Содержание

Как проверить ТЭН тестером – как с помощью мультиметра проверить электрический ТЭН

Трубчатые электронагреватели применяются в бытовой и промышленной сфере. Они необходимы для работы такой привычной техники, как стиральная машинка, утюг или чайник. Однако, иногда необходимо понять, нуждается ли ТЭН в замене или ремонте. Проверить ТЭН в домашних условиях очень просто.

Из чего состоит устройство ТЭНа?

Такое устройство, как ТЭН, выполняет функцию преобразования электрической энергии в тепловую. Благодаря этому, он и выполняет нагрев воды. Данные приборы способны работать в самых разнообразных средах, поэтому они изготавливаются из качественного материала. Прежде чем приступить к ремонту, необходимо понять, из каких деталей состоит электрический нагреватель. Это:

  • спираль;
  • контактный стержень;
  • изолятор;
  • наполнитель;
  • герметик;
  • контактные гайки и шайбы;
  • трубчатая металлическая оболочка.

Внутренняя конструкция ТЭНа достаточно проста и проверить ее можно быстро, если придерживаться определенного алгоритма действий и использовать качественное оборудование.

Почему могут возникнуть неисправности в трубчатом электронагревателе?

Как правило, при поломке ТЭНа электроприбор перестает нагревать воду. Причин для поломки данного элемента может быть множество, от неисправности выключателя до выхождения из строя системы. Однако, существует несколько наиболее распространенных причин поломки нагревателя:

  • нить хромовой спирали оборвалась;
  • перегрев нити, который способствует ее расплавлению;
  • возникновение большого слоя накипи внутри системы;
  • использование ТЭНа не в жидкой среде;
  • плохое качество устанавливаемого ТЭНа;
  • возникновение короткого замыкания спирали на оболочку из металла.

Можно отметить всего два вида наиболее распространенных проблем, которые возможно проверить тестером в домашних условиях. Этими неисправностями является обрыв спирали и пробой изоляции.

Данные проблемы можно обнаружить, только если проверять трубчатый нагреватель различными способами. Проблемы имеют начало в разных элементах конструкции ТЭНа. Гарантией изоляции служит трубка, находящаяся внутри нагревателя и заполненная песком. Обрыв спирали же образуется уже внутри этой изоляционной трубки и мало с ней связан.

Как проверить ТЭН своими руками?

Проверить состояние трубчатого электронагревателя можно только после определения мощности прибора. Мощность ТЭНа обычно указывается на самом корпусе электронагревателя.

Конечно, прежде чем приступить к проверке, необходимо отсоединить все провода от электроприбора. Проверка ТЭНа служит промежуточным и неотъемлемым шагом между возникновением проблемы и ее непосредственным устранением. Проверка может быть выполнена несколькими способами:

  • стрелочным тестером – необходимо коснуться щупами прибора к выводам электронагревателя при этом минимизировав сопротивление, оптимальный уровень сопротивления для спирали узнается при помощи онлайн-калькулятора или рассчитывается по специальным формулам;
  • мультимером – он используется в том случае, если спираль не обрывалась, одним концом щупа нужно коснуться к выводу ТЭНа, а другим к трубке, устройство должно показывать значение «1», при других показаниях вероятно короткое замыкание;
  • светодиодом и батарейкой (или источником питания) – при подключении светодиода к ТЭНу нужно соблюдать полярность, светящийся светодиод означает то, что спираль не повреждена;
  • индикатором фазы – данный вид проверки лучше не осуществлять самостоятельно, поскольку если процедура будет проведена неправильно, то это может нанести серьезный вред здоровью, есть главное условие осуществления данной проверки – не прикасаться к ТЭНу после того, как он был подключен к розетке;
  • контролькой электрика – данный вариант проверки основывается на включении лампочки со спиралью в определенной последовательности, после этого происходит подключение схемы к обычной электропроводке мощностью в 220 вольт, а результатом последовательного подключения вилки со шнуром, лампочки, патрона и ТЭНа должно быть яркое свечение лампочки.

Выбор способа проверки зависит от ваших навыков и знаний. Наиболее безопасным и удобным вариантом в домашних условиях считается использование мультимера.

Нужно отметить, что трубчатый электронагреватель считается неисправным в том случае, если в ходе его проверки приборы не показали сопротивления. Узнать, есть ли повреждения в конструкции ТЭНа, можно даже визуально. Например, если вы видите, что на внешних поверхностях прибора есть темные пятна, это значит, что присутствует пробой на корпусе ТЭНа, а, следовательно, его нужно менять.

Как проверить ТЭН бойлера тестером и без него

По статистике, ТЭНы в бойлерах выходят из строя довольно часто. В каждом четвертом случае владельцы сталкиваются с тем, что прибор не нагревает воду, хотя все индикаторы, в том числе и датчики температуры, и терморегуляторы указывают на правильное подключения. Бывают случаи, что водонагреватель “пробивает” током, тем самым подвергая опасности людей. В этом случае одной из причин может являться разрушение оболочки и периклаза (керамического наполнения) трубчатого электрического нагревателя. Тогда спираль, находящаяся под напряжением, будет соприкасаться с жидкостью в баке.

Есть несколько способов того, как проверить трубчатый электронагреватель

 (или по-другому ТЭН бойлера)  тестером, мультиметром и без него. Не имеет значения, какой тестер или мультиметр вы используете для диагностики ТЭНа. Существуют цифровые и стрелочные модели, и их стоимость никак не влияет на качество проверки, главное — использовать исправные приборы. Но для начала, необходимо вычислить сопротивление для вашего водонагревателя. Формула расчёта довольно простая:

R=U*U/P
где – R искомое сопротивление, U – это напряжение, которое равно 220 В, P – это мощность устройства.

Например, сопротивление для бойлера Аристон PRO R 100V мощностью 1500 Вт будет рассчитываться так:

R=220*220/1500=32,3 Ом.

А для водонагревателя Gorenje GBF T/V9 с мощностью 1800 Вт, сопротивление должно равняться:

R=220*220/1800=26,8 Ом.

Значение мощности электронагревателя прописано в инструкции по эксплуатации, на упаковке и на шильдике (заводской наклейке-ярлычке со штрих-кодом), расположенной внизу бойлера.

Что-бы проверить работоспособность тэна, прежде всего необходимо отключить устройство от электросети. После этого снимаем защитную крышку, которая находится внизу водонагревателя. Для этого крестообразной отверткой откручиваем шурупы, и поддеваем крышку, чтобы открылись защелки. Снимаем изоляцию с клемм подключения к трубчатому электронагревателю, отключаем провода и приступаем к проверке.

Проверить ТЭН на исправность можно следующими способами:

  • Проверка с помощью мультиметра. Выставляем ручку тестера на измерение сопротивления (обозначается значком Ω) в диапазоне 200 Ом. Подсоединяем щупы к клеммам подключения ТЭНа и смотрим на показания прибора. Если прибор покажет рассчитанное ранее значение сопротивления – это означает, что ТЭЕ в исправном состоянии. Если на экране отображается ноль, единица или бесконечность – это означает, что произошло замыкание или разрыв и ТЭН подлежит замене. Следующий шаг – это проверка бойлера на пробой корпуса. Ручку мультиметра выставляем в режим «прозвона» зуммер (обозначается значком распространения звука). Первый щуп подключаем к клемме трубчатого электронагревателя, второй к корпусу бойлера или клемме заземления. Если прибор начнет «пищать», значит, есть пробой на корпус, данная неисправность может привести к удару электрическим током при прикосновению к водонагревателю.
  • Проверка с помощью мегомметра. Выставляем диапазон измерения 500 В. Одну клемму подключаем к контакту ТЭНа, вторую к корпусу бойлера. Если мегомметр показывает число выше 0,5 МОм, то элетронагреватель исправен.
  • Проверка с помощью контрольной лампочки. При отсутствии тестера, проверить работу трубчатого электронагревателя на разрыв можно, с помощью контрольной лампочки. Собираем цепь, которая состоит из двух медных одножильных проводов на одних концах, которых – щупы, а один из проводов последовательно подключен к патрону. В патрон вкручиваем лампочку на 220 вольт. Выполняем проверку: к первому контакту ТЭНа подсоединяем ноль от сети, а ко второму через контрольную лампу – фазу. Если лампочка загорится, это означает отсутствие обрыва.

Как проверить ТЭН стиральной машины мультиметром

При выходе из строя нагревательного элемента большинство современных стиралок прерывают программу с ошибкой. Так, Bosch пишет F19 на дисплее, Индезит – F08, LG – HE или tE, Samsung – Н1, Н2, НЕ, Е5, Е6, Аристон – F08. Старые модели могут нормально проходить весь цикл в холодной воде: это легко понять по холодному стеклу люка во время выполнения программы и низкому качеству стирки. Нередко о поломке ТЭНа становится известно, когда машинка при включении программы или во время стирки выбивает автомат или УЗО.

Если вы подозреваете, что в вашей стиральной машине вышел из строя нагревательный элемент, и хотите сами проверить данный узел – вам потребуется мультиметр.

Где находится ТЭН

Наиболее типичное расположение ТЭНа – внизу под баком. Но в силу конструктивных особенностей, добраться до него в разных машинках можно по-разному. Так, в Indesit и Ariston оптимальный способ получить доступ к нагревательному элементу – это снять заднюю стенку. А в большинстве Bosch, Neff и Siemens потребуется разбирать переднюю панель.

Обратите внимание! Вытаскивать из машинки ТЭН для проверки мультиметром не обязательно: достаточно снять провода с клемм.

Проверка сопротивления ТЭНа

Чтобы проверить сопротивление ТЕНа, необходимо:

  • Обесточить СМА.
  • Открутить заднюю панель или разобрать переднюю. Снять провода с клемм (рекомендуем снимать на фото весь процесс, чтобы вы могли потом в нужном порядке вернуть все на место!)
  • Рассчитать сопротивление вашего ТЭНа по формуле R= U²/P, где U – напряжение, которое подается на ТЭН (220V), а P – мощность водонагревателя. Она указана на корпусе ТЭНа.

Примечание! Например, ваш ТЭН имеет мощность 2 кВт, значит расчет будет выглядеть так: 220²/2000 =24,2 Ом. Как правило, рабочий диапазон современных ТЭНов – от 20 до 40 Ом.

  • Включить мультиметр в режим измерения сопротивления (в Омах). Селектор поверните на 200 Ом.
  • Присоединить щупы тестера к клеммам ТЭНа.
  • Если на табло тестера высветился показатель, близкий к расчетной цифре, то продолжаем проверку ТЭНа (на пробой). При 1 – имеет место обрыв спирали, при 0 – короткое замыкание. В обоих случаях ТЕН требует замены.

Проверка ТЭНа на пробой

Для проверки нагревательного элемента на пробой необходимо:

  • Перевести мультиметр в режим зуммера.
  • Один щуп приставить к клемме, второй – к корпусу ТЭНа.
  • Если мультиметр пищит, значит есть пробой, и ТЭН неисправен.

Иногда пробой возникает только при нагреве ТЭНа. Чтобы проверить это, запустите программу с нагревом и дождитесь, когда ТЭН начнёт греть воду. Затем, отключите стиральную машину от электричества, снимите провода с клемм ТЭНа, и также прозвоните его приложив один щуп мультиметра к клемме ТЭНа, а второй – к его корпусу. Если таким образом нагреватель звонится, значит, он неисправен.

Обратите внимание! Ни в коем случае не пользуйтесь СМА при наличии пробоя на корпус: такая техника может ударить током, что может привести к серьезным последствиям и даже летальному исходу!

Сложно? Не уверены, что правильно определите состояние ТЭНа? Не рискуйте! Обращайтесь к профессионалам. Мастера «РемБытТех» проведут диагностику нагревателя вашей стиральной машины и, при необходимости, заменят ТЕН на новый. Звоните или отправляйте

Наши специалисты приезжают в течение 24 часов с момента обращения. Ремонтируют на дому за один визит. На работы и новые запчасти – дают гарантию на срок до 2 лет. Обращайтесь, и ваша машинка прослужит вам еще долгие годы!

Получите скидку 10%

При онлайн-заказе на все ремонтные работы скидка —10%.

Отправьте ваш телефон прямо сейчас, и мы перезвоним вам для уточнения деталей заказа.

Как проверить ТЭН стиральной машины: мультиметром, тестером, без прибора

Когда стиральная машина вдруг перестает греть воду, это становится настоящей проблемой, так как существенно сказывается на качестве стирки. В холодной воде невозможно отстирать трудновыводимые пятна, к тому же, стиральный порошок плохо растворяется, а белье после такой стирки порой приобретает неприятный, затхлый запах.

Причин, по которым нагрева не происходит, может быть несколько. Чаще всего дело в поломке программного модуля или ТЭНа – трубчатого нагревательного элемента. Как показывает практика, наиболее распространенная причина – именно последняя. ТЭН часто приходит в негодность из-за налета, который возникает под воздействием жесткой воды или некачественной бытовой химии.

О том, как самостоятельно провести диагностику ТЭНа и о мерах профилактики мы подробно расскажем в сегодняшней статье.

Как оценить работоспособность?

Находим ТЭН

Для того чтобы проверить исправность ТЭНа, нужно сначала получить к нему доступ – а для этого потребуется разобрать стиральную машину. У большинства современных моделей ТЭН находится либо в передней, либо в задней части корпуса. Найти его довольно легко тремя способами:

  • сравнить переднюю и заднюю стенку агрегата – какая из них больше, под той обычно и скрывается ТЭН;
  • перевернуть стиралку на бок и найти ТЭН, сняв ее нижнюю часть;
  • открутить верхнюю крышку и, отклонив машинку в сторону, обнаружить ТЭН.

Найдя ТЭН, можно сразу же демонтировать его, но специалисты советуют не торопиться с этим, пока вы не убедитесь в его неисправности. Поэтому для начала просто отсоедините идущие к ТЭНу провода.

Измеряем сопротивление

Самый доступный способ диагностики неполадок ТЭНа – это измерение его сопротивления. Для того чтобы его определить, нам понадобится найти значение всех элементов формулы:

R = U² / Р, где R – это сопротивление, U – напряжение, а Р – мощность.

Напряжение, которое подается на нагреватель, равно напряжению электрической сети: оно, как правило, составляет 220 вольт. Мощность ТЭНа вы можете узнать в соответствующем разделе руководства по эксплуатации стиральной машины. Если там этой информации обнаружить не удалось – в интернете есть данные касательно всех существующих моделей. Чаще всего она составляет 2000 Вт.

Теперь подставляем найденные значения, рассчитываем, и получаем искомую величину. По нашим значениям R = 220² / 2000 = 24,2 Ом.

Проверяем мультиметром

Полученное в результате расчета сопротивление – это показатель, при котором ТЭН может нормально функционировать. В случае неполадок нагревательного элемента сопротивление может изменяться, в результате чего происходят перебои с нагревом воды. Проверить сопротивление можно при помощи мультиметра – прибора, который позволяет измерить различные показатели электрического тока.

Перед тем, как приступить к измерениям, убедитесь, что стиральная машина отключена от сети.

Затем настройте мультиметр: запустите режим измерения сопротивления, и задайте значение 200 Ом. Приложите щупы к клеммам нагревательного элемента. На экране прибора должен появиться результат измерения.

Если полученное число вышло равным или близким к тому, которое мы нашли по формуле, значит с ТЭНом все в порядке. Цифра «1» означает, что произошел обрыв внутри ТЭНа. Цифра «0» выводится в случае короткого замыкания. И в том, и в другом случае нагревательный элемент придется заменить.

Не забудьте еще проверить сам корпус ТЭНа на целостность. Как это сделать, смотрите в следующем видео.

Можно ли проверить исправность без специального тестера?

Если под рукой нет мультиметра, можно протестировать нагревательный элемент стиральной машины другими способами. Первый из них не требует разборки агрегата. Чтобы удостовериться в том, что ТЭН функционирует нормально, запустите стирку в режиме максимально высокой температуры. Затем внимательно следите за вращением колесика электросчетчика – если оно начало набирать обороты, значит нагреватель, скорее всего, исправен.

Второй способ диагностики ТЭНа – это визуальный осмотр. Если на корпусе устройства выявляются трещины или пятна черного цвета – ТЭН нужно заменить.

Советы

  • В процессе установки нового ТЭНа или возвращения на место старого тщательно проверяйте соединения – они должны быть полностью герметичны, иначе век жизни нагревателя (а, возможно, и всей стиральной машины) будет очень недолгим.
  • Продлить срок службы ТЭНа можно, устраивая ему периодическую профилактику. Самое доступное средство – это лимонная кислота. Просто запустите стирку при пустом баке, засыпав вместо порошка пару столовых ложек лимонной кислоты. Но делайте так не чаще одного раза в год, иначе можно повредить металлическим элементам стиральной машины.

О других профилактических мерах вы можете узнать, посмотрев украинскую передачу “Все буде добре”.

Как проверить (прозвонить) тэн мультиметром?

Проверка ТЭН мультиметром

Чтобы начать процесс тестирования, необходимо в первую очередь обезопасить свою работу отключением бытового агрегата от сети. Нужно просто выдернуть электрический шнур питания из розетки, а для электрической кухонной плиты с отдельной линией, пожалуй, отключить автоматы в квартирном электрическом щите. В любом случае нужно обесточить оборудование.

Дальше правильней будет действовать по следующему алгоритму.

Обеспечить доступ к выводам электронагревателя. Возможно, в некоторых случаях ТЭН придётся полностью извлечь из агрегата для удобства тестирования.

Отсоединить провода от нагревателя.

Если на устройстве накипь, то необходимо очистить ТЭН от неё.

После этого тщательно осмотреть нагреватель на предмет трещин, вздутий или других признаков повреждения.

Подготовить тестер (мультиметр), переключив его в режим измерения электрического сопротивления. Диапазон измерения нужно выбирать в зависимости от полученного результата, который мы рассчитывали по формуле номинального сопротивления для нагревателя своей техники.

Сначала следует прозвонить контакты нагревателя, для чего касаемся их щупами прибора и смотрим на результат. Спираль исправна, если показания тестера находится в пределах расчётного сопротивления. Если прибор показывает знак бесконечности (∞) или единицу (1), то это означает, что нагревательный элемент имеет обрыв и подлежит замене. В случае внутреннего замыкания тестер покажет цифру 0 (также нужна замена ТЭНа). В моделях нагревателей, где несколько спиралей, необходимо каждую пару выводов прозвонить отдельно.

