浙江西门子开关电源中国授权一级供应商
浔之漫智控技术(上海)有限公司(xzm-wqy-shqw)
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盲目追随会导致各种难堪的失误,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”。
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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)。定性研究几乎总是涉及独特的人文背景,因此很难紧密复制。然而,那不意味着研究结果不能重现;这通常是可能的。从相关性的角度来说,宽松复制比紧密复制更有价值,因为这意味着结果更具普及性。从另一个角度来说,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。