కుడర్ రిచర్డ్సన్ పద్ధతి, ఇది క్రోన్‌బాచ్ యొక్క ఆల్ఫా మాదిరిగానే ఉంటుంది, రెండోది నిరంతర వస్తువుల కోసం మరియు కుడెర్ రిచర్డ్సన్ డైకోటోమస్ వస్తువుల కోసం వ్యక్తీకరించబడింది.
కొలత సాంకేతికత యొక్క విశ్వసనీయతను లెక్కించడానికి అనేక విధానాలు ఉన్నాయి. ఇవన్నీ విశ్వసనీయత గుణకాలను ఉత్పత్తి చేసే సూత్రాలను ఉపయోగిస్తాయి. ఈ కారకాలు 0 నుండి 1 వరకు ఉంటాయి. ఇక్కడ 0 యొక్క గుణకం అంటే సున్నా విశ్వసనీయత మరియు 1 గరిష్టంగా సరైన విశ్వసనీయతను సూచిస్తుంది (మొత్తం విశ్వసనీయత).
గుణకం సున్నా (0) కు దగ్గరగా ఉంటుంది, కొలతలో ఎక్కువ లోపం మరియు కొలత 1 కి దగ్గరగా ఉంటుంది. ఈ పద్ధతి యొక్క అనువర్తనం ప్రభావవంతంగా ఉండటానికి, ఈ క్రింది ump హలను అనుసరించాలి:
-మరియు మొత్తం పరీక్ష స్కోర్‌ల యొక్క వైవిధ్యం.
-సంఖ్యాకం నిజమైన వైవిధ్యం, లేదా అంశాల సమిష్టి మొత్తం.
-అంశాలు వివక్ష చూపకపోతే, వాటి ప్రామాణిక విచలనాలు చిన్నవిగా ఉంటాయి, లెక్కింపు తక్కువగా ఉంటుంది మరియు అందువల్ల విశ్వసనీయత కూడా తక్కువగా ఉంటుంది.
ప్రామాణిక విచలనాలు పెద్దవి అయితే వాటికి సంబంధం లేకపోతే, విశ్వసనీయత తగ్గుతుంది, ఎందుకంటే అంశాల మధ్య ఈ సంబంధం లేనిది అంటే మొత్తం స్కోర్‌లు వేరు చేయబడవు.
కంటెంట్ యొక్క బలం పొందడం సంక్లిష్టమైనది. మొదట, వేరియబుల్ ఇతర పరిశోధకులు ఎలా ఉపయోగించారో సమీక్షించడం అవసరం. మరియు ఈ సమీక్ష ఆధారంగా, వేరియబుల్ మరియు దాని కొలతలు కొలిచేందుకు సాధ్యం వస్తువుల విశ్వం వివరించబడుతుంది.
