Byun, Chul-Hoon;Jeon, Chang-Kyun;Lee, Taek;In, Hoh Peter
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.6
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pp.2139-2151
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2014
Embedded system testing, especially long-term reliability testing, of flash memory solutions such as embedded multi-media card, secure digital card and solid-state drive involves strategic decision making related to test sample size to achieve high test coverage. The test sample size is the number of flash memory devices used in a test. Earlier, there were physical limitations on the testing period and the number of test devices that could be used. Hence, decisions regarding the sample size depended on the experience of human testers owing to the absence of well-defined standards. Moreover, a lack of understanding of the importance of the sample size resulted in field defects due to unexpected user scenarios. In worst cases, users finally detected these defects after several years. In this paper, we propose that a large number of potential field defects can be detected if an adequately large test sample size is used to target weak features during long-term reliability testing of flash memory solutions. In general, a larger test sample size yields better results. However, owing to the limited availability of physical resources, there is a limit on the test sample size that can be used. In this paper, we address this problem by proposing a self-adaptive reliability testing scheme to decide the sample size for effective long-term reliability testing.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2006.03a
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pp.111-120
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2006
Opening size of 3 types of geotextile were tested using dry and wet sieving methods to evaluate characteristics of test methods and to compare the test results. Judging from test results, dry sieving method is a poor test, having many problems causing many errors but a simple-quick test. Wet sieving method is a very specific test avoiding many of the problems of dry sieving such as electrostatic charges, trapping in the geotextiles and so on. However, one of wet sieving tests, KSK ISO12956, takes long time to complete a test and is too strict to handle loss of granular material. Generally, opening size of a geotextile by wet sieving test is smaller than that of dry sieving test. Especially, opening size by KSF 2126 which is one of wet sieving test but disused at present anymore is similar or smaller than that by KSK ISO12956 method.
There has been increasing attention on sample size requirements in peer reviewed medical literatures. Accordingly, a statistically-valid sample size determination has been described for a variety of medical situations including diagnostic test accuracy studies. If the sample is too small, the estimate is too inaccurate to be useful. On the other hand, a very large sample size would yield the estimate with more accurate than required but may be costly and inefficient. Choosing the optimal sample size depends on statistical considerations, such as the desired precision, statistical power, confidence level and prevalence of disease, and non-statistical considerations, such as resources, cost and sample availability. In a previous paper (J Vet Clin 2012; 29: 68-77) we briefly described the statistical theory behind sample size calculations and provided practical methods of calculating sample size in different situations for different research purposes. This review describes how to calculate sample sizes when assessing diagnostic test performance such as sensitivity and specificity alone. Also included in this paper are tables and formulae to help researchers for designing diagnostic test studies and calculating sample size in studies evaluating test performance. For complex studies clinicians are encouraged to consult a statistician to help in the design and analysis for an accurate determination of the sample size.
Mohamad Adam Bujang;Evi Diana Omar;Diana Hui Ping Foo ;Yoon Khee Hon
Restorative Dentistry and Endodontics
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v.49
no.1
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pp.3.1-3.8
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2024
This article is a narrative review that discusses the recommended sample size requirements to design a pilot study to assess the reliability of a questionnaire. A list of various sample size tables that are based on the kappa agreement test, intra-class correlation test and Cronbach's alpha test has been compiled together. For all calculations, type I error (alpha) was set at a maximum value of 0.05, and power was set at a minimum value of 80.0%. For the kappa agreement test, intra-class correlation test, and Cronbach's alpha test, the recommended minimum sample size requirement based on the ideal effect sizes shall be at least 15, 22, and 24 subjects respectively. By making allowances for a non-response rate of 20.0%, a minimum sample size of 30 respondents will be sufficient to assess the reliability of the questionnaire. The clear guideline of minimum sample size requirement for the pilot study to assess the reliability of a questionnaire is discussed and this will ease researchers in preparation for the pilot study. This study provides justification for a minimum requirement of a sample size of 30 respondents specifically to test the reliability of a questionnaire.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.6
no.2
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pp.9-15
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1995
In discriminant analysis the procedures commonly used to estimate the dimensionality involve testing a sequence of dimensionality hypotheses. There is a problem with the size of the test since dimensionality hypotheses are tested sequentially and thus they are actually conditional tests. The focus of this paper is "How is the size of the test affected by viewing this sequence of tests as conditional tests?".
