理系统（RDBMSes）事物处理负载量的基准TPC-C，就引起了很多的怀疑。并为现象和因素之间的关系提供有根据的解释。定性研究不一定是“软的”，定量研究也不一定是“硬的”。

优质研究的结果绝不会是武断的。好的科学寻求可重现的（“硬的”）结果，因为可重现的结果意味着它是可靠的，而且重现的过程使研究方法接受严格的审查。重现结果意味着重复（“复制”）各自的研究，要么在几乎完全相同的情况下（紧密复制），要么在不同但是想法类似的方式下（宽松复制）

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角度来说，定量研究的结果有时不能重现。比如，John Daly对继承深度的研究被三个不同的研究组复制，得出了相互矛盾的结果

总结而言，定量研究的优势是用几句简单的陈述就能描述情况，因此，有时能把事情弄得很清楚。它们的劣势是忽视了太多的信息，以至于通常很难确定结果真正意味着什么以及何时适用。定性研究的长处是它们的结果反映并展示了真实世界的复杂度。劣势是它们因此更难评估。如果不清楚如何把研究结果映射到真实世界的环境下，任何研究都难以应用于真实生活，或是因为实验范围太过狭窄，无法普及，或是因为观测的背景太过不同。

“底线”是方法必须适用于问题。关于社会背景、流程的问题，以及人们相信他们所做的事和他们真实做过的事之间的差异，需要不同形式的调查，这不是算法性能能解决的问题。

2.3　整合证据

解决证据局限性的一种方法是结合不同形式或不同渠道的证据，就是把针对同样问题的不同研究结果整合起来。梳理证据背后的原因是，如果不同形式的证据或者不同渠道的证据能够呼应的话（或者至少不相互矛盾），它们就聚集了一种“重要性”，加在一起的可信度在自己的环境中用它来确保他们没有忽视或忘记某些东西。也许，