Далее проверяется отсутствие пробоя изоляционного слоя спирали на корпус. Режим тестера переключается на «Зуммер». Один из щупов прибора замыкается на корпус водонагревателя, а другим по очереди нужно касаться выводов спирали. При пробое будет проходить сигнал, при исправном нагревателе никаких звуков раздаваться не должно. Если пробой имеется, нагреватель нужно заменить на новый.

При отсутствии каких-либо повреждений трубчатого нагревателя следует искать другие причины. Например, проверить шнур или линию электрического питания бытовой техники, если у неё нет вообще никаких признаков «жизни»; терморегулятор в случаях, когда происходит недогрев воды или раннее отключение питания ТЭНа. Терморегулятор можно протестировать тем же мультиметром, для чего его нужно извлечь из места монтирования и отсоединить все провода. Потом тестер устанавливается на режим прозвонки и щупами касаются обеих клемм. Если контакт имеется, то проверяют работу путём опускания стержня регулятора в воду с максимальной температурой (при этом мультиметр должен быть подсоединён к клеммам). Достигнув предельного нагрева, термодатчик регулятора должен разомкнуть контакты цепи, на что укажет характерный щелчок. При остывании воды термодатчик восстановит электрическую схему — прозвучит ещё один щелчок при замыкании контактов реле. Всё это укажет на исправность терморегулятора.

Имеются только некоторые нюансы по его извлечению. Но нужно запомнить, что извлекать ТЭН для проверки необязательно, если доступ к его контактам свободный. У стиральных машин имеются сложности с определением места нахождения как трубчатого нагревателя, так и его терморегулятора. Но в случаях, когда в сопроводительной документации нет информации о месте нахождения этих элементов, по марке машинки можно отыскать её подробное устройство через интернет.

Проверка ТЭНа на водонагревателе большой мощности (бойлере) также не отличается от той проверки, что мы уже описали, но здесь вместе с ТЭНом обязательно следует проверить терморегулятор с датчиком.

Как проверить ТЭН мультиметром, смотрите далее.

Если ваша стиральная машина, водонагреватель или электрический чайник перестали нагревать воду – в первую очередь необходимо проверить Трубчатый ЭлектроНагреватель – ТЭН, встроенный в них. Проще всего диагностировать неисправность можно прозвонив его и замерив фактическое сопротивление.После этих несложных действий, вы будете точно знать, является ли он причиной поломки или виноват, например, термостат, проводка или что-то другое.

Весь цикл проверки трубчатого нагревателя должен включать:

Модели мультиметров

Электронная модель мультиметра с функцией поиска проводки в стене и аудиосигналом

Узнавать сопротивление ТЭНа принято посредством мультиметров. Можно встретить цифровые и аналоговые приборы. Они используются для схожих целей, но принцип функционирования различается. Независимо от варианта, выбранного для проверки нагревателя, перед его использованием нужно убедиться в отсутствии нарушения целостности (в том числе, повреждений изоляционного покрытия) проводов, ведущих от щупов к проверяемому аппарату.

Цифровые

При приобретении нового измерительного прибора предпочтительно выбирать модели этой группы. Конструкция включает контроллер, интегральную схему и экран, на котором отображается результат измерения. По точности показаний эти изделия превосходят аналоговые. Она не определяется настройкой нулевого значения или уровнем разряда аккумулятора – пользователь просто получает численные данные. Некоторые изделия оборудованы дополнительным функционалом – с их помощью можно узнать, где спрятана проводка в толще стены, протестировать радиодетали. Если тестирование ТЭНов является частью профессиональной деятельности, рекомендуется приобрести прибор, снабженный сигнализатором. Целостность электроцепи при работе с ним детектируется посредством аудиосигнала.

Стрелочные

Аналоговый мультиметр требует осторожного обращения со щупами, чтобы не вывести прибор из строя

Такие устройства напрямую подключаются к объекту тестирования. Радиоэлементы превращают сигнал в электроток, перемещающий помещенную в магнитное поле указательную стрелку. Работа с прибором требует строгого соблюдения полярности. При ошибке указатель движется в противоположную сторону до встречи с ограничителем, и при значительном по модулю значении сигнала мультиметр может выйти из строя. Если такую ошибку допустить при обращении с цифровым прибором, он уведомит об этом пользователя знаком «минус» на дисплее перед численным значением измеряемого параметра.

Как поменять нагревательное устройство?

Мы отыскали ТЭН и удостоверились в том, что его следует сменить. Для начала отключаем все провода. Чтобы в дальнейшем ничего не напутать, порядок их подключения рекомендуется предварительно зафиксировать фотоаппаратом.

Чтобы извлечь ТЭН, необходимо открутить гайку, расположенную в средней части устройства

Теперь нужно поддеть нагреватель отверткой и осторожно доставать, покачивая в разные стороны. Теперь рекомендуется сразу удалить накипь с других элементов, окружающих водонагревательный прибор

Новый ТЭН аккуратно устанавливается на специальные крепления. Если допустить ошибку, то во время работы он будет прикасаться к баку. Остается только подсоединить провода и собрать машинку, чтобы запустить ее для проверки.

Как оценить работоспособность?

Находим ТЭН

Для того чтобы проверить исправность ТЭНа, нужно сначала получить к нему доступ – а для этого потребуется разобрать стиральную машину. У большинства современных моделей ТЭН находится либо в передней, либо в задней части корпуса. Найти его довольно легко тремя способами:

  • сравнить переднюю и заднюю стенку агрегата – какая из них больше, под той обычно и скрывается ТЭН;
  • перевернуть стиралку на бок и найти ТЭН, сняв ее нижнюю часть;
  • открутить верхнюю крышку и, отклонив машинку в сторону, обнаружить ТЭН.

Найдя ТЭН, можно сразу же демонтировать его, но специалисты советуют не торопиться с этим, пока вы не убедитесь в его неисправности. Поэтому для начала просто отсоедините идущие к ТЭНу провода.

Измеряем сопротивление

Самый доступный способ диагностики неполадок ТЭНа – это измерение его сопротивления. Для того чтобы его определить, нам понадобится найти значение всех элементов формулы:

R = U² / Р, где R – это сопротивление, U – напряжение, а Р – мощность.

Напряжение, которое подается на нагреватель, равно напряжению электрической сети: оно, как правило, составляет 220 вольт. Мощность ТЭНа вы можете узнать в соответствующем разделе руководства по эксплуатации стиральной машины. Если там этой информации обнаружить не удалось – в интернете есть данные касательно всех существующих моделей. Чаще всего она составляет 2000 Вт.

Теперь подставляем найденные значения, рассчитываем, и получаем искомую величину. По нашим значениям R = 220² / 2000 = 24,2 Ом.

Проверяем мультиметром

Полученное в результате расчета сопротивление – это показатель, при котором ТЭН может нормально функционировать. В случае неполадок нагревательного элемента сопротивление может изменяться, в результате чего происходят перебои с нагревом воды. Проверить сопротивление можно при помощи мультиметра – прибора, который позволяет измерить различные показатели электрического тока.

Затем настройте мультиметр: запустите режим измерения сопротивления, и задайте значение 200 Ом. Приложите щупы к клеммам нагревательного элемента. На экране прибора должен появиться результат измерения.

Если полученное число вышло равным или близким к тому, которое мы нашли по формуле, значит с ТЭНом все в порядке. Цифра «1» означает, что произошел обрыв внутри ТЭНа. Цифра «0» выводится в случае короткого замыкания. И в том, и в другом случае нагревательный элемент придется заменить.

Не забудьте еще проверить сам корпус ТЭНа на целостность. Как это сделать, смотрите в следующем видео.

В каких приборах используется ТЭН и как он работает

Диапазон применения ТЭН очень широк. Жизнь современного человека требует использования разнообразной техники, помогающей экономить время, делающей жизнь удобной и комфортной. Стиральная и посудомоечная машины, электроплиты и духовые шкафы, электробойлеры. Утюги, чайники и кипятильники. Теплые полы. Вот далеко не полный перечень техники бытового назначения, в которой используются электрические нагреватели. Это не считая невообразимо больше количество приборов, которые используются промышленностью.

При прохождении электрического тока по спирали трубчатого электронагревателя она очень сильно разогревается. Наполнитель трубки, которая является корпусом, защищает от поражения электротоком и эффективно передает полученное тепло окружающей среде, обеспечивая ее достаточный нагрев. Для обеспечения безопасности и повышения комфортности использования многие электрические нагреватели защищены от перегрева с помощью термодатчика отключающего их при достижении заданной температуры и включенные в цепь питания прибора последовательно с нагревательным элементом.

Особенности проверки

Прежде чем проверять исправность ТЭНа, необходимо рассчитать его сопротивление, воспользовавшись для этого формулой R=U2/P. Буквы в ней означают:

  • R – сопротивление электронагревателя.
  • U – величина подаваемого напряжения.
  • P – мощность прибора, обозначенная на его корпусе.

Знать величину сопротивления необходимо, чтобы сравнить с ней результаты, полученные при тестировании.

Рассчитав ее по приведенной формуле, можно переходить непосредственно к диагностике. Проверка ТЭНа выполняется в следующем порядке:

  • Отсоединить шнур прибора от электропитания.
  • Переключатель тестера поставить в диапазон сопротивления, в котором находится полученный при расчете показатель.
  • Приложить щупы мультиметра к корпусу бытового прибора и по очереди – к выходным контактам нагревателя.
  • Расшифруйте показания на табло мультиметра. Если тестер показывает сопротивление, равное полученному при расчетах – ТЭН исправен. Цифра «0» свидетельствует о замыкании расположенной внутри элемента спирали. Цифра «1» или бесконечность означает, что спираль оборвана.

Подробно весь процесс на видео:

Эта процедура тоже выполняется с помощью мультиметра таким образом:

  • Регулятором на панели тестера установить измеритель в режим зуммера.
  • Прикоснуться щупами к корпусу и по очереди – ко всем контактам электронагревателя.

Если при соприкосновении щупов с клеммами прибор издает сигналы на высокой частоте, это говорит о том, что электричество «пробивает» на корпус. Дотрагиваться до такого прибора, если он подключен к сети, нельзя, иначе возможен сильный удар электротоком.

Как прозвонить ТЭН на обрыв или короткое замыкание

Следующим важным этапом испытания работоспособности ТЭНа, является его прозвонка, для выявления двух основных неисправностей:

1. Обрыв нагревателя – токопроводящей нити, стержня или спирали внутри корпуса;

Пошаговая инструкция, которая поможет вам прозвонить ТЭН включает следующие действия:

1. Электроприбор отключается от сети;

2. Разбирается для доступа к контактам ТЭНа;

3. Отключаются питающие провода от нагревателя;

4. На мультиметре выбирается режим прозвонки, щупы устанавливаются в соответствующие разъемы «COM» и «VMa»;

5. Касаемся щупами выходных шпилек электронагревателя, каждый своей шпильки;

6. Возможные результаты:

— Нет сигнала – внутренний токопроводящий нагревающийся стержень, спираль или нить повреждены;

— Есть сигнал – ТЭН не поврежден, но всё еще возможно КЗ между его контактами, об этом обычно говорят близкие к нулю показатели на экране, в любом случае рекомендуется проверить сопротивление;

Если при прозвонке на дисплее будет «1» и звука зуеммера не последует – устройство повреждено, разрушен, разорван токопроводящий элемент. Именно он нагревается при включении. Чинить его нецелесообразно, обычно он просто меняется на новый.

Если же цепь прозванивается, сигнал идёт, а на дисплей отражает показатели отличные от «1» значит она целая.

Но радоваться рано, всё еще есть вероятность, что трубчатый электронагреватель неисправен, необходимо определить один из основных его показателей – внутреннее электрическое сопротивление.

Признаки и причины поломки

Как правило, машинка продолжает стирать даже холодной водой. Чтобы удостовериться в неисправности нагревательного прибора, необходимо разобраться в признаках, сообщающих о поломке элемента. Их не так уж и много:

  • после процесса стирки белье пахнет не очень приятно;
  • во время работы машинки стекло на дверце загрузочного люка не нагревается;
  • вещи не отстирываются.

К числу причин подобной неприятности относятся следующие:

  1. Обрыв или замыкание элемента. В таких случаях машинка или вообще не работает, или трудится непродолжительное время, потому что остальные элементы агрегата могут легко получить повреждения и даже перегореть.
  2. Выход из строя цепи нагревательного прибора. В подобных ситуациях ТЭН ничем не выдает потерю работоспособности, и поломку выявить будет сложно. Но если агрегат стирает долго или периодически зависает, то проблему необходимо искать именно в обрыве.
  3. Поломка реле ТЭНа. Устройство имеет датчик, отвечающий за уровень набора воды. При рабочем приборе вода доходит до нужного уровня, потом на электронику поступает команда на включение нагревателя. Случается, что элементы, контролирующие количество воды, за период эксплуатации загрязняются. Поэтому следует выполнить чистку прессостата и проверить датчик ТЭНа.

Зачастую пользователи не смотрят на то, что стиралка заканчивает процесс стирки несвоевременно, часть программы не выполняет, и относят такие неприятности на счет электроники. А это уже первые сигналы о помощи.

Как рассчитать электрическую мощность ТЭНа, зная его сопротивление

Измерив сопротивления, можно определить реальную мощность трубчатого электронагревателя и понять, соответствует ли она заявленной для прибора и достаточна ли для нагрева.

Для определения мощности, мы воспользуемся законом Ома, следующей формулой:

P=U 2 /R, Вт, где P – Мощность, Ватт; U – напряжение питающей сети, Вольт; R – Внутреннее электрическое сопротивление, Ом;

Пример расчета

Так, например, при измерении вы получили результат 20 Ом. Подставив в формулу, вычисляем:

P, ВтМощность ТЭНа = 220 2 В напряжение бытовой сети в квадрате / 20 Омсопротивление ТЭНа = 2 420 Вт

Соответственно, мощность ТЭН, который мы испытывали, 2420 Вт, что полностью соответствует заявленному показателю в паспорте. А учитывая то, что все остальные тесты он прошёл успешно, значит проблема не в нём и нужно искать дальше, например прозвонить электрические цепи или замерить напряжение в розетке.

Если же мультиметр покажет результат 100 Ом, то мощность будет всего порядка 500Вт. Этого естественно недостаточно для штатной работы и полноценного нагрева воды.

Увеличение сопротивления может быть вызвано разными процессами: уменьшением сечения проводника, окислением или загрязнением контактов и т. д. В любом случае, такой замер даст вам нужную информацию для дальнейшего поиска причин.

Как видите, проверить работу ТЭНа достаточно просто, для этого вам нужен лишь мультиметр и немого свободного времени. Многие проблемы выявит простая прозвонка, а если она не помогла, то замеры параметров сопротивления нагревательного устройства.

Как самостоятельно прозвонить ТЭН? Тэн это трубчатый нагреватель. Но как проверить ТЭН с помощью мультиметра? В этой статье мы подробно расскажем о том, как проверить ТЭН на пробой с помощью обычного электрического мультиметра.

Как поменять

Ремонт бытовой техники и замену недействующих элементов стоит доверить мастеру

Занимаясь ремонтными работами самостоятельно, необходимо соблюдать осторожность. Чтобы заменить электронагреватель, владельцу прибора следует:

  1. Купить ТЭН. Нужно выбирать устройство, подходящее марке машины.
  2. Отсоединить провода. Чтобы при монтаже нового элемента не перепутать провода, следует предварительно сфотографировать крепления старого ТЭНа.
  3. Открутить гайку, находящуюся в средней части нагревательного устройства.
  4. Отсоединить нагреватель. Сделать это необходимо, поддев ТЭН отверткой, раскачивая устройство из одной стороны в другую.
  5. Очистить от накипи соседние с электронагревателем элементы.
  6. Присоединить новый ТЭН, пользуясь заранее сделанными фотографиями.
  7. Прикрепить провода.

После этого нужно запустить прибор, чтобы проверить функционирование нового нагревателя. Если только что присоединенное устройство соприкасается с барабаном, элемент установлен неправильно.

Как проверить ТЭН стиральной машины

Есть несколько способов:

мультиметром;

  • быстрый и легкий способ проверки на корпусную часть;
  • определение работоспособности без прибора.

Когда у вас под рукой не окажется тестера, попробуйте выполнить проверку без вскрытия корпусной части. Понаблюдав за поведением стиральной машины, можно легко установить, что из строя вышел именно нагревательный прибор:

Вода не нагревается, но процесс стирки выполняется. На машинках с экранами будут мелькать сигналы, обозначающие данную ошибку

Если дисплей отсутствует, обратите внимание на мигающие лампочки.
Рабочий процесс не прекращается, вода нагревается, но времени для этого требуется значительно больше.
Машинка работает, вода прогревается, но от прикасаний к корпусной части ощущаются удары током, периодически срабатывает автоматика защиты.

Когда выявлена хоть одна указанная неисправность, то сомнений быть не может – плохо работает нагревательный элемент. Если вы не можете проверить тестером свой агрегат, рекомендуем обратиться за помощью к специалисту. Он уверенно определит, есть ли необходимость в замене элемента.

Есть еще несколько способов, которыми можно организовать проверку элемента без соответствующих инструментов:

  • как только на корпусной части нагревателя появились темные точки, можно уверенно диагностировать пробой. Порой подобные точки скрыты накипью, ее необходимо очистить, чтобы окончательно убедиться в своих мыслях. С накипью отлично поможет справиться «лимонка»;
  • не желаете разбирать свою машинку? В данном случае просто понаблюдайте за работой электрического счетчика. Запустите машинку на максимум. Когда счетчик крутит быстрее, это означает, что ТЭН еще работает;
  • проверьте наличие вздутий на корпусе, царапин и иных повреждений. Их наличие уверенно подтвердит, что нагревательный прибор нуждается в замене;
  • знатоки электричества могут поискать обрыв, пользуясь контрольной лампочкой, изготовленной самостоятельно.

Советы

  • В процессе установки нового ТЭНа или возвращения на место старого тщательно проверяйте соединения – они должны быть полностью герметичны, иначе век жизни нагревателя (а, возможно, и всей стиральной машины) будет очень недолгим.
  • Продлить срок службы ТЭНа можно, устраивая ему периодическую профилактику. Самое доступное средство – это лимонная кислота. Просто запустите стирку при пустом баке, засыпав вместо порошка пару столовых ложек лимонной кислоты. Но делайте так не чаще одного раза в год, иначе можно повредить металлическим элементам стиральной машины.

О других профилактических мерах вы можете узнать, посмотрев украинскую передачу «Все буде добре».

Как определить сопротивление ТЭН мультиметром

Последним этапом проверки мультиметром трубчатых электронагревателей бытовой техники, будь то утюг, чайник, водонагреватель или стиральная машина, является измерение сопротивления. Только после этого вы наверняка решите является ли ТЭН причиной неисправности бытовой техники или нет.

1. Обесточиваем электроприбор — выключаем из розетки

2. Разбираем, чтобы добраться до контактов

3. Отключаем от его контактов провода (обязательно необходимо прозвонить на утечку – описано выше)

4. Выставляем на мультиметре режим проверки сопротивления (для бытового оборудования достаточно диапазона до 100 Ом)

5. Подсоединяем щупы мультиметра к контактным стержням или клеммам ТЭНа, каждый к своему

6. Возможные результаты:

— «1», ТЭН неисправен, обрыв внутреннего токопроводящего стержня, пружины или нити.

— «0» или близкое к этому значение, говорит о коротком замыкании внутри ТЭНа. Электрический ток не проходит через весь нагреватель как положено, а протекает напрямую между контактами, например, через проводник с малым сопротивлением (через материал трубки, наполнитель, воду и т.д.)

— Показывает какую-то величину отличную от «0» и «1». Это и есть значение внутреннего электрического сопротивления ТЭН, значит он исправен. Осталось определить его мощность, достаточно ли её для нагрева.

Как видите, замер внутреннего удельного сопротивления трубчатого электронагревателя практически точь в точь соответствует режиму прозвонки. А почему это так и какая между ними разница, обязательно прочитайте в нашей статье – «Как прозванивать мультиметром».

Где находится

Узнайте расположение нагревательного устройства машины из инструкции. В зависимости от модели оно может находиться в различных местах прибора. Если инструкция к машине не сохранилась, найти элемент в домашних условиях можно самостоятельно:

  1. Необходимо положить прибор на боковую сторону. Нужный элемент может находиться на дне.
  2. На место нахождения ТЭНа указывают большие размеры задней панели. Чтобы убедиться в том, что устройство находится в задней части бытовой техники, панель можно снять.
  3. Поиск ТЭНа также ведется через барабан. Для удобства поисков можно использовать фонарик.

Проверка ТЭНа водонагревателя

Если вы до этого момента не знали, как проверить ТЭН водонагревателя мультиметром, для вас хорошая новость – она практически ничем не отличается от рассмотренного ранее примера и не вызывает труда даже у неопытных пользователей. Порядок действий для тестирования полностью аналогичен описанному выше, так как конструкция ТЭНов в различном оборудовании практически ничем не отличается. Единственное дополнение – рекомендуется проверить и терморегулятор.

Также необходимо проверить элемент на наличие пробоя на корпус прибора. Как прозвонить ТЭН мультиметром вы уже знаете – об этом говорилось выше. Переведите тестер в режим зуммера и поочередно прикасайтесь к контактам, прислушиваясь к издаваемым мультиметром сигналам.

Технология проверки

Для прозвонки проводов мультиметр переводят в режим зуммера

При неполадках с бойлером следует проверить ТЭН на водонагревателе мультиметром – это самый надежный и точный способ оценки состояния детали. Перед тем как начать тестирование, нужно отделить от элемента токопроводящие проводники.

Последовательность проверочных работ:

  1. Переключатель устройства ставится на спектр значений, куда должен попадать показатель ТЭНа. Его можно вычислить, зная потребляемую мощность прибора и его рабочее напряжение. Чем больше первый параметр, тем меньше значение сопротивления.
  2. Щупы измерительного устройства ставятся к контактам прозваниваемого ТЭНа.
  3. Если деталь не пришла в негодность, на дисплее вскоре обозначится цифровой показатель, близкий к полученному при расчетах. Цифра «0» на экране сигнализирует о ситуации короткого замыкания. Если на дисплее с левой стороны показалась единица, скорее всего, спираль элемента оборвалась. Использование аналогового измерителя в такой ситуации показывает бесконечность.
  4. Затем ТЭН тестируется на электропробой. Переключатель устанавливают в положение типа «зуммер». Работают одним щупом. Им последовательно прикасаются к выводам нагревателя. Если мультиметр не издает никаких звуков, результаты проверки удовлетворительны. Если имел место высокий писк, произошло замыкание нагревателя на корпус.

Показатель терморегулятора замеряется способом, аналогичным описанному в пунктах 1-3. При столкновении с единицей, указывающей на обрыв, нажимают на кнопку блока предохранения. Когда термостат снова сможет работать, замеры продолжают.

Где находится элемент нагрева воды

Если рассматривать различные марки машинок (Индезит, Бош, LG), то ТЭН в каждом типе моделей может располагаться в разных местах, и удобнее всего к нему подбираться либо через заднюю панель, либо через переднюю.

Но если вы не в курсе этого, то все равно отыскать его можно самостоятельно:

  • осматривается задняя панель машинки. Если крышка отличается большими размерами, то нагревательный прибор располагается за ней;
  • машинку необходимо положить на бок, осмотреть дно. Возможно, так вы обнаружите нагреватель;
  • легче всего снять заднюю панель. Если там ТЭНа нет, то ее легко будет установить на свое место.

Есть еще один вариант – с помощью фонарика просвечивается барабан машинки изнутри. При наличии хорошего зрения можно определить точное нахождение нагревателя.

Отыскав ТЭН, необходимо удостовериться в его работоспособности. Отметим, что для подобной процедуры демонтировать элемент нет необходимости.

Как проверить ТЭН стиральной машины

Проверить мультиметром стиральную машину на предмет неисправности электрического нагревателя не составит большого труда. Современные модели бытовых приборов обязательно оповестят о неполадки специальным звуковым сигналом, с указанием на дисплее устройства кода ошибки.

Расшифровка закодированной информации осуществляется при помощи инструкции к стиральной машине, в которой описываются наиболее распространённые неполадки данного устройства.

Если код ошибки указывает, что ТЭН устройства неисправен, то для того чтобы осуществить замену данного устройства, а также чтобы убедиться в отсутствии ошибки самодиагностики устройства, следует осуществить демонтаж нагревательного элемента. Работы должны производиться в такой последовательности:

  • Обесточить электрическое устройство.
  • Демонтировать заднюю защитную крышку устройства.
  • Отсоединить провода, к которым подключён ТЭН.
  • Открутить болты, с помощью которых ТЭН крепится к корпусу стиральной машины и аккуратно извлечь нагревательный элемент.

Проверка ТЭНа производится в такой последовательности:

  • Включить измерительный прибор, и перевести его в режим измерения сопротивления.
  • Соединить один щуп мультиметра с резьбовой клеммой с одной стороны ТЭНа, а другой щуп подключить ко второй клемме нагревательного элемента.

Если спираль, находящаяся внутри оболочки цела, то на дисплее мультиметра высветится значение от 10 до 100. Если ТЭН неисправен, то никаких значений измерительный прибор не покажет. Если мультиметр оснащён звуковым оповещателем, то высокочастотный сигнал оповестит о исправности ТЭНа. Отсутствие сигнала укажет на необходимость замены нагревательного элемента.

Если спираль находится в исправном состоянии, то нелишним будет проверить утечку электрического тока на корпус ТЭНа. Чтобы проверить ТЭН на пробой, необходимо перевести мультиметр в режим измерения сопротивления до 10 кОм и один щуп подключить к корпусу нагревательного элемента, а другой к одной из основных клемм.

Показания на дисплее мультиметра должны отсутствовать. Если используется стрелочный прибор, то стрелка должна оставаться неподвижной.

Если ТЭН необходимо проверить на стиральных машинах произведённых в советское время, то весь процесс осуществляется аналогичным образом, а поводом для начала проверки является отсутствие нагрева воды в устройстве.

Почему происходит поломка

Одной из наиболее частых причин поломки нагревателя является накипь, возникающая из-за постоянного контакта с водой. Слой накипи постепенно превращается в теплоизолятор, препятствующий теплообмену. Если налет своевременно не удалить, он разрушит верхний слой нагревательного устройства, оставив открытой электрическую спираль.

В результате машина будет тратить больше времени на стирку, что приводит к увеличению расхода электроэнергии. На белье могут появиться пятна, которых не было до стирки. Прибор становится опасным для дальнейшего использования из-за увеличения вероятности короткого замыкания.

Чтобы избежать поломки, необходимо проводить проверку ТЭНа. Электронагреватель следует периодически протирать специальными средствами, удаляющими накипь. Желательно контролировать химический состав воды. Наибольшую опасность для нагревателя представляет бикарбонат кальция.

Как проверить ТЭН?! – РОСНАГРЕВ

Нагревательные элементы используются в большом количестве бытовых устройств: утюги, электрические чайники, стиральные машины, бойлеры и тд. С течением времени срок службы ТЭНа уменьшается. На нагревателе образовывается накипь, приводящая к перегреву. Проверка такого параметра как сопротивление позволит убедиться в правильной работе бытового прибора.

Проверка сопротивления

Внутри любого нагревательного элемента находится нихромовая спираль. Такая спираль обладает высоким сопротивлением. Нагреватели которые непосредственно контактируют с водой, маслом или другой средой, передают тепло напрямую. В так называемых «сухих» нагревателях между средой и самим нагревательным элементом установлены изоляторы. Такая дополнительная оболочка не позволяет образовываться накипи на нагревателе. Сопротивление ТЭНа можно рассчитать зная его мощность – как правило указывается на корпусе и в документации нагревателя. Формула для расчета силы тока: I=P/U. В соответствии с законом Ома, формула для расчета сопротивления будет выглядеть следующим образом: R=U/I. Сопротивление измеряется в Омах. По этой формуле, зная мощность и напряжение, легко можно определить сопротивление ТЭНа.

Пример:

Если для расчет сопротивления взять бытовой прибор мощностью 2кВт, работающий от бытовой сети 220В, то при подставлении значений в формулу сопротивление должно быть – 24, 2 Ом.

Проверить расчеты можно с помощью мультиметра. Такой измерительный прибор имеется у каждого специалиста. Данный прибор показывает фактическое значение сопротивления. Принцип измерения очень прост: устройство отсоединяется от сети питания, далее из него вынимается нагреватель. Измерительный прибор переводится в режим необходимый для измерения сопротивления. После чего к клеммам нагревателя присоединяются щупы мультиметра.

Рассмотрим результаты измерения:

— Неисправностей нет. Если сопротивление показываемое мультиметром очень близко к расчетному сопротивлению, то ТЭН исправлен.

— Замена нагревателя. Если табло прибора показывает — 1(единицу), это признак обрыва спирали. Требуется замена нагревателя.

— Замыкание. Если мультиметр не реагирует на соприкосновение с клеммами нагревателя – это следствие короткого замыкания. ТЭН следует заменить.

Пробой на корпус

Проверка сопротивления главный, но не единственный показатель правильной работы нагревателя. Также при неисправности ТЭНа следует проверить его на пробой. Для это следует перевести мультиметр в режим «зуммера». В таком режиме один щуп прибора подключается к корпусу нагревателя, а другой – к выходу.

Рассмотрим результаты:

— ТЭН исправен. Если тестер не издает никаких сигналов при контакте, это говорит об отсутствии пробоя на корпус.

— ТЭН неисправен. Зуммер начинает издавать писк – это свидетельствует о наличии пробоя.

Проверка мультиметром очень проста. Тестер позволяет определить характеристики цепи и их отклонения от нормы. Повреждение или изношенность изоляционного слоя  может вызвать увеличение проходимого тока, что приведет к срабатыванию внутренней защиты устройства. Мегаомметр позволит определить сопротивление изоляционного слоя и убедиться в неё работоспособности.

Проверка пробоя на корпус или сопротивления остаются самыми удобными и доступными способами определения нарушений работоспособности нагревателя. Чтобы восстановить работу устройства следует заменить поврежденный нагреватель на аналог. Предотвращение образование накипи способствует увеличению срока эксплуатации нагревателя и как следствие бытового прибора.

Возможно, Вас это заинтересует:

Десять вопросов при выборе текущего счета

При открытии вашего первого текущего счета или замене существующего вы можете быть склонны быстро открыть счет и быть в пути. В конце концов, одна учетная запись – это то же самое, что и другая, верно? Не совсем так. Учетные записи имеют разные функции, и некоторые из них могут быть для вас более полезными, чем другие. Задайте себе несколько основных вопросов, чтобы выбрать наиболее подходящий текущий счет для вашего образа жизни и потребностей.

  1. Сколько денег я буду регулярно держать на моем счете?
    Многие текущие счета требуют, чтобы вы поддерживали минимальный дневной баланс или среднемесячный баланс. Если вы упадете ниже этого необходимого баланса, вы можете заплатить комиссию. Определите реалистично, сколько вы можете поддерживать в своей учетной записи и сколько вы будете платить, если вы этого не сделаете, но не делайте это решающим фактором при выборе учетной записи. Это приводит к вопросу № 2.
  2. Есть ли другие способы избежать уплаты комиссии со своего счета?
    Даже если ваш текущий счет упадет ниже требуемого минимума, могут быть способы отказаться от этой комиссии.Например, будет ли у вас сберегательный или другой счет в том же банке, что и ваш чек? Некоторые банки будут учитывать объединенные остатки на нескольких счетах при отказе от комиссии за проверку.
  3. Имею ли я право на получение каких-либо специальных текущих счетов с льготами для определенной группы людей?
    Если вы студент или вам от 50, вы наверняка найдете учетные записи, созданные специально для вас. Но не упускайте из виду и другие возможности. Некоторые учетные записи предлагают особые преимущества для активных членов U.S. военные, сотрудники определенных предприятий или других определенных групп.
  4. Хочу ли я иметь поблизости банковский центр?
    Важно ли иметь физический филиал, где вы можете остановиться или использовать проезд для внесения депозитов? Если так, это сузит ваши возможности. Однако, если вы не очень хорошо работаете в филиале, подумайте, какие варианты цифрового и электронного банкинга доступны для вашей учетной записи. Ближайший банкомат, который принимает депозиты и онлайн-банкинг, может быть всем, что вам нужно для управления своим текущим счетом.
  5. Сколько и где я использую банкоматы?
    Многие банки взимают с вас плату за использование машин, принадлежащих другим банкам или третьим лицам, и эти сборы могут быстро увеличиваться. Подумайте об использовании банкоматов и о том, предоставит ли сеть банка вам больший доступ к снятию средств без комиссии. Если вы часто пользуетесь банкоматами для получения быстрой наличности, есть ли банкомат рядом с вашим домом или рабочим местом? Вы часто путешествуете и вам нужен доступ к более крупной сети банкоматов? Предоставляется ли текущий счет с определенным количеством бесплатных снятий через банкоматы в банкоматах другого банка?
  6. Сколько чеков я выпишу?
    Если вы по-прежнему выписываете много чеков, поищите счет, который не будет взимать дополнительную плату за их выписку.Кроме того, некоторые специализированные и приносящие проценты счета предлагают бесплатные чеки, что может сэкономить вам немного денег. Если вы редко выписываете чеки, поищите учетную запись, которая позволит вам управлять платежами в электронном виде и, возможно, предлагает для этого дополнительные преимущества.
  7. Важны ли для меня новейшие технологии онлайн- и мобильного банкинга?
  8. Почти все банки теперь предлагают онлайн-банкинг и мобильный банкинг, но не все идут в ногу с новейшими технологиями. Если вы будете использовать эти сервисы в большинстве своих банковских операций, сравните их простоту использования и функциональность в разных финансовых учреждениях.Например:
  • Хотите ли вы, помимо внесения в основной аккаунт переводов и оплаты счетов в Интернете, возможность вносить чеки или платить другим людям прямо со своего смартфона?
  • Могли бы вы воспользоваться встроенной программой управления личными финансами прямо в онлайн-банкинг, чтобы помочь вам консолидировать все счета (даже в других финансовых учреждениях) для целей составления бюджета?

У большинства банков есть онлайн-информация и демонстрационные материалы, которые помогут вам сравнить их онлайн-банкинг и мобильный банкинг, а также любые связанные с этим расходы.
  • Что мне нужно в дебетовой карте?
    В настоящее время все банки предлагают дебетовые / чековые карты. Вопрос в том, что с ними идет. Например, некоторые банки предлагают вознаграждения за использование карты, например скидки на покупки в определенных розничных магазинах. Кроме того, вы можете предпочесть учетную запись, которая позволит вам добавить свою дебетовую карту в цифровой кошелек на вашем смартфоне или другом устройстве. Это удобный способ безопасно расплачиваться в сотнях тысяч магазинов и участвующих приложений одним касанием устройства Apple®, Samsung или Android.
  • Хочу ли я получать проценты по моему текущему счету?
    Если для вас важен процентный доход, вы, конечно, захотите сравнить годовую процентную доходность, выплачиваемую на рассматриваемых вами счетах. Как правило, текущие счета с более высокой оплатой требуют, чтобы у вас был более высокий баланс. Однако подумайте, не лучше ли вам положить деньги на сберегательный счет. Сберегательные счета обычно являются лучшим вариантом для получения более высокой процентной ставки, хотя федеральные правила (которые применяются ко всем банкам) ограничивают количество снятия средств, которое вы можете с них делать.
  • Сколько стоит перерасход средств на моем счете и есть ли инструменты, которые помогут мне этого избежать?
    Большинство банков предлагают услуги овердрафта, поэтому, если вы снимаете / тратите больше, чем есть на вашем счете, транзакция будет выполнена, но с вас будет взиматься комиссия. Перед открытием любого текущего счета вы должны знать, какие услуги овердрафта доступны, должны ли вы соглашаться на их использование и какие комиссии с ними связаны. Кроме того, спросите, какие услуги доступны для предотвращения чрезмерного использования вашей учетной записи, например, текстовые уведомления, чтобы сообщить вам, когда баланс вашей учетной записи упал ниже определенного уровня.
  • Следующие шаги

    Вы нашли идеальную учетную запись, поэтому соберите несколько основных предметов, которые вам, скорее всего, понадобятся для ее открытия:

    • Какой-либо тип удостоверения личности государственного образца (водительское удостоверение, паспорт и т. Д.)
    • Подтверждение места жительства (счет за коммунальные услуги, кабель или другой счет с вашим адресом)
    • Карточка социального страхования
    • Ваш первоначальный депозит

    Откройте свой счет онлайн или в отделении банка с уверенностью, что вы задали правильные вопросы, чтобы выбрать для себя лучший текущий счет! Но имейте в виду, что лучший аккаунт для вас прямо сейчас может измениться.Поэтому разумно проводить проверку учетной записи каждые несколько лет, чтобы убедиться, что ваша учетная запись по-прежнему лучше всего подходит.

    Открыть текущий счет онлайн

    Old National позволяет легко сравнивать текущие счета здесь, на нашем сайте, и даже открывать их в Интернете. На каком бы этапе жизни вы ни находились – от студента до старшеклассника – и каковы бы ни были ваши финансовые цели, у нас есть для вас учетная запись.


    Этот контент не предназначен для предоставления юридических, налоговых, бухгалтерских, финансовых или инвестиционных советов или указаний на пригодность какого-либо продукта или услуги для ваших уникальных обстоятельств.Вам предлагается проконсультироваться с квалифицированным юристом, налоговым, бухгалтерским, финансовым или инвестиционным специалистом в зависимости от ваших конкретных обстоятельств. Мы не даем никаких гарантий относительно точности или полноты этой информации, не поддерживаем какие-либо сторонние компании, продукты или услуги, описанные здесь, и не несем ответственности за использование вами этой информации.

    Острая реакция с первой недели студенческого баскетбольного сезона: ACC, Big Ten, Pac-12 проверяют реальность

    Уберите журналы с обзорами студенческого баскетбольного сезона и возьмите пульт дистанционного управления, потому что межсезонье уже прошло, и уже больше недели каждую ночь нужно переваривать настоящие игры.Сезон 2021–2022 годов в самом разгаре, и он уже научил нас кое-чему о том, что нас ждет в ближайшие месяцы. Хотя ранние матчи раннего сезона между Дьюком и Кентукки, Калифорнийским университетом в Лос-Анджелесе и Виллановой, Гонзагой и Техасом до сих пор возглавляли кампанию 2021–2022 годов, это было только начало.

    Между сильным классом первокурсников, рекордным количеством переходов в новые школы и списками, которые заполнены так называемыми старшеклассниками, сюжетные линии с начала сезона бесконечны.И мы хоть раз упоминали, что это последний сезон тренера Duke Майка Кшижевски на скамейке запасных?

    Итак, в связи с начавшимся долгим маршем к турниру NCAA, давайте взглянем на спорт, чтобы увидеть острую реакцию на то, что мы видели до сих пор. У игроков, команд и тренеров еще есть время, чтобы изменить эти повествования – в лучшую или худшую сторону – но есть некоторые уроки, которые можно извлечь из всех действий.

    ACC, Big Ten, Pac-12 выглядят слабыми

    Могут ли Big 12, Big East и SEC оказаться на вершине иерархии конференций в этом сезоне? Борьба ACC, Big Ten и Pac-12 в начале сезона предполагает, что это возможно.

    Большая десятка провела феноменальный регулярный сезон в сезоне 2020/21. В какой-то момент в конце декабря девять ее команд попали в топ-25 AP. На этот раз все еще не так жарко. Лига началась 0: 4 против Big East в играх Гавитта Типоффа. Среди поражений были тяжеловесы № 4 Мичиган, проигравший Сетон Холл и № 10 Иллинойс, проигравший Маркетту. Штат Мичиган и Индиана обеспечили столь необходимые победы над Батлером и Сент-Джонс, соответственно, в среду, но лиге предстоит пройти долгий путь, чтобы восстановить ущерб своей репутации, нанесенный ее плохой игрой на турнире NCAA 2021 года.

    команд Pac-12 уже проиграли UC-Riverside (штат Аризона), Санта-Кларе (Стэнфорд), Северному Иллинойсу (Вашингтон), Талсе (штат Орегон) и UC-Сан-Диего (Калифорния), не говоря уже о 12-й позиции штата Орегон. Потеря на 32 пункта против BYU во вторник. Все участники конференции, кроме UCLA, заменяют своего лучшего бомбардира, и ясно, что будут некоторые проблемы с ростом, поскольку лига пытается развить успех турнира NCAA в прошлом сезоне.

    У ACC не было успеха в регулярном сезоне Big Ten или успеха Pac-12 в прошлом сезоне, и лига не дала оснований ожидать возрождения в предстоящем сезоне.Победа Дьюка над Кентукки была приятной, но штат Флорида и Вирджиния уже выпали из 25-го списка AP. Единственная другая команда конференции, занявшая 18-е место в Северной Каролине, была доведена до сведения таких игроков, как Браун и Колледж Чарльстона. . Между тем, другие команды лиги понесли следующие поражения: Фурману (Луисвилл), Цитадели (Питтсбург), ВМС (Вирджиния), Майами-Огайо (Технологический институт Джорджии), UCF (Майами) и Роду. Остров (Бостонский колледж).

    Избиратели AP сделали все правильно.

    Гонзага, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе и Канзас дебютировали в качестве трех лучших команд в предсезонном рейтинге AP Top 25, и, похоже, избирателям это удалось.Загс до сих пор явно доминировали, и это превосходство включает в себя 12-очковую победу над командой Техаса, которая в то время занимала 5-е место.

    № 3 «Канзас» нашел еще одну экипировку во второй половине своей первой победы над Мичиганом в чемпионате «Классик чемпионов», возглавляемой ветераном охраны Очай Агбаджи и Реми Мартином. У «Джейхоков» есть талант, опыт и глубина души, чтобы выиграть национальный титул. И победа UCLA над тогдашним … Нет. 4. Вилланова показала, что «Брюинз» строятся на прошлогоднем выступлении в «Финале четырех».С Жюлем Бернаром, играющим главную роль вместе с Джонни Джузангом и Хайме Хакесом-младшим, в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе просто слишком много высококлассных плеймейкеров, чтобы их могла сдержать какая-то одна команда.

    № 1 Гонзага и № 2 UCLA встретятся во вторник, и вполне вероятно, что проигравший может вылететь из тройки лидеров. Но если честно, ясно, что «Бульдоги», «Брюинз» и «Джейхокс» – три лучшие команды страны на данный момент в сезоне.

    Некоторые горячие сиденья не охлаждаются

    Горстка борющихся тренеров только накалила свои сиденья из-за плохих потерь в начале сезона.

    Шестикурсник тренера Стэнфордского университета Джерод Хаасе по-прежнему имеет впечатляющие перспективы, а пятизвездный форвард-первокурсник Харрисон Ингрэм отлично стартует. Но проигрыш 88-72 в «Санта-Кларе» на прошлой неделе вызывает вопросы о том, есть ли у кардинала все необходимое, чтобы впервые за время правления Хаазе пройти турнир NCAA. В худшем случае это, скорее всего, будет проигрышем Quad 2, но Стэнфорду предстоит гораздо более жесткие испытания неконференцсвязи против Бейлора и Техаса.

    Хаасе – не единственный тренер Pac-12, который испытывает трудности. Тренер третьего года в Калифорнии Марк Фокс начал сезон 0: 2 с поражений от UC-San Diego и UNLV.«Медведи» были в плохой форме, когда Фокс пришел к власти, но после этого старта им предстоит трудный подъем, демонстрирующий даже незначительные признаки прогресса под руководством бывшего тренера Джорджии.

    Говоря о тренерах Джорджии, преемник Фокса в стране бульдогов, Том Крин, по сравнению с ним делает работу Фокса великолепной. Бульдоги проскользнули мимо ПФР в своем открытии, прежде чем проиграть 73-68 на выезде против команды Цинциннати, возглавляемой тренером-первокурсником Уэсом Миллером. Это может закончиться поражением Quad 1, в зависимости от того, насколько хорош Цинциннати на самом деле.Но это оказывает давление на обновленный состав Джорджии, чтобы добиться некоторых побед, прежде чем он войдет в то, что должно быть жестокой SEC. Даже ставка NIT кажется нереальной целью в этом сезоне для Крина, у которого в четвертом сезоне 43-50 (14-40 SEC).

    Завершает печальное начало в Pac-12 Вашингтон, поскольку тренер четвертого курса Майк Хопкинс пытается все исправить после 9-29 в Pac-12 последних двух сезонов. Потеря первого сезона дома команде из Северного Иллинойса, которая финишировала последней в Pac-12, была ужасным началом.

    Бэк-Восток, Питтсбург проиграл 15-очковую игру против «Цитадели» и Западной Вирджинии, открыв сезон 0: 2, а во вторник одержал победу со счетом 59: 51 над командой UNC Wilmington, занявшей 303-е место в предсезонном сезоне Мэтта Норландера. 1-358 рейтинг. Это плохое начало для тренера четвертого курса Джеффа Капела, который не сделал ничего значительного с «Пантерами» и потерял двух своих лучших игроков из-за переходного портала из команды, финишировавшей 10-12 в прошлом сезоне.

    Тренер из Южной Каролины, десятилетний тренер из Южной Каролины Фрэнк Мартин вывел «Gamecocks» на старт 2: 1, но это единственное поражение было нанесено «Принстону», которое, вероятно, будет поражением «Quad 3» в конце сезона.Это плохой знак для команды, финишировавшей 6-15 в прошлом сезоне.

    У тренера из Миссури Куонзо Мартина было несколько важных моментов, таких как приземление призового новобранца Майкла Портера-младшего. Но ему также не повезло с травмами во время его пребывания в должности, и он отправляется в пятый год без победы на турнире NCAA на его счету. «Тигры» поднялись до 10-го места в топ-25 AP в прошлом сезоне, но постепенно упали, проиграв в первом раунде турнира NCAA и попрощавшись с большинством ключевых участников этой команды.У Мартина есть время изменить ситуацию, но домашнее поражение со счетом 80: 66 от Миссури-Канзас-Сити в понедельник вызывает опасения по поводу траектории программы.

    Первокурсники отправились к великолепным стартам

    Это лучший баскетбол колледжа для первокурсников, который когда-либо находился на вершине.

    Из восьми лучших перспективных игроков 247Sports Composite, которые играли в студенческий баскетбол из класса 2020 года, только Кейд Каннингем и Эван Мобли действительно выделялись как звезды в прошлом сезоне.Это произошло через сезон после того, как Джеймс Уайзман, претендующий на первое место в рейтинге, был отстранен от участия в Мемфисе и в конечном итоге отказался от учебы из-за проблем с правом на участие в NCAA. Его коллеги из пятерки лучших перспективных игроков Энтони Эдвардс (Джорджия), Исайя Стюарт (Вашингтон) и Коул Энтони (Северная Каролина) в сезоне 2019-2020 не попали в центр внимания плохих команд.

    В этом сезоне, наконец, похоже, что лучшие игроки будут блистать на большой сцене. Игрок №1 в общем зачете Чет Холмгрен был тихим в победе Гонзаги над Техасом под номером 1, но не раз показывал, почему он, вероятнее всего, выиграет в лотерее.Претендент на второе место Паоло Банчеро в своих первых четырех играх за седьмой герцог показал двузначные цифры, а тандем первой десятки, в состав которого входят Эмони Бейтс и Джален Дурен, уверенно стартует на 11-м месте в Мемфисе. Замыкают десятку перспективных игроков Джабари Смит (Оберн), Патрик Болдуин-младший (Милуоки), Кеннеди Чандлер (Теннесси) и Калеб Хустан (Мичиган). Впереди еще долгий путь, но каждый из них продемонстрировал заманчивые проблески потенциала, и некоторые из них играют за команды, стремящиеся к глубоким постсезонным гонкам.

    Это, пожалуй, самый захватывающий класс первокурсников в этом виде спорта с тех пор, как трио пятизвездочных перспективных игроков Duke RJ Barrett, Cam Reddish и Zion Williamson взяли штурмом спорт в сезоне 2018-19. И топ-10 этого сезона выглядит глубже, чем класс 2018 года за трио Duke.

    Если вы ищете пару «пузырей-команд», с которыми можно было бы закрепиться, подумайте о штатах Аризона и Миссисипи. Ни один из них еще не стал центром внимания страны из-за слабой конкуренции в начале сезона.Но оба победили своих противников низшего уровня и, похоже, обладают талантом, необходимым, чтобы превзойти ожидания. Wildcats не планировались как команда турнира NCAA в предсезонной брекетологии Джерри Палма, но они выглядели соответствующим образом, обыграв Северную Аризону, UT Рио-Гранде-Вэлли и штат Северная Дакота в среднем на 45 очков. Штат Миссисипи позволил Детройт Мерси немного поваляться в среду вечером, но выиграл со счетом 13 после открытия с победой с 26 очками над Северной Алабамой и победой над Монтаной с 37 очками.

    Большие тесты в ближайшие недели покажут их истинное лицо, но Wildcats и Bulldogs пока впечатляют.

    Вирджиния пропустит турнир NCAA

    Вирджиния не только неудачно начала. Кавальеры – плохая команда. После того, как Вирджиния была расстроена посеянным номером 13 Огайо в первом раунде турнира NCAA в прошлом сезоне, Вирджиния уже проиграла ВМС и проиграла на выезде 67-47 против Хьюстона 15 в своем резюме. Конечно, 13-летний тренер Тони Беннетт – один из лучших в своем деле, но потребуется некоторое улучшение, если это не первая команда Вирджинии, пропустившая турнир NCAA с 2013 года.

    Проигравшие рейтинговые команды будут в порядке.

    За исключением Вирджинии, которая была 25-й, когда она проиграла ВМС в первую ночь сезона, большинство других потерь, понесенных рейтинговыми командами, являются оправданными. Таким образом, чрезмерная реакция заключается в том, что вы не должны слишком остро реагировать на большинство потерь, понесенных ранжированными командами. № 4 Мичиган потерпел уродливое домашнее поражение против Сетон Холла без рейтинга, но это команда Росомахи, которая занимает 259-е место по опыту, согласно KenPom. Мичиган будет в порядке, как только страна станет номером один.3-й класс рекрутинга знакомится с разыгрывающим-ветераном Деванте Джонсом, перебравшимся из прибрежной Каролины.

    Точно так же фанатам Техаса не стоит паниковать по поводу тогдашнего «Нет». 5.Проигрыш 86-74 Лонгхорнс против Гонзаги №1. Для команды, в значительной степени полагающейся на трансферы, это было жестоким дорожным испытанием в первую неделю сезона. Тренер-первокурсник Крис Бирд скоро заставит свою глубокую группу играть на элитном уровне, а Лонгхорны добавят еще одну дозу выносливости в ближайшие недели, когда Дилан Дису, переведенный на 6 футов 9 дюймов, вернется после травмы колена.

    № 10 Поражение Иллинойса Маркетту было разочаровывающим, но все-таки это произошло благодаря консенсусной предсезонной игре всеамериканца Кофи Кокберна, отбывшей дисквалификацию с тремя играми.

    № 13 Кентукки, возможно, был переоценен на 10-м месте в начале сезона, если учесть, насколько плохими были Wildcats в прошлом сезоне. Но это более старая команда, чем тот тренер, с которым Джон Калиари боролся в сезоне 2020/21, и даже с учетом того, что снайпер Си Джей Фредерик, вероятно, выбыл в этом сезоне, Великобритания показала достаточно ярких побед над Робертом Моррисом и Маунт-Стрит.Мэри предположила, что ее поражение от Duke в начале сезона было не чем иным, как проигрышем одной действительно хорошей команды другой в игре на нейтральной площадке, которая длилась 40 минут.

    Если вы хотите паниковать по поводу того, что 20-й номер Мэриленда проиграет дома Джорджу Мэйсону в среду вечером или 12-й номер штата Орегон будет сбит с корта BYU во вторник, то вперед. Но «Патриоты» будут сильной стороной в «Атлантик-10» под руководством тренера-первокурсника Кима Инглиша. Что касается «Орегона», просто помните, что 12-летний тренер Дана Альтман ежегодно обновляет свой состав.Если вы отключите «Утки» из-за этой потери, не удивляйтесь, если вы посмотрите через три месяца и увидите, как они возвращаются в топ-15 по мере того, как его последняя группа новичков собирается вместе.

    OWASP Top 10 рисков безопасности веб-приложений

    OWASP Top 10 – это стандартный информационный документ для разработчиков и разработчиков безопасности веб-приложений. Он представляет собой широкий консенсус в отношении наиболее серьезных угроз безопасности веб-приложений.

    Признан разработчиками во всем мире как первый шаг к более безопасному программированию.

    Компаниям следует принять этот документ и начать процесс обеспечения минимизации этих рисков их веб-приложениями. Использование OWASP Top 10 – это, пожалуй, самый эффективный первый шаг к изменению культуры разработки программного обеспечения в вашей организации на культуру создания более безопасного кода.

    Топ-10 рисков безопасности веб-приложений

    Появились три новые категории, четыре категории с изменениями наименования и области охвата, а также некоторая консолидация в Топ-10 на 2021 год.

    • A01: 2021-Broken Access Control перемещается с пятой позиции; 94% приложений были протестированы на наличие нарушения контроля доступа в той или иной форме. 34 перечисления общих уязвимостей (CWE), сопоставленные с нарушенным контролем доступа, чаще встречаются в приложениях, чем любая другая категория.
    • A02: 2021-Cryptographic Failures перемещается на одну позицию вверх, на № 2, ранее известную как раскрытие конфиденциальных данных, что было скорее симптомом, чем основной причиной.Особое внимание здесь уделяется сбоям, связанным с криптографией, которые часто приводят к раскрытию конфиденциальных данных или компрометации системы.
    • A03: 2021-Injection сдвигается в третью позицию. 94% приложений были протестированы на наличие инъекций в той или иной форме, а 33 CWE, отнесенные к этой категории, занимают второе место по частоте встречаемости в приложениях. Межсайтовые сценарии теперь являются частью этой категории в этом выпуске.
    • A04: 2021-Небезопасный дизайн – это новая категория на 2021 год, в которой основное внимание уделяется рискам, связанным с недостатками конструкции.Если мы действительно хотим «уйти влево» как отрасль, это требует более широкого использования моделирования угроз, безопасных шаблонов и принципов проектирования, а также эталонных архитектур.
    • A05: 2021-Неверная конфигурация безопасности перемещается с № 6 в предыдущей редакции; 90% приложений были протестированы на предмет неправильной конфигурации. Неудивительно, что благодаря большему количеству переходов на программное обеспечение с широкими возможностями настройки, эта категория продвинулась вверх. Бывшая категория для внешних объектов XML (XXE) теперь является частью этой категории.
    • A06: 2021-Уязвимые и устаревшие компоненты ранее назывался «Использование компонентов с известными уязвимостями» и занимал 2-е место в опросе сообщества Top 10, но также имел достаточно данных, чтобы попасть в 10 лучших по результатам анализа данных. Эта категория поднялась с 9-го места в 2017 г. и является известной проблемой, которую мы пытаемся проверить и оценить риск. Это единственная категория, в которой общие уязвимости и воздействия (CVE) не сопоставлены с включенными CWE, поэтому по умолчанию используется уязвимость и вес воздействия 5.0 учитываются в их оценках.
    • A07: 2021-Ошибки идентификации и аутентификации ранее было нарушенной аутентификацией и постепенно снижается со второй позиции, и теперь включает CWE, которые больше связаны с ошибками идентификации. Эта категория по-прежнему является неотъемлемой частью Топ-10, но, похоже, помогает повышение доступности стандартизованных фреймворков.
    • A08: 2021-Ошибки целостности программного обеспечения и данных – это новая категория на 2021 год, в которой основное внимание уделяется предположениям, связанным с обновлениями программного обеспечения, критически важными данными и конвейерами CI / CD без проверки целостности.Одно из наиболее взвешенных воздействий от данных Common Vulnerability and Exposures / Common Vulnerability Scoring System (CVE / CVSS), сопоставленных с 10 CWE в этой категории. Небезопасная десериализация с 2017 года теперь является частью этой более широкой категории.
    • A09: 2021-Сбои в ведении журнала и мониторинга безопасности ранее назывался «Недостаточное ведение журнала и мониторинг» и был добавлен из отраслевого обзора (№3), поднявшись с №10 ранее. Эта категория расширена за счет включения большего количества типов сбоев, ее сложно проверить, и она плохо представлена ​​в данных CVE / CVSS.Однако сбои в этой категории могут напрямую повлиять на видимость, оповещение об инцидентах и ​​криминалистическую экспертизу.
    • A10: 2021-Подделка запросов на стороне сервера добавлен из опроса сообщества Top 10 (# 1). Данные показывают относительно низкий уровень заболеваемости с охватом тестирования выше среднего, а также с рейтингами выше среднего для возможностей использования и воздействия. Эта категория представляет собой сценарий, в котором члены сообщества безопасности говорят нам, что это важно, хотя в настоящее время это не проиллюстрировано в данных.

    Были предприняты усилия по переводу OWASP Top 10 – 2017 на множество языков. Если вы заинтересованы в помощи, свяжитесь с членами команды, чтобы узнать, на каком языке вы хотите внести свой вклад, или если вы не видите свой язык перечисленных (ни здесь, ни на github), напишите [электронная почта защищена], чтобы сообщить нам, что вы хотите помочь, и мы сформируем группу волонтеров для вашего языка. Мы собрали этот README.TRANSLATIONS с некоторыми подсказками, которые помогут вам с переводом.

    2017 Выполнено переводов:

    • Китайский: OWASP Top 10-2017 – 中文 Version (PDF)
      • 项目 组长 : 王 颉 ([электронная почта защищена])
      • 翻译 人员 : 陈亮 、 王厚 奎 颉 、 王文君 、 王晓飞 、 楠 徐瑞 、 天泽 、 杨 璐 、 钟 文 (排名 不分 先后 , 姓氏 拼音 排列)
      • 审查 人员 : Rip 、 包 悦 忠 、 李旭勤 杨 天 识 、 张家 银 (排名 不分 先后 , 按 姓氏 拼音 排列)
      • 汇编 人员 : 赵学文
    • Французский: OWASP Top 10 2017 на французском языке (Git / Markdown)
    • Немецкий: OWASP Top 10 2017 на немецком языке V1.0 (Pdf) (веб-страницы)
      составлено Christian Dresen, Alexios Fakos, Louisa Frick, Torsten Gigler, Tobias Glemser, Dr.Франк Гут, доктор Инго Ханке, доктор Томас Херцог, доктор Маркус Кегель, Себастьян Клиппер, Йенс Либау, Ральф Рейнхардт, Мартин Ридель, Майкл Шефер
    • Еврейский: OWASP Top 10-2017 – Иврит (PDF) (PPTX)
      переведено Эялем Эстрином (Twitter: @eyalestrin) и Омером Леви Хеврони (Twitter: @omerlh).
    • Японский: OWASP Top 10-2017 – Версия (PDF)
      переведено и отрецензировано Акицугу ИТО, Альбертом Се, Чи ТАЗАВА, Хидеко ИГАРАСИ, Хироши ТОКУМАРУ, Наото КАЦУМИ, Риотаро ОКАДА, Робертом ДРАСЕА, Сатору УЭНО, Шоичи НАКАТА, Таканори НАКАНОВАТАРИ, Таканори Андо, Томохиро САНАЭ.
    • Корейский: OWASP Top 10-2017 – 한글 (PDF) (PPTX)
      번역 프로젝트 관리 및 감수: 박형근 (Hyungkeun Park) / 감수 (ㄱㄴㄷ 순): 강용석 (YongSeok Kang), 박창렴 (Park Changryum), 조민재 (Джонни Чо) / 편집 및 감수: 신상원 (Шин Сангвон) / 번역 (ㄱㄴㄷ 순): 김영하 (Юнха Ким), 박상영 (Санъён Пак), 이민욱 (Минук Ли), 정초 아 (ЧОНЧОА), 조광렬 (ЧО КВАНГ) ЮЛЛ), 최한동 (Ханьдун Чой)
    • Португальский: OWASP Top 10 2017 – португальский (PDF) (ODP)
      переведено Анабелой Ногейра, Карлосом Серрау, Гийомом Лопесом, Жоау Пинту, Жоао Самуку, Кемболле А.Оливейра, Пауло А. Силва, Рикардо Моурато, Руи Силва, Серхио Домингес, Тьяго Рейс, Витор Магано.
    • Русский: OWASP Top 10-2017 – на русском языке (PDF)
      переведено и отрецензировано JZDLin (@JZDLin), Алексеем Скачковым (@ hamster4n), Иваном Кочуркиным (@KvanTTT) и Тарасом Иващенко
    • Испанский: OWASP Top 10-2017 – Español (PDF)

    Исторический:

    Команды перевода кандидатов на выпуск 2017:

    2013 Выполнено переводов:

    • Арабский: OWASP Top 10 2013 – арабский PDF
      Перевод: Моханнад Шахат: [электронная почта защищена], Фахад: @SecurityArk, Абдулла Альсахил: [электронная почта защищена], Халифа Альшамси: [электронная почта защищена] и Сабри (KING SABRI): [адрес электронной почты защищен], Мохаммед Альдоссари: [адрес электронной почты защищен]
    • Китайский, 2013 г. : 中文 Version 2013 OWASP Top 10 2013 – Chinese (PDF).
      项目 组长 : Rip 、 王 颉 , 参与 人员 : 陈亮 、 顾庆林 、 胡晓斌 、 李建 文君 、 杨 天 识 、 张 在 峰
    • Чешский 2013: OWASP Top 10 2013 – Чешский (PDF) OWASP Top 10 2013 – Чешский (PPTX)
      CSIRT.CZ – CZ.NIC, z.s.p.o. (реестр домена .cz): Петр Заводский: [адрес электронной почты защищен], Вацлав Климс, Зузана Дурацинска, Михал Прокоп, Эдвард Рейтар, Павел Баста
    • French 2013: OWASP Top 10 2013 – French PDF
      Людовик Пети: [защита электронной почты], Себастьян Джориа: [защита электронной почты], Эрван Абгралл: [защита электронной почты], Бенджамин Авет: [защита электронной почты], Джоселин Обер: [защита электронной почты] ], Дэмиен Азамбур: [защита электронной почты], Алин Бартелеми: [защита электронной почты], Мулай Абдсамад Белгити: [защита электронной почты], Грегори Блан: [защита электронной почты], Клеман Капель: [защита электронной почты], Этьен Капгра: [защита электронной почты] , Жюльен Кайссоль: [защита электронной почты], Антонио Фонтес: [защита электронной почты], Эли де Травьезо: [защита электронной почты], Николя Грегуар: [защита электронной почты], Валери Лассер: [защита электронной почты], Антуан Лаюро: [защита электронной почты], Гийом Лопес: [защита электронной почты], Жиль Морен: [защита электронной почты], Кристоф Пекар: [защита электронной почты], Оливье Перре: [защита электронной почты], Мишель Пруне: [защита электронной почты], Оливье Револла: [защита электронной почты], Эймерик Табурин : [адрес электронной почты]
    • German 2013: OWASP Top 10 2013 – German PDF
      [email protected], который является Фрэнком Дёлитцшером, Торстеном Гиглером, Тобиасом Глемзером, доктором.Инго Ханке, Томас Херцог, Кай Джендриан, Ральф Рейнхардт, Михаэль Шефер
    • Еврейский 2013: OWASP Top 10 2013 – Иврит PDF
      Перевод: Ор Кац, Эяль Эстрин, Оран Ицхак, Дан Пелед, Шай Сиван.
    • итальянский 2013: OWASP Top 10 2013 – итальянский PDF
      Перевод: Микеле Сапорито: [защита электронной почты], Паоло Перего: [защита электронной почты], Маттео Меуччи: [защита электронной почты], Сара Галло: [защита электронной почты], Алессандро Гвидо: [защита электронной почты], Мирко Гвидо Специ: [защита электронной почты], Джузеппе Ди Чезаре: [защита электронной почты], Пако Скьяффелла: [защита электронной почты], Джанлука Грассо: [защита электронной почты], Алессио Д’Оспина: [защита электронной почты], Лоредана Манчини: [защита электронной почты], Алессио Петракка: [защита электронной почты], Джузеппе Тротта: [защита электронной почты], Симоне Онофри: [защита электронной почты], Франческо Коссу: [защита электронной почты], Марко Ланчини: [защита электронной почты], Стефано Занеро: [защита электронной почты], Джованни Шмид: [защита электронной почты], Игорь Фалькомата ‘: [защита электронной почты]
    • Японский 2013: OWASP Top 10 2013 – Японский PDF
      Перевод: Чиа-Лунг Се: ryusuke.tw (at) gmail.com, обзор: Хироши Токумару, Таканори Накановатари
    • Korean 2013: OWASP Top 10 2013 – Korean PDF (이름 가나다순)
      김병효: [защита электронной почты], 김지원: [защита электронной почты], 김효근: [защита электронной почты], 박정훈: [защита электронной почты], 성 영모: [защита электронной почты] ], 성 윤기: [защита электронной почты], 송보영: [защита электронной почты], 송창기: [защита электронной почты], 유정호: [защита электронной почты], 장 상민: [защита электронной почты], 전영재: [защита электронной почты], 정가람: [электронная почта protected], 정홍순: [адрес электронной почты защищен], 조민재: [адрес электронной почты защищен], 허성무: [адрес электронной почты защищен]
    • Бразильский португальский 2013: OWASP Top 10 2013 – Бразильский португальский PDF
      Перевод: Карлос Серрао, Марсио Махри, Окаро Евангелиста де Торрес, Карло Марсело Ревреду да Силва, Луис Виейра, Суэли Рамальо де Меллу, Хорхе Олимпия, Даниэль Кинтисоно, Мауро де Паула Ассумпсао, Марсело Лопес, Кайо Диас, Родриго Гуларте
    • Испанский 2013: OWASP Top 10 2013 – испанский PDF
      Херардо Канедо: [защита электронной почты], Хорхе Корреа: [защита электронной почты], Фабьен Спичигер: [защита электронной почты], Альберто Хилл: [защита электронной почты], Джонатан Стэнли: [защита электронной почты] ], Максимилиано Алонсо: [защита электронной почты], Матео Мартинес: [защита электронной почты], Дэвид Монтеро: [защита электронной почты], Родриго Мартинес: [защита электронной почты], Гильермо Скрилек: [защита электронной почты], Фелипе Зипитрия: [защита электронной почты], Фабьен Спичигер: [защита электронной почты], Рафаэль Гил: [защита электронной почты], Кристиан Лопес: [защита электронной почты], Джонатан Фернандес [защита электронной почты], Паола Родригес: [защита электронной почты], Гектор Агирре: [защита электронной почты], Роджер Кархуатокто: [защита электронной почты], Хуан Карлос Кальдерон: [защита электронной почты], Марк Риверо Лопес: [защита электронной почты], Карлос Альендес: [защита электронной почты], [защита электронной почты]: [защита электронной почты], Мануэль Рамирес: [защита электронной почты], Марко Миранда: [адрес электронной почты защищен], Маурисио Д.Папалео Маяда: [защита электронной почты], Фелипе Санчес: [защита электронной почты], Хуан Мануэль Бахамонде: [защита электронной почты], Адриа Массанет: [защита электронной почты], Хорхе Корреа: [защита электронной почты], Рамиро Пульгар: [защита электронной почты], немецкий язык Алонсо Суарес Герреро: [защита электронной почты], Хосе А. Гуаш: [защита электронной почты], Эдгар Салазар: [защита электронной почты]
    • Украинский 2013: OWASP Top 10 2013 – Украинский PDF
      Катерина Овеченко, Юрий Федько, Глеб Пахаренко, Евгения Маскаева, Сергей Шабашкевич, Богдан Середницкий

    2010 Выполнено переводов:

    • Корейский 2010: 10 лучших по версии OWASP 2010 – Корейский PDF
      Хёнкен Пак, ([электронная почта защищена])
    • Испанский 2010: OWASP Top 10 2010 – испанский PDF
      Даниэль Кабесас Молина, Эдгар Санчес, Хуан Карлос Кальдерон, Хосе Антонио Гуаш, Пауло Коронадо, Родриго Маркос, Висенте Агилера
    • French 2010: OWASP Top 10 2010 – French PDF
      [защита электронной почты], [защита электронной почты], [защита электронной почты], [защита электронной почты], [защита электронной почты], [защита электронной почты], [защита электронной почты]
    • German 2010: OWASP Top 10 2010 – German PDF
      [email protected], который является Фрэнком Дёлитцшером, Тобиасом Глемзером, доктором.Инго Ханке, Кай Джендриан, Ральф Рейнхардт, Михаэль Шефер
    • Индонезийский 2010: OWASP Top 10 2010 – Индонезийский PDF
      Теди Хериянто (координатор), Латифа Ариф, Три А Сундара, Заки Ахмад
    • Итальянский 2010: 10 лучших по версии OWASP 2010 – итальянский PDF
      Симоне Онофри, Паоло Перего, Массимо Бьяджотти, Эдоардо Вискози, Сальваторе Фиорилло, Роберто Баттистони, Лоредана Манчини, Мишель Неста, Пако Скиаффелла, Лусилла Дикино Скино 9000, Херардо Скиниа 9000
    • Японский 2010: OWASP Top 10 2010 – Японский PDF
      [адрес электронной почты защищен], Dr.Масаюки Хисада, Ёсимаса Кавамото, Рюсукэ Сакамото, Кейсуке Секи, Син Умемото, Такаши Арима
    • Китайский 2010: 10 лучших по OWASP 2010 – Китайский PDF
      感谢 以下 为 中文 大本 做出 贡献 的 翻译 人员 和 审核 人员: Rip Torn, 钟卫林, 高 雯, 王 颉, 于 振东
    • Вьетнамский 2010: 10 лучших по OWASP 2010 – Вьетнамский PDF
      Переводчик Сесил Су – Переводческая группа: Данг Хоанг Ву, Нгуен Ба Тьен, Нгуен Тан Хунг, Луонг Дье Фуонг, Хюинь Тхиен Там
    • Еврейский 2010: 10 лучших ивритских проектов OWASP – 10 лучших ивритских проектов OWASP 2010 – Иврит PDF.
      Ведет Ор Кац, список участников см. На странице перевода.

    Голы

    Для сбора наиболее полного набора данных, относящихся к выявленным уязвимостям приложений на сегодняшний день, чтобы обеспечить анализ для первой десятки, а также другие будущие исследования. Эти данные должны поступать из различных источников; поставщики средств безопасности и консультации, вознаграждения за ошибки, а также вклад компании / организации. Данные будут нормализованы, чтобы обеспечить возможность сравнения уровней между инструментами, поддерживаемыми человеком, и инструментами, поддерживаемыми людьми.

    Аналитическая инфраструктура

    Запланируйте использование облачной инфраструктуры OWASP Azure для сбора, анализа и хранения предоставленных данных.

    Взносы

    Мы планируем поддерживать как известные, так и псевдоанонимные публикации. Предпочтительно, чтобы вклады были известны; это очень помогает с проверкой / качеством / достоверностью представленных данных. Если отправитель предпочитает, чтобы их данные хранились анонимно и даже доходит до анонимной отправки данных, то их следует классифицировать как «непроверенные», а не как «непроверенные».«Проверено».

    Подтвержденный вклад данных

    Сценарий 1: Заявитель известен и согласился на то, чтобы его указали в качестве участвующей стороны.
    Сценарий 2: Заявитель известен, но не желает быть публично идентифицированным.
    Сценарий 3: Отправитель известен, но не хочет, чтобы он регистрировался в наборе данных.

    Вклад непроверенных данных

    Сценарий 4: Заявитель анонимен. (Стоит ли поддерживать?)

    Анализ данных будет проводиться с тщательным различием, когда непроверенные данные являются частью проанализированного набора данных.

    Процесс участия

    Есть несколько способов передачи данных:

    1. Отправьте файл CSV / Excel с наборами данных по электронной почте на адрес [электронная почта защищена]
    2. Загрузите файл CSV / Excel в «папку для материалов» (скоро)

    Примеры шаблонов можно найти в GitHub: https://github.com/OWASP/Top10/tree/master/2021/Data

    Срок вклада

    Мы планируем принимать вклады в новую десятку лучших с мая по 30 ноября 2020 года для данных за период с 2017 года по настоящее время.

    Структура данных

    Следующие элементы данных: обязательные или дополнительные.
    Чем больше информации предоставлено, тем точнее может быть наш анализ.
    Как минимум, нам нужен период времени, общее количество приложений, протестированных в наборе данных, а также список CWE и количество приложений, содержащих этот CWE.
    Если возможно, предоставьте дополнительные метаданные, потому что это очень поможет нам лучше понять текущее состояние тестирования и уязвимостей.

    Метаданные

    • Имя участника (организация или аноним)
    • Контактный адрес электронной почты участника
    • Период времени (2019, 2018, 2017)
    • Количество протестированных приложений
    • Тип тестирования (TaH, HaT, Инструменты)
    • Основной язык (код)
    • Географический регион (глобальный, Северная Америка, ЕС, Азия, другие)
    • Первичная отрасль (множественная, финансовая, промышленная, программное обеспечение, ??)
    • Содержат ли данные повторные тесты или одни и те же приложения несколько раз (T / F)

    Данные CWE

    • Список CWE с указанием количества приложений, содержащих этот CWE

    Если возможно, укажите в данных основные CWE, а не категории CWE.
    Это поможет в анализе, любая нормализация / агрегирование, выполненная как часть этого анализа, будет хорошо документирована.

    Примечание:

    Если у участника есть два типа наборов данных, один из источников HaT и один из источников TaH, то рекомендуется представить их как два отдельных набора данных.
    HaT = Инструменты с участием человека (больший объем / частота, в основном из инструментов)
    TaH = Человек с помощью инструмента (меньший объем / частота, в основном по результатам испытаний на людях)

    Обзор

    Как и в случае с первой десяткой 2017 года, мы планируем провести опрос, чтобы выявить до двух категорий из первой десятки, которые, по мнению сообщества, являются важными, но еще не отражены в данных.Мы планируем провести опрос в мае или июне 2020 года и будем использовать формы Google так же, как и в прошлый раз. CWE в опросе будут основаны на текущих тенденциях, CWE, которые не входят в первую десятку по данным, и из других потенциальных источников.

    Процесс

    На высоком уровне мы планируем выполнить уровень нормализации данных; однако мы сохраним версию необработанных данных для будущего анализа. Мы проанализируем распределение наборов данных CWE и, возможно, переклассифицируем некоторые CWE, чтобы объединить их в более крупные сегменты.Мы тщательно документируем все предпринятые действия по нормализации, чтобы было понятно, что было сделано.

    Мы планируем рассчитать вероятность, следуя модели, которую мы разработали в 2017 году, чтобы определить частоту встречаемости, а не частоту, чтобы оценить, насколько вероятно, что данное приложение может содержать хотя бы один экземпляр CWE. Это означает, что мы ищем не частоту (количество результатов) в приложении, а количество приложений, в которых был один или несколько экземпляров CWE. Мы можем рассчитать уровень заболеваемости на основе общего количества приложений, протестированных в наборе данных, по сравнению с тем, в скольких приложениях был обнаружен каждый CWE.

    Кроме того, мы будем разрабатывать базовые баллы CWSS для 20-30 лучших CWE и включать потенциальное влияние во взвешивание 10 лучших.

    Кроме того, я хотел бы изучить дополнительные идеи, которые можно почерпнуть из предоставленного набора данных, чтобы увидеть, что еще можно узнать, что может быть полезно для сообществ разработчиков и разработчиков.

    Полиция 10 Кодов

    Информация о лицензии
    Код Общего назначения APCO (Ассоциация офицеров связи полиции) Норфолк, Вирджиния Уолнат-Крик, Калифорния
    10-0 Соблюдайте осторожность
    10-1 Невозможно скопировать – изменить местоположение Слабый сигнал Полицейскому нужна помощь Плохой радиоприем
    10-2 Сигнал хороший Сигнал хороший Помощник Хороший радиоприем
    10-3 Остановить передачу Остановить передачу Очистить воздух – Чрезвычайная ситуация Остановка передачи
    10-4 Подтверждение (ОК) Утвердительный (OK) О.К., Благодарность Сообщение получено
    10-5 Реле Реле к / от Посмотреть истца Релейное сообщение
    10-6 Занят – если не срочно Занят Следственная полиция или пожарная Изменить радиоканал
    10-7 Не работает Не работает (a) Не работает – не работает
    (b) Не работает – необходимо позвонить
    Не работает
    10-8 в эксплуатации в эксплуатации в эксплуатации в эксплуатации
    10-9 Повторить Скажи еще раз прибыл на место действия Повторить сообщение
    10-10 Идет бой отрицательное Сведения о трафике Вне службы
    10-11 Сумка для собак ___ Дежурный (номер сотрудника) Битое стекло Посетители могут слышать радио
    10–12 Ожидание (остановка) Ожидание (остановка) Вандализм Сообщите о погодных / дорожных условиях
    10-13 Сводка погоды и дороги Погодные условия (a) Протекающая водопроводная магистраль или канализация
    (b) Отверстие на улице / тротуаре
    10-14 Отчет хищника Сообщение / информация Конвой или эскорт
    10-15 Гражданские беспорядки Сообщение доставлено Содержать заключенного под стражей Содержать заключенного под стражей
    10–16 Внутренние проблемы Ответ на сообщение Подобрать заключенного Подобрать
    10-17 Встреча с заявителем По маршруту Административная помощь Получение топлива
    10–18 Быстро Срочно Деталь
    10-19 Вернуться к _____ (вход) Контакт Вернуться на станцию ​​ Вернуться или перейти к ___
    10-20 Расположение Расположение Ваше местонахождение Расположение
    10-21 Позвоните () по телефону Позвоните () по телефону Позвонить ___ по телефону Телефон
    10-22 Игнорировать Игнорировать Расследование взлома Отменить или игнорировать
    10-23 прибыл на место действия прибыл на место действия Взлом (в процессе) Ожидание
    10-24 Задание выполнено Задание выполнено Кто-то в здании
    10-25 Сообщить лично (Встреча) Сообщить (Встреча) Prowler У вас есть контакт с ___?
    10–26 Задержание объекта, Срочно Расчетное время прибытия (ETA) Воровство Без ордеров
    10–27 (драйверы) Информация о лицензии / разрешении Сообщение об изнасиловании Разыскивается объект
    10-28 Информация о регистрации автомобиля Информация об автомобиле Проверить полную регистрацию, лицензию, двигатель, имя, украдено Проверка регистрации
    10–29 Проверить наличие розыска Проверка записей Человек с ружьем Проверка ордеров
    10-30 Ненужное использование радио Опасно / Осторожно (a) Автомобильное происшествие
    (b) Автомобильное происшествие Личная травма
    (c) Удар и бегство
    10-31 Незавершенное преступление Подобрать Ограбление и ограбление
    10-32 Человек с ружьем ___ Необходимые единицы (указать) Неисправный светофор
    10-33 Скорая помощь Требуется немедленная помощь Исполнить ордер Тревога звучит
    10-34 Бунт Текущее время Расследование наркотиков
    10-35 Оповещение о серьезном преступлении Получить отчет об украденном авто Проверка времени
    10-36 Правильное время Правильное время Правильное время
    10-37 (Расследование) Подозрительный автомобиль Завершено с последним назначением Укажите свое устройство
    10-38 Остановка подозрительного автомобиля (a) Безрассудное вождение
    (b) Водитель в нетрезвом виде
    10-39 Срочно – используйте свет, сирену Отчет о мертвом человеке Можно ли ___ приходить на радио?
    10-40 Бесшумный бег – без света, сирена Идет бой Подозрительный человек-Авто Доступен ли ___ для телефонного звонка?
    10-41 Начало служебной командировки Начало служебной командировки (a) Потерянный ребенок
    (b) Расследование побега
    10-42 Окончание дежурства Окончание дежурства Автомобиль припаркован неправильно
    10-43 Информация В погоне Пьяный
    10-44 Разрешение на выезд ___ на___ Бунт Авария (тип)
    10-45 Туша животного ___ Угроза взрыва Борьба Условия объекта: от A до D
    10-46 Ассистент автомобилиста Банковский будильник Попытка самоубийства
    10-47 Аварийный ремонт дороги ___ Быстро завершить задание (a) Раненый
    (b) Больной
    (c) Психолог
    (d) Материнский случай
    Государственный, гражданский, пожарный или полицейский
    10-48 Трафик Стандартный ремонт ___ Задержание подозреваемого, Срочно Человек за бортом
    10-49 Светофор, ___ Дрэг-рейсинг Лающая собака Переход к ___
    10-50 Несчастный случай ( F -Пожар, PI -Личная травма, PD -Повреждение имущества) ДТП ( F, -Пожар, PI, -Личная травма, PD -Повреждение имущества) Судебные дела Наркотики
    10-51 Требуется вредитель Диспетчерская вредитель Общее сообщение Пьяный
    10-52 Скорая помощь Скорая помощь Открыть дверь / окно (указать какое) Скорая помощь
    10-53 Дорога перекрыта ___ Дорога заблокирована Газ-Ремонт-Мойка Человек сбит
    10-54 Животноводство на шоссе Несчастный случай ( F, – Пожар, PI, – Персональная травма, PD – Повреждение имущества) Мужчина, растлевающий детей Возможное тело
    10-55 Водитель в состоянии алкогольного опьянения Водитель в состоянии алкогольного опьянения Угроза взрыва Дело коронера
    10-56 Пешеход в состоянии алкогольного опьянения Пешеход в состоянии алкогольного опьянения Неуправляемая толпа Самоубийство
    (а) – Попытка
    10-57 Ударь и беги ( F -Пожар, PI -Личная травма, PD -Повреждение имущества) Запрос оператора BT Взлом автомобиля
    10-58 Прямой трафик Прямой трафик Охранная сигнализация
    10-59 Конвой или эскорт Эскорт Нарушитель ПДД Проверка безопасности
    10-60 Отряд в окрестностях Подозрительная машина (a) Мертвая собака
    (b) Живая собака
    (c) Самка или бродяга
    (d) Укус собаки
    10-61 Персонал в зоне Остановка подозрительного автомобиля Пустая карта IBM Кража велосипеда
    10-62 Ответ на сообщение B и E в процессе (взлом и вход) Radio Test
    10-63 Подготовка и изготовление письменной копии Подготовка к получению задания Личная помощь Подготовка к копированию
    10-64 Сообщение для местной доставки Незавершенное преступление Питание (Государство Местоположение)
    10-65 Назначение сетевого сообщения Вооруженное ограбление Экспозиция
    10-66 Отмена сообщения Уведомить медицинского эксперта Отправьте Вредитель на номер
    (a) Запрос владельца
    (b) Запрос полиции
    Подозрительный человек
    10-67 Очистить для сетевого сообщения Сообщение о смерти Видны дым и пламя Человек, обращающийся за помощью
    10-68 Информация об отправке Домашний скот на проезжей части В работе в режиме ожидания
    10-69 Сообщение получено Телефон для консультации Удерживается мостом или поездом
    10-70 Пожарная сигнализация Неправильно припаркованный автомобиль Опасно / Осторожно Prowler
    10-71 Сообщите о природе огня Неправильное использование радио Ложная тревога Произведено выстрелов
    10-72 Сообщить о ходе пожара Заключенный под стражу Человек найден в Горящем корп.
    10-73 Отчет о дыме Психологический субъект Существующие условия Как копировать
    10-74 отрицательное Побег из тюрьмы / тюрьмы По маршруту
    10-75 В контакте с ___ Разыскиваются или украдены Диспетчер
    10-76 В пути ___ Prowler Коробка перемотки (указать местоположение)
    10-77 ETA (Расчетное время прибытия) Прямое движение в зоне пожара Отправить VEPCO (State Gas or Electric)
    (b) отправить C и P
    10-78 Нужна помощь Поддерживается (государством)
    10-79 Уведомить коронера Бесплатный звонок
    10-80 Погоня в процессе Пожарная сигнализация Критический вызов (красный код) Взрыв
    10-81 Отчет о дыхательном аппарате Природа огня Пожарная сигнализация
    10-82 Забронировать жилье Пожар продолжается Additional Engine Co.
    10-83 Перекресток рабочей школы ___ Видимый дым Дополнительная лестница Ко.
    10-84 Если встреча ___ Сообщите ETA (расчетное время прибытия) Дым не виден Второй сигнал тревоги
    10-85 Задержка из-за ___ Ответить без синих огней / сирены Третий сигнал тревоги
    10-86 Дежурный / оператор Человек в ловушке Есть трафик для меня?
    10-87 Получение / выдача чеков Auto Fire
    10-88 Текущий телефон № ___ Запрос заместителя начальника Обеспечьте крышку для блоков
    10-89 Угроза взрыва Запросить дополнительного начальника
    10-90 Bank Alarm at ___ Передача провода пожарной сигнализации
    10-91 Забрать заключенного / подопытного Проверьте ящик пожарной сигнализации или главный ящик Опасность
    10-92 Неправильно припаркованный автомобиль Обрыв цепи пожарной сигнализации или неисправность в цепи
    10-93 Блокада Пожарная сигнализация
    10-94 Дрэг-рейсинг Запрос на газ или дизельное топливо
    10-95 Заключенный / Субъект под стражей Пожар из травы или мусора
    10-96 Психологический субъект В кварталах
    10-97 Проверить (тест) сигнал Слабый сигнал прибыл на место действия
    10-98 Побег из тюрьмы / тюрьмы Сигнал хороший Выполнено задание
    10-99 Обнаружен розыск / похищение Пожарному нужна помощь
    10-101 Что такое статус? (Вы в безопасности?)
    10-106 Secure (Статус безопасен)

    PCMark 10 – Полный тест для современного офиса

    PCMark 10 – последняя версия в нашей серии стандартных тестов для ПК.Обновленный для Windows 10 с новыми и улучшенными рабочими нагрузками, PCMark 10 также стал быстрее и проще в использовании.

    PCMark 10 содержит полный набор тестов, охватывающих широкий спектр задач, выполняемых на современном рабочем месте. Благодаря ряду тестов производительности, пользовательским параметрам запуска, профилю срока службы батареи и новым тестам хранилища, PCMark 10 является полноценным тестом для ПК в современном офисе.

    Купи сейчас
    • Стандартный тест производительности ПК для Windows 10.
    • Соответствующие тесты, отражающие разнообразные требования современной работы.
    • Тесты срока службы батареи, охватывающие ряд распространенных сценариев.
    • Протестируйте и сравните новейшие твердотельные накопители с результатами тестов выделенного хранилища.
    • Точные и беспристрастные результаты, идеально подходящие для закупок, не зависящих от поставщиков.
    • Создано в сотрудничестве с ведущими технологическими компаниями.

    Простота использования

    PCMark 10 прост в установке и запуске, не требует сложной настройки.PCMark 10 измеряет общую производительность системы для нужд современного офиса с помощью тестов, основанных на реальных приложениях и действиях. Запустите любой из тестов производительности, и вы получите результат, который можно использовать для сравнения систем. Или запустите пять сценариев времени автономной работы, чтобы протестировать и сравнить время автономной работы ноутбука.

    Быстро и эффективно

    Благодаря новым и улучшенным рабочим нагрузкам основной тест PCMark 10 занимает менее половины времени, чем эквивалентный тест в PCMark 8.

    Просто нажмите кнопку запуска

    В PCMark 10 больше не нужно выбирать между ускоренным и обычным режимами тестирования, используемыми в PCMark 8.

    Многоуровневая отчетность

    Каждый запуск теста дает оценку теста высокого уровня, оценки группы тестирования среднего уровня и оценки рабочей нагрузки низкого уровня.

    Новое, но знакомое

    PCMark 10 использует тот же стиль пользовательского интерфейса, что и 3DMark и VRMark.Благодаря знакомой схеме легко начать тестирование с помощью PCMark 10.

    .

    Топ-10 уязвимостей OWASP | Veracode

    Руководство по тестированию OWASP Top 10

    Тестирование уязвимостей OWASP – важная часть разработки безопасных приложений. Огромное количество рисков и потенциальных исправлений может показаться ошеломляющим, но с ними легко справиться, если вы выполните несколько простых шагов:

    Дополнительную информацию можно найти в нашем бесплатном техническом документе «Полное руководство по началу работы с безопасностью приложений».

    Топ-10 уязвимостей OWASP

    Итак, каковы 10 основных рисков согласно OWASP? Мы разбиваем каждый элемент, его уровень риска, способы их проверки и способы решения каждого из них.

    1. Инъекция

    Внедрение происходит, когда злоумышленник использует небезопасный код для вставки (или внедрения) собственного кода в программу. Поскольку программа не может определить вставленный таким образом код из своего собственного кода, злоумышленники могут использовать атаки с использованием инъекций для доступа к защищенным областям и конфиденциальной информации, как если бы они были доверенными пользователями.Примеры инъекций включают инъекции SQL, инъекции команд, инъекции CRLF и инъекции LDAP.

    Тестирование безопасности приложений может выявить недостатки внедрения и предложить методы исправления, такие как удаление специальных символов из пользовательского ввода или написание параметризованных SQL-запросов.

    2. Нарушение аутентификации

    Неправильно реализованные вызовы аутентификации и управления сеансом могут представлять огромную угрозу безопасности. Если злоумышленники заметят эти уязвимости, они могут легко присвоить себе подлинные данные пользователей.

    Многофакторная проверка подлинности – это один из способов избежать сбоев при проверке подлинности. Внедрите сканирование DAST и SCA для обнаружения и устранения проблем с ошибками реализации до развертывания кода.

    3. Раскрытие конфиденциальных данных

    API

    , которые позволяют разработчикам подключать свои приложения к сторонним сервисам, таким как Google Maps, отлично экономят время. Однако некоторые API полагаются на небезопасные методы передачи данных, которые злоумышленники могут использовать для получения доступа к именам пользователей, паролям и другой конфиденциальной информации.

    Шифрование данных, токенизация, правильное управление ключами и отключение кэширования ответов могут помочь снизить риск раскрытия конфиденциальных данных.

    4. Внешние объекты XML

    Этот риск возникает, когда злоумышленники могут загружать или включать враждебный XML-контент из-за небезопасного кода, интеграции или зависимостей. Сканирование SCA может найти риски в сторонних компонентах с известными уязвимостями и предупредить вас о них. Отключение обработки внешнего объекта XML также снижает вероятность атаки на объект XML.

    5. Нарушение контроля доступа

    Если аутентификация и ограничение доступа не реализованы должным образом, злоумышленникам легко взять все, что они хотят. При нарушении контроля доступа неаутентифицированные или неавторизованные пользователи могут иметь доступ к конфиденциальным файлам и системам или даже к настройкам привилегий пользователей.

    Ошибки конфигурации и небезопасные методы управления доступом трудно обнаружить, поскольку автоматизированные процессы не всегда могут их проверить. Тестирование на проникновение может обнаружить отсутствие аутентификации, но для определения проблем конфигурации необходимо использовать другие методы.Слабый контроль доступа и проблемы с управлением учетными данными можно предотвратить с помощью методов безопасного кодирования, а также превентивных мер, таких как блокировка административных учетных записей и элементов управления и использование многофакторной аутентификации.

    6. Неверная конфигурация безопасности

    Как и неправильно настроенные средства контроля доступа, более общие ошибки конфигурации безопасности представляют собой огромные риски, которые предоставляют злоумышленникам быстрый и легкий доступ к конфиденциальным данным и областям сайта.

    Динамическое тестирование может помочь вам обнаружить неправильно настроенную безопасность в вашем приложении.

    7. Межсайтовый скриптинг

    С помощью межсайтовых сценариев злоумышленники используют API и манипуляции с DOM для извлечения данных из вашего приложения или отправки им команд. Межсайтовый скриптинг расширяет поверхность атаки для злоумышленников, позволяя им захватывать учетные записи пользователей, получать доступ к истории браузера, распространять троянов и червей, удаленно управлять браузерами и многое другое.

    Обучение разработчиков таким передовым методам, как кодирование данных и проверка входных данных, снижает вероятность этого риска.Очистите свои данные, убедившись, что это именно то содержание, которое вы ожидаете для этого конкретного поля, и закодировав его для «конечной точки» в качестве дополнительного уровня защиты.

    8. Небезопасная десериализация

    Десериализация или получение данных и объектов, которые были записаны на диски или иным образом сохранены, может использоваться для удаленного выполнения кода в вашем приложении или в качестве двери для дальнейших атак. Формат, в который сериализуется объект, представляет собой структурированный или двоичный текст с помощью общих систем сериализации, таких как JSON и XML.Этот недостаток возникает, когда злоумышленник использует ненадежные данные для управления приложением, инициирует атаку отказа в обслуживании (DoS) или выполняет непредсказуемый код для изменения поведения приложения.

    Хотя десериализацию сложно использовать, тестирование на проникновение или использование инструментов безопасности приложений может еще больше снизить риск. Кроме того, не принимайте сериализованные объекты из ненадежных источников и не используйте методы, которые допускают только примитивные типы данных.

    9.Использование компонентов с известными уязвимостями

    Независимо от того, насколько безопасен ваш собственный код, злоумышленники могут использовать API, зависимости и другие сторонние компоненты, если они сами не защищены.

    Статический анализ, сопровождаемый анализом состава программного обеспечения, может обнаружить и нейтрализовать небезопасные компоненты в вашем приложении. Инструменты статического анализа кода Veracode могут помочь разработчикам найти такие небезопасные компоненты в своем коде до публикации приложения.

    10.Недостаточное ведение журнала и мониторинг

    Отсутствие регистрации ошибок или атак, а также неправильная практика мониторинга могут привнести человеческий фактор в риски безопасности. Злоумышленники рассчитывают на отсутствие мониторинга и более медленное время восстановления, чтобы они могли провести свои атаки до того, как вы успеете заметить или отреагировать.

    Чтобы предотвратить проблемы с недостаточным ведением журнала и мониторингом, убедитесь, что все сбои входа в систему, сбои управления доступом и сбои проверки ввода на стороне сервера регистрируются с контекстом, чтобы вы могли идентифицировать подозрительную активность.Тестирование на проникновение – отличный способ найти области вашего приложения с недостаточным ведением журнала. Также важно установить эффективные методы мониторинга.

    Комплексные руководства и службы AppSec

    Veracode предлагает исчерпывающие руководства для обучения разработчиков безопасности приложений, а также масштабируемые веб-инструменты, упрощающие разработку безопасных приложений. Загрузите одно из наших руководств или свяжитесь с нашей командой, чтобы узнать больше о нашей демонстрации сегодня.

    Научный форум: Десять распространенных статистических ошибок, на которые следует обратить внимание при написании или рецензировании рукописи

    Резюме:

    Рецензент № 1:

    В целом, мне понравилось читать эту рукопись.В этом, безусловно, есть свои достоинства.

    Однако временами я обнаруживал, что категорически не согласен с некоторыми рекомендациями. Ниже я привожу список некоторых из моих наиболее серьезных претензий. Я думаю, что эта рукопись может быть подходящей для публикации, но для ее создания требуется значительный объем дополнительной работы.

    Во-первых, я не знаю предысторию авторов (извиняюсь, если я оскорбляю), но некоторые формулировки, примеры и описание предполагают, что они сами не являются опытными специалистами в области прикладной статистики.Эта рукопись значительно выиграет от вклада такого человека, просто чтобы переформулировать некоторые из типичных ошибок и связать их с хорошо известными проблемами, которые статистики обычно наблюдают при обучении статистиков, консультировании коллег и рецензировании рукописей. Я согласен с тем, что в этой рукописи важен тон и голос ученого (а не статистика), но важно, чтобы рукопись была такой, чтобы она имела гораздо более сильную статистическую основу, чтобы придать ей больший вес.

    Большая часть текста здесь довольно многословна, а объяснения проблем часто сбивают с толку (например, вопросы 3 и 4). Я уверен, что авторы могли бы сделать их намного проще и понятнее. Бэкграунд авторов явно связан с неврологией. Иногда это видно на их выборочных примерах (например, вопрос 1). Эта рукопись будет работать также с более нейтральными примерами, которые будут понятны любому человеку, работающему в различных научных дисциплинах. Итак, предлагаю авторам так переписать.

    Рукописи, подобные этой, имеют важное значение и могут оказать существенное влияние не только на научное освещение, но и на то, как это делается. Итак, я надеюсь, что авторы решат внести в рукопись соответствующие изменения, чтобы сделать ее более приемлемой для публикации.

    Мы благодарим рецензента за этот комментарий, поскольку он подчеркивает необходимость того, чтобы мы с самого начала более четко указывали на наши намерения и целевую аудиторию в отношении нашего комментария. Этот комментарий написан нейробиологами своим коллегам-нейробиологам и их стажерам (обратите внимание, что мы предусмотрели его размещение в разделе «нейробиология»).Теперь уточним, что мы нейробиологи, а не статистики. Фактически, проблемы, которые мы выделяем, требуют минимальной статистической подготовки, поэтому мы считаем, что этот комментарий может оказать реальное влияние. Принимая во внимание нашу подготовку и перспективы, мы не чувствуем себя хорошо подготовленными, чтобы составить общий список проблем, общих для разных областей науки, поэтому мы считаем, что нацеливание на нейробиологию будет наиболее подходящим и эффективным подходом. Поэтому мы хотим, чтобы примеры и общее обсуждение были доступными и актуальными для нашей целевой аудитории, хотя мы учли этот комментарий и, когда это возможно, упростили примеры или сократили некоторые из реальных деталей.

    Abstract: «Вдохновленные более широкими усилиями по повышению строгости различных этапов научных исследований, здесь мы составляем список некоторых из наиболее распространенных ошибок вывода, связанных с неэффективным дизайном эксперимента, несоответствующим статистическим анализом и / или ошибочными рассуждениями, появляющимися в опубликованных статьях по нейробиологии ».

    Введение: «Здесь мы выделяем некоторые из наиболее распространенных и уместных ошибок в научной интерпретации, которые следует устранять в процессе экспертной оценки.[…] Мы надеемся, что этот список поможет лучше понять, почему эти проблемы являются проблематичными, как обнаружить их в рукописи и как решить их в процессе рецензирования ».

    Существенные изменения:

    0) Введение

    Рецензент № 1:

    – Во Введении стоит отметить, что многие журналы проводят внутренние статистические обзоры и / или рассылают рукописи для более подробного статистического обзора, если у обозревателей основного содержания есть сомнения.

    Принимая во внимание акцент на общей нейробиологии, по нашему опыту, это довольно необычно для общих исследовательских работ (может быть, это более обычная практика в некоторых клинических журналах?). Это может быть причиной того, что сообщество нейробиологов страдает от этих ошибок вывода.

    1) Отсутствие контрольного условия / группа

    Рецензент № 1:

    – Эта рукопись иногда очень ориентирована на неврологию. Я понимаю, что это главный интерес авторов, но иногда мне кажется, что это просто отвлекает от сообщения, и гораздо более простые примеры (которые будут универсальными для всех ученых) сработали бы намного лучше.Это особенно верно в отношении этой первой распространенной «ошибки».

    Согласен. Мы адаптировали текст для более широкого соответствия различным дисциплинам нейробиологии:

    «Например, при изучении эффекта тренировки обычно исследуются изменения в поведении или физиологические показатели. Тем не менее, изменения в показателях результатов могут возникнуть из-за других элементов исследования, которые не имеют прямого отношения к манипуляции (например, обучению) как таковой. Повторение одной и той же задачи в отсутствие вмешательства может вызвать изменение результатов между измерениями до и после вмешательства, например.грамм. из-за того, что участник или экспериментатор просто привыкает к условиям эксперимента, или из-за других изменений, связанных с течением времени ».

    Рецензент № 2:

    – «завышение вероятности наблюдения ложных изменений» – но все статистические тесты проводятся с использованием вероятностей ложных срабатываний, которые зависят от изменчивости данных. Каковы доказательства того, что низкая надежность результатов повторного тестирования приводит к увеличению числа ложноположительных результатов? Как отмечается в этом разделе, будет «наблюдаться» только абсолютный размер разницы – статистика покажет нам, является ли это различие надежным или нет, и именно здесь применяется (фиксированный) уровень ложных срабатываний.

    Согласен. Мы удалили из рукописи следующее предложение: «Если надежность повторного тестирования низкая, то естественные колебания переменной с течением времени будут большими, тем самым увеличивая вероятность наблюдения ложных изменений с течением времени».

    – Я часто сталкиваюсь с контрольными группами, которые отбираются после того, как известны результаты экспериментальной группы (например, множество исследований ТМС). Я бы добавил, что контрольную и экспериментальную группы необходимо отбирать одновременно и с рандомизированным распределением.

    Согласен, это действительно очень актуально, мы упомянули об этой халатности в тексте следующим образом:

    «Также важно, чтобы контрольная и экспериментальная группы отбирались одновременно и с рандомизированным распределением, чтобы минимизировать любые ошибки».

    – Это не только «продольное», это относится и к данным поперечного сечения.

    Согласен. Мы убрали «лонгитюдный» из следующего предложения: «Выводы делаются на основе продольных данных по одной группе, при отсутствии адекватных условий контроля.”

    2) Интерпретация сравнений двух эффектов без прямого сравнения их

    Рецензент № 1:

    – Рисунок 1 – Это странно выбранный пример. Очевидно, что дисперсия в группе B намного больше, чем дисперсия в группе A. Это объясняет (по крайней мере частично), почему тест групповых различий не является значимым. Но, безусловно, объединение здесь проблематично: для предлагаемых методов мы предполагаем, что дисперсия одинакова в каждой группе, тогда как для большинства кажется, что она очень разная.

    Авторам необходимо выбрать лучший пример, чтобы проиллюстрировать типичную ошибку 2, и соответствующим образом изменить рисунок 1.

    Очко взято. Мы изменили этот рисунок, чтобы представить два очень распространенных примера. Мы намеренно взяли крайние примеры (которые на самом деле основаны на реальной публикации), чтобы сразу оценить наш ключевой момент.

    Рецензент № 2:

    – Это относится не только к «разнице оценок», но и к любому эффекту (например, наклон, аппроксимация кривой и т. Д.)а не просто «различия»). Я предлагаю авторам сделать его здесь более общим (как они делают в разделе «Как обнаружить»), а затем привести конкретный и полезный пример простого различия двух различий. Здесь также стоит отметить, что в анализе часто используется термин «взаимодействие».

    Согласен. Это предложение было изменено соответствующим образом, и рисунок, иллюстрирующий эту проблему, был изменен, чтобы включить два разных случая.

    «Исследователи часто основывают свои выводы на влиянии вмешательства (например, предварительного илиразличие после вмешательства, корреляция между двумя переменными и т. д.), отмечая, что вмешательство дает значительный эффект, тогда как соответствующий эффект в контрольном состоянии или группе не является значимым (Nieuwenhuis et al., 2011). Основываясь на этих доказательствах, исследователи иногда предполагают, что эффект больше в экспериментальных условиях, чем в контрольных. Этот тип ошибочного вывода очень распространен, но неверен ».

    – «дифференциальная статистическая значимость» – я бы сказал что-то вроде: «разные двоичные результаты при применении статистического порога».

    Согласен. Теперь это было перефразировано следующим образом:

    «Например, как показано на рисунке 1A, две переменные X и Y, каждая из которых измеряется в двух разных группах по 20 участников, могут иметь очень похожую корреляцию (группа A: R = 0,47; группа B: R = 0,41), но разные результаты. с точки зрения статистической значимости: две переменные для группы A соответствуют статистическому порогу p ≤0,05 для достижения значимости, но не для группы B. […] Однако это не означает, что эффект вмешательства различается между двумя группы; действительно, в этом случае две группы существенно не различаются.”

    3) Завышение степеней свободы путем нарушения независимости мер

    Рецензент № 1:

    – Это очень сложное объяснение того, что большинство статистиков описывают совершенно по-другому. Это излишне сложно. Это то, что большинство статистиков назвали бы проблемой «единицы анализа» – многое описано в литературе, см., Например, Парсонс, Тир и Ситч (2018, eLife).

    Здесь описывается некоторая неэффективная практика, когда, например, выполняется несколько измерений одного и того же объекта для окончательного сравнения объектов.Если исследование направлено на понимание воздействия вмешательства на субъектов, то это «единица анализа», и для того, чтобы сделать выводы, воспроизведение должно происходить на уровне субъекта (единица анализа), а не внутри субъекта. (в пределах единицы). Множественные измерения на предметах улучшают точность оценки среднего испытуемого (например), но ничего не говорят нам о различиях между предметами.

    Это часто наблюдается как искусственное раздувание степеней свободы, объединение слоев в анализе, но в конечном итоге проблема заключается в отсутствии четкого определения цели анализа и подходящей единицы измерения для оценки вариации, которая используется для количественной оценки воздействия вмешательства.Лично я не думаю, что привнесение корреляции в обсуждение очень помогает. Все, о чем нам действительно нужно знать, это то, что измерения внутри (например) объекта, скорее всего, будут коррелированы, тогда как по определению данные от субъектов не коррелированы.

    Мы благодарим рецензента за очень полезный отчет о проблеме. Теперь мы ускользаем от полезной ссылки, предложенной рецензентом, и переписали раздел, чтобы отразить это как проблему «единицы анализа». Пример корреляции – это реальный пример (собственно говоря, из публикации eLife !).Это невероятно распространенная проблема в нашей области, и мы почувствовали, что нужен пример, чтобы дать людям более интуитивное представление о проблеме (и о том, почему люди могут стать ее жертвами – это улучшает их статистические результаты).

    – Анализ смешанных эффектов – это канонический анализ, рекомендуемый большинством статистиков. Когда мы это делаем, мы естественным образом оцениваем соответствующие внутрипредметные (кластерные) корреляции. Эту методологию следует гораздо шире использовать во многих областях науки; только в медицине, где исследования сообщают данные о пациентах, а в психологии это общепризнано как важное.Хотя его корни уходят в генезис статистики в сельскохозяйственной науке, где поля были разделены на блоки, участки и вложенные участки, растения и т. Д.

    Согласен. Мы выделили это решение в нашей исходной рукописи и расширили его в исправлениях. Хотя это, вероятно, лучшее статистическое решение этой проблемы, оно также требует некоторого углубленного статистического понимания для реализации и поэтому должно применяться с осторожностью. Таким образом, он, вероятно, недоступен для нашей целевой аудитории.

    «Возможно, наилучшим доступным решением этой проблемы является использование линейной модели со смешанными эффектами, где исследователи могут определять изменчивость внутри субъектов как фиксированный эффект, а изменчивость между субъектами как случайный эффект. Этот все более популярный подход (Boisgontier and Cheval, 2016) позволяет поместить все данные в модель, не нарушая предположения о независимости. Однако им легко злоупотребить (Matuschek et al., 2017), и он требует глубокого статистического понимания, поэтому его следует применять и интерпретировать с некоторой осторожностью.”

    – Априорный статистический анализ мощности всегда является хорошей идеей, но я действительно не думаю, что это добавляет много к обсуждению здесь.

    Согласен. Мы удалили это предложение из этого раздела.

    Рецензент № 2:

    – Это верно для некоторых статистических процедур (например, когда вы моделируете один параметр на одном уровне для каждого участника), но не для всех. Например, я считаю, что линейные смешанные модели (например, в R) будут иметь много dfs больше, чем N-x, но они остаются в силе.Я помню, как видел большие dfs в (например) выводах FMRI Brain Voyager. Я не понимаю этих многоуровневых линейных смешанных моделей, но я подвергал сомнению и исправлял эту точку df статистиками, использующими R (например, см. Df в Meteyard and Holmes, 2018; я не проводил анализ). Рекомендации в разделе «Как обнаружить» следует уточнить и / или исправить по мере необходимости.

    Мы выяснили, что в этом конкретном примере исследователи проводят простой регрессионный анализ.Мы также переформулировали эту проблему в соответствии с предложением рецензента №1 относительно «единиц анализа», тем самым сведя к минимуму наше обсуждение df .

    – ‘усредните полученные значения r (не забудьте сначала нормализовать распределение!)’ – Возможно, дайте здесь конкретный совет: например, используйте преобразование Фишера r-to-Z, Z = 0.5log [(1 + r) / (1-р)].

    Мы перефразировали это предложение, но не включили формулу, так как она кажется слишком подробной для целей этого раздела.

    – “случайный фактор” – “случайный” эффект “было бы лучше.

    Изменено.

    4) Ложные корреляции

    Рецензент № 1:

    – Рисунок 2A, B, C – Несомненно, проблема здесь в том, что «выбросы» имеют большое влияние (рычаг) на многие статистические данные; средние, дисперсии, ковариации, регрессионный анализ, дисперсионный анализ и да, корреляции. Но это проблема не только при оценке корреляций. Конечно, проблема здесь в том, чтобы представить данные визуально и рассмотреть значение (достоверность) любых точек данных, которые находятся далеко от остальной части распределения.Мне не нравится здесь (неявный) аргумент о том, что корреляции Пирсона в некотором смысле «неправильны». Это зависит от того, верна ли модель (прямая линия) и верны ли предположения о приблизительно нормальности. Совершенно правдоподобно полагать, что рисунок 2C правильный, и что только одна точка данных была доступна при X = 5, но есть веские основания полагать, что данные распределены нормально. Я хотел бы здесь подчеркнуть важность измерения ошибок при составлении отчетов. Доверительные интервалы корреляции Пирсона нам здесь очень помогли бы.Точечные оценки корреляций сами по себе не так полезны, если данные не отображаются визуально.

    Согласен, и в этом разделе мы подчеркиваем преимущества устойчивых корреляций, которые учитывают дисперсию данного распределения. Но для среднего нейробиолога КИ сам по себе не будет иметь большого значения (фактически, большинство журналов, не относящихся к психологическим, не требуют / не поощряют авторов сообщать описательную статистику). Более того, как указывает рецензент, CI корреляции (которую мы теперь добавили к рисунку) не позволит вам определить, является ли данная корреляция ложной или нет – это более глубокая проблема, о которой мы подробнее расскажем ниже.

    «Ложные корреляции чаще всего возникают, если для одной из двух переменных присутствует один или несколько выбросов. Как показано в верхнем ряду рисунка 2, одно значение, отличное от остальной части распределения, может увеличить коэффициент корреляции. Ложные корреляции также могут возникать из-за кластеров, например если данные из двух групп объединяются вместе, когда две группы различаются этими двумя переменными (как показано в нижней строке рисунка 2) ».

    – Еще одна вещь, с которой я здесь не согласен, – это то, что ранговая корреляция Спирмена имеет больше смысла в настройках, показанных на рис. 2В и 2С.В общем, решения о том, считать ли нормальным, лучше принимать по принципиальным, а не эмпирическим причинам. Использование непараметрических коэффициентов корреляции для меня здесь не имело бы смысла – они, как правило, очень неэффективны, поскольку мы сначала преобразуем их в ранги, что является причиной того, что значение не меняется с рисунка 2B на рисунок 2C. Если бы данные были достаточно плотно распределены симметрично относительно среднего значения, кроме одного значения, находящегося на большом расстоянии, моей первой рекомендацией было бы проверить достоверность экстремальной точки данных, а не переходить к непараметрической корреляции.

    Мы полностью согласны с тем, что любые решения о статистическом анализе и удалении выбросов должны приниматься априори и по принципиальным причинам (см. Наш раздел о p-hacking). По этим причинам мы не думаем, что точки данных следует отбрасывать на основе апостериорной визуализации данных, мы полагаем, что это станет точкой консенсуса между нами и рецензентами. Итак, проблема заключается в следующем – как справиться с ситуацией, когда кажется, что результаты обусловлены выбросом / кластером, не открывая ящик Пандоры для p-hacking? Эту проблему усугубляет тот факт, что во многих областях нейробиологии размеры выборки очень ограничены, что затрудняет определение того, нарушают ли данные предположения параметрической статистики, включая «истинную» идентификацию выбросов.Таким образом, параметрическая статистика затрудняет решение этой проблемы. Ранговые корреляции помогают нам в некоторой степени смягчить эту проблему, потому что они не требуют от нас проверки каких-либо предположений и, как было показано, более устойчивы для небольших размеров выборки (Mundry and Fischer, 1998) (хотя мы отмечаем, что Спирман также чувствительны к выбросам (Rousselet and Pernet, 2012)). По этой причине мы выделяем здесь надежные корреляции как лучшее решение (см. Также наш ответ рецензенту № 2

    ниже, который поднял некоторые важные соображения).Теперь мы понимаем, что включение значений Спирмена в рисунок создало неверное впечатление, что это лучшая альтернатива. Чтобы избежать этого, мы удалили значения rho с рисунка.

    «Надежные методы корреляции (например, бутстрэппинг, выигрыш по данным, пропущенные корреляции) должны быть предпочтительнее в большинстве случаев, потому что они менее чувствительны к выбросам (Salibian-Barrera and Zamar, 2002). Это связано с тем, что эти тесты учитывают структуру данных (Wilcox, 2016).”

    Рецензент № 2:

    – «Тем не менее, использование параметрических корреляций, таких как r Пирсона, требует, чтобы обе переменные были нормально распределены».

    Нет, это не так! Все параметрические линейные модели (насколько я понимаю) требуют, чтобы ошибка имела нормальное распределение. В случае t-теста для одной выборки против одного среднего, это идентично требованию, чтобы сами переменные были нормально распределены. Но, что касается всего остального, это различия или ошибки или остатки после того, как модель подобрана, которые должны быть нормально распределены, а не необработанные данные.Авторы повторяют в своем руководстве то, что, как я понимаю, является очень распространенной ошибочной интерпретацией, и было бы хорошо, если бы они были абсолютно уверены в том, что то, что они здесь говорят, правильно, чтобы избежать повторения этих ошибок.

    Благодарим рецензента за это образование! Мы отредактировали текст следующим образом:

    «Корреляции – важный инструмент в науке, позволяющий оценить величину связи между двумя переменными. Тем не менее, использование параметрических корреляций, таких как r Пирсона, основывается на ряде предположений, которые важно учитывать, поскольку нарушение этих предположений может привести к ложным корреляциям.”

    Вот руководство от команды R: https://rcompanion.org/handbook/I_01.html, в частности: «В частности, тесты, обсуждаемые в этом разделе, предполагают, что распределение данных является условно нормальным в распределении. Это То есть, данные обычно распределяются после учета влияния переменных в модели. С практической точки зрения это означает, что остатки анализа должны быть нормально распределены. Обычно это оценивается с помощью гистограммы остатков, плотности график, как показано ниже, или график квантиль-квантиль… Будьте осторожны, чтобы не запутаться в этом предположении.Вы можете увидеть обсуждение того, как обычно должны распределяться «данные» для параметрических тестов. Обычно это заблуждение “.

    Авторы правы в том, что (настоящие) выбросы могут привести к ложным корреляциям, но лекарство от этого, как они заявляют, состоит в следующем: стандартные ошибки и с должной осторожностью.

    Одна реальная проблема – как определить «подлинные» выбросы? Может быть, одним из способов лечения является большой размер выборки, чтобы мы могли лучше охватить население? Тем не менее, по-прежнему будут случаи, когда явные «выбросы» являются подлинными наблюдениями, которые подчиняются закону, который вы пытаетесь обнаружить.Например, измерение массы и длины тела в животном мире: очень много мелких животных будет внизу шкалы (например, насекомые), некоторые посередине (например, птицы и большинство млекопитающих) и меньше все еще в крайнем случае (например, киты или слоны). Я готов поспорить, что синий кит следует тому же статистическому закону зависимости массы от длины, что и комар (с отклонением от этой модели из-за формы). «Ложная» корреляция может возникнуть из-за неполной выборки проблемного пространства – если бы мы брали выборку только насекомых и китов, мы могли бы сделать неправильный вывод и назвать корреляцию между массой и длиной «ложной».Или, может быть, данные сначала нужно преобразовать в журнал?

    Моя трудная задача здесь: если у вас нет какой-либо независимой причины для исключения определенной точки данных (например, участник не выполнил задачу должным образом, не носил свои очки, нездоров, нетипичен; слон вытягивал ноги), то я думаю, что опасно делать вывод, что корреляция ложная только из-за одного «выброса». Скорее: авторам необходимо представить данные, проверить свои предположения и предположить, что систематическая ошибка выборки или ошибка экспериментатора привели к появлению этого «выброса».В целом авторы правы: ограниченная выборка из предполагаемой совокупности может сделать такие выбросы более вероятными, и тогда корреляции могут быть более проблематичными. Но это все относительно, и ошибка может возникать в обоих направлениях (Тип I, Тип II). Единственное решение – быть очень осторожными как при включении, так и при исключении данных.

    Мы полностью понимаем этот момент и изменили раздел, чтобы лучше отразить его.

    – «когда две переменные не являются независимыми» – планы с повторными измерениями часто имеют сильно коррелированные баллы между различными условиями или временными точками у одних и тех же участников.Опять же, является ли реальная проблема здесь «независимой ошибкой» (остатками), а не «независимыми данными»?

    Эта проблема теперь обрабатывается в новом элементе «циклический анализ». Мы постарались избежать этого статистического заблуждения.

    – Это ошибка «регресса к среднему», которую я обсуждал в Holmes (2007, 2009), но эта тема является здесь только «почетным упоминанием»! Я бы предложил, чтобы все эти «круговые анализы» и «двойные провалы» (т. Е. Оба являются зависимостями в данных, созданными экспериментатором) могли быть в отдельном разделе (после рассмотрения приведенных ниже комментариев, в которых я предлагаю полностью удалить пункт 6. ).

    Мы последовали этому предложению и добавили новый раздел (Раздел 6).

    – Рисунок 2A – Я готов поспорить, что красная точка здесь не является исключением.

    Мы изменили легенду рисунка, чтобы лучше отразить применяемую здесь процедуру.

    «От A до C расстояние между основной популяцией ( N = 20, черные кружки) и красным кружком систематически менялось, пока не превратилось в формальный выброс (C)».

    – «они могут запускать некоторые базовые симуляции» – я согласен на 100% (Holmes 2007, 2009), но в этом предложении, на мой взгляд, около 95% вашей целевой аудитории прячутся под одеялами из страха перед программированием.Как может человек, не имеющий достаточной подготовки, чтобы обнаружить эти проблемы в первую очередь, «запустить несколько симуляций»? Могут ли авторы указать на онлайн-инструмент или учебное пособие, которые могут помочь?

    Это предложение было перенесено в циклический анализ и перефразировано следующим образом:

    «Если возможно, рецензент может попросить авторов запустить моделирование, чтобы продемонстрировать, что интересующий результат не привязан к распределению шума и критериям выбора».

    5) Использование групп с недостаточной мощностью

    Рецензент № 1:

    – Эксперименты с небольшими размерами выборок довольно часто оказываются маленькими по очень веским причинам, не всегда, но часто.Мы не должны рекомендовать ученым не проводить небольшие эксперименты – иногда это просто невозможно – но мы должны сказать им, чтобы они не сообщали статистические данные. Особенно, если в исследовании нет априорного расчета мощности. Не уверен, что рисунок 3 здесь многое добавляет.

    Спасибо, что подняли этот важный вопрос. Безусловно, верно, что в некоторых случаях (например, в исследованиях на животных и, в частности, приматах, кроме человека) есть очень веская причина для ограничения сбора данных, и в пересмотренную рукопись мы включили некоторые решения для этих случаев.Но это скорее исключение, чем правило. В частности, в нашей области когнитивной нейробиологии литература ясно показывает, что мы часто не обладаем достаточными возможностями по плохим причинам (Хиггинсон и Мунафо, 2016). Как исследователь, работающий с редкими группами пациентов и использующий дорогостоящие методы нейровизуализации, TRM предполагает, что во многих случаях это становится вопросом первоочередной важности (тратя гораздо больше времени и ресурсов на сбор немного большего количества данных). Как исследователь, который работает со здоровыми участниками с использованием недорогих методов, JJOdX считает, что существует мало причин, по которым люди предпочитают публиковать исследования очень малых размеров выборки (n <15).Поэтому мы считаем, что как сообщество мы должны поднять планку. Поэтому мы по-прежнему уделяли большое внимание анализу статистической мощности.

    «В ситуациях, когда размер выборки может быть ограничен по своей природе (например, исследования с редкими клиническими популяциями или нечеловеческими приматами), следует приложить усилия для обеспечения повторений (как внутри, так и между случаями) и включения достаточного контроля (например, для установления доверительных интервалов. ). Предлагаются некоторые статистические решения для оценки тематических исследований (например,г., Crawford t -тест; (Corballis, 2009)) ».

    Рисунок 3 был удален по просьбе рецензента и редактора.

    Рецензент № 2:

    – «В частотной статистике, в которой используется порог значимости α = 0,05, 5% всех статистических тестов дадут значимый результат даже в отсутствие фактического эффекта (ложные срабатывания; ошибка типа I)» – я думаю авторам необходимо пояснить это немного подробнее, например: «Предполагая, что нуль является истинным, тогда случайно выбранные и независимо выбранные данные из нормального распределения со средним нулевым значением дадут выборку, которая при проверке против среднего нуля, имеет p-значение ниже или равное.05 примерно в 5% случаев ». Слово« даже »в их заявлении здесь бесполезно – в статистике явно предполагается, что значение null истинно (на самом деле это никогда не так!)

    Поскольку мы удалили этот рисунок, текст здесь был упрощен:

    «Критически важно, что большая корреляция не является результатом более сильной связи между двумя переменными, это просто потому, что завышение фактического коэффициента корреляции (здесь r = 0) всегда будет больше с небольшой выборкой. размер.Например, при выборке двух некоррелированных переменных с N = 15 смоделированные ложноположительные корреляции примерно находятся в диапазоне | 0,5-0,75 | тогда как при выборке тех же некоррелированных переменных с N = 100 дает ложноположительные корреляции в диапазоне | 0,2-0,25 | (Код доступен по адресу https://github.com/jjodx/InferentialMistakes) “.

    – «Учитывая, что эти две переменные случайны, существенных корреляций быть не должно» – см. Предыдущий пункт. Будет 5% «значимых» корреляций.

    См. Выше.

    – «ложно значимый» – мне не нравится это словосочетание. Это кажется противоречивым. Я знаю, что они означают (что-то вроде: «используя стандартный критерий α, большинство исследователей пришли бы к выводу, что существует положительная корреляция в популяции, хотя на самом деле ее нет»).

    См. Выше.

    – «эксперимент недостаточно мощный» – Но в моделируемой популяции нет никакого эффекта. Следовательно, не может быть достаточного размера выборки, чтобы обнаружить этот эффект.Следовательно, это нельзя «недооценивать». Исправлять.

    См. Выше.

    – «<» действительно ли это должно быть «≤»? То же самое во всей рукописи.

    Текст был изменен в соответствии с предложением.

    – «Конструкции с малым размером выборки также более подвержены ошибкам типа II» – Почему? Ошибка типа II является нелинейной функцией размера выборки и размера реального эффекта. Знание ошибки типа II требует, чтобы вы знали распределение населения, что почти никогда не бывает (и не требуется) в тех видах параметрических тестов нулевой гипотезы, которые авторы обсуждают здесь.

    С небольшими выборками становится просто сложнее обнаружить эффект из-за низкой мощности. Теперь это поясняется в тексте следующим образом:

    «Проекты с небольшим размером выборки также более подвержены пропуску эффекта, который существует в данных (ошибка типа II). Для данного размера эффекта (например, разницы между двумя группами) шансы обнаружить эффект больше с большим размером выборки (эта вероятность называется статистической мощностью).Следовательно, с большими выборками вы уменьшаете вероятность не обнаружить эффект, когда он действительно присутствует ».

    – «на основе ограниченного числа участников» – я бы удалил это, поскольку не думаю, что это оправдано. Я думаю, что все эффекты (особенно неожиданные) из одного эксперимента следует воспринимать с одинаковой степенью осторожности, независимо от размера их выборки (кто устанавливает критерий в любом случае?). Статистика решает проблему размера выборки. Статистические данные, конечно, могут быть смещены в зависимости от размера выборки, и в некоторые из них вносятся поправки (например,g., Hedges G вместо Cohen d), но если вы ожидаете большого эффекта (например, удаление полосатой коры головного мозга ухудшит зрение), то я не вижу ничего плохого в проведении абсолютного минимума тестов на ваших объектах, чтобы установить этот эффект. Было бы неэтично удалять 30 зрительных корковых слоев у обезьян, когда 2 достаточно для проверки гипотезы.

    Мы согласны с тем, что это относится к эксперименту, и поэтому мы должны уточнить наши рекомендации.

    «В ситуациях, когда размер выборки может быть ограничен по своей природе (например,грамм. исследования с редкими клиническими популяциями или приматами, не относящимися к человеку), следует предпринять усилия для обеспечения повторений (как внутри, так и между случаями) и включения достаточного контроля (например, для установления доверительных интервалов). Предлагаются некоторые статистические решения для оценки тематических исследований (например, тест Crawford t ; (Corballis, 2009)) ».

    – «которые не были воспроизведены» – Да, мы должны быть особенно скептически настроены, если второй эксперимент с хорошей мощностью не может повторить первый, но я бы обычно скептически относился к результатам одного эксперимента, независимо от размера его выборки.Я думаю, что основная мысль авторов состоит в том, что небольшие исследования достигают значимости только с большими эффектами. Правда. Но некоторые большие эффекты реальны, поэтому, учитывая один конкретный результат, как вы можете узнать? Нам должно быть позволено искать большие статистические эффекты. Сбор сходных и независимых доказательств следует искать во всех исследованиях, а не только у тех исследователей, которые ищут большие эффекты: Смит и Литтл (2018).

    Мы полностью принимаем этот момент (который также относится к комментариям рецензента №1 выше).Теперь мы отредактировали текст, чтобы более тщательно отразить эти соображения:

    «Как это обнаружить: рецензенты должны критически изучить размер выборки, использованной в статье, и решить, достаточен ли размер выборки. Особо следует отметить чрезвычайные претензии, основанные на ограниченном количестве участников.

    Решения для исследователей: единичная величина эффекта или единичное значение p из небольшой выборки имеет ограниченную ценность, и рецензенты могут направить исследователей к Button et al., 2013, чтобы подчеркнуть эту точку зрения. Исследователи должны либо представить доказательства того, что они были достаточно мощными, чтобы обнаружить эффект с самого начала, например, путем представления априорного статистического анализа мощности, либо выполнить повторение своего исследования. Проблема с расчетами мощности заключается в том, что они должны основываться на априорных расчетах величины эффекта из независимого набора данных, и их трудно оценить в обзоре. Байесовская статистика дает возможность определить мощность для определения эффекта постфактум (Kruschke, 2011).”

    6) Использование параметрической статистики с небольшими размерами выборки

    – Извините, но я не могу согласиться с большей частью этого раздела. См. Мои предыдущие комментарии о предположениях о нормальности. В большинстве случаев тесты на нормальность действительно не очень полезны. В небольших выборках, согласен с авторами, они бесполезны. Однако в больших выборках они всегда будут отклонять с вероятностью очень близкой к единице.

    – В целом решения о нормальности и использовании параметрических или непараметрических методов должны основываться в основном на научных принципах.Например, если я собираю данные о росте 10 человек, я указываю медианное значение и IQR, но если я собираю данные о 50 человек, среднее значение и стандартное отклонение? Нет, это явно неверно. Я считаю, что высоты приблизительно распределяются в зависимости от способа измерения, моего собственного опыта и опыта других (независимо от того, что мне говорит тест на нормальность!), Поэтому я должен суммировать данные на этой основе соответствующим образом: значит и ШД.

    – Такой механический