Purpose: After product development, a Reliability Demonstration Test(RDT) is performed to confirm that the target life has been achieved. In the RDT, there are cases where the test equipment cannot accommodate all samples. Therefore, this study considers a test method to most economically demonstrate the target life of the product at a certain confidence level when the sample size is larger than the capacity of the test equipment. Methods: If the sample size is larger than the capacity of the test equipment, test equipments may be added or the test time of individual samples may be increased. So the test method is designed to cover this situation with limited capacity. A zero-failure test method is applied as a test method to RDT. To minimize the cost, the test cost is defined and the cost function is obtained. Finally, we obtain the optimal test plan. Results: A zero-failure test method is designed when the sample size is larger than the capacity of the test equipment, and the expected total cost is derived. In addition, the process of calculating the appropriate sample size, test time, and number of test equipment is illustrated through an example, and the effects of model parameters to the optimal solutions are investigated numerically. Conclusion: In this paper, we study a zero-failure RDT with test equipment that has limited capacity. The expected total cost is derived and the optimal sample size, test time, and number of test equipment are determined to minimize the expected total cost. We also studied numerical examples and for further studies, we can relax some restrictions in the test model and optimize the test method.
Runs test is a mathematical tool to test the stationarity of electromyographic (EMG) signals. The purpose of this study is to investigate the effects of segmentation size on the stationarity of EMG signals in runs test. Six subjects participated in this experiment and performed isometric trunk exertions for twenty seconds at the load level of 25% and 50% MVC. The signals extracted from the erector spinae muscles were divided into the intervals of 1000ms and the stationarity of the signal in each interval was tested by the runs test. In this test, seven segmentation sizes such as 1.0, 2.0, 3.9, 7.8, 15.6, 31.3 and 62.5ms were applied. Additionally, two stationarity tests of reverse arrangements test and modified reverse arrangements test were used to verify the results of the runs test. In results, the segmentation size of 62.5ms showed the similar results with the other stationarity tests. However, the stationarity values among there tests were different each other when segmentation sizes other than 62.5ms were used. These results indicated the effect of segmentation size in runs test that needs to be considered to have consistent and sensitive result in stationarity test.
Effects of ferrite grain size on static and dynamic deformation behaviors of SCM415 stels were investigated in this study. Dynamic torsional test was conducted using torsional Kolsky bar with the strain rate of $1.6{\times}10^3/s$. Specimens with three different grain size of ferrite, $4.6{\mu}m$, $11{\mu}m$, $35.5{\mu}m$ were used. Dimple fracture mode of the dynamic test specimens showed adiabatic shear bands on the beneath of fracture surface. Increased uniform elongation and decreased non-uniform elongation appeared as grain size of ferrite decreased in dynamic torsional test. However, shear strength was independent on grain size of ferrite.
In this paper, an accelerated life test procedure for a vacuum cleaner motor is proposed. We investigate the failure mechanism of the motor and select some accelerating factors and determine the orifice size as a key accelerating factor. Three stress levels of orifice size are tested and the failure data with censored data are analyzed. The modified accelerating test will reduce the test time in design phase by using the accelerating factor.
Lee, Youn Ho;Lee, Kye Shin;Lee, Hak Jae;Kim, Sang Moon;Moon, Ki Sung
Journal of Applied Reliability
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v.14
no.3
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pp.162-168
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2014
This paper discusses the application of Bayesian techniques with test data on similar products for performing the Economical Reliability Test of new one-shot device. Using the test data on similar products, reliability test required lower sample size currently being spent in order to demonstrate a target reliability with a specified confidence level. Furthermore, lower sample size reduces cost, time and various resources on reliability test. In this paper, we use similarity as calculating weight of similar products and analyze similarity between new and similar product for comparison of the essential function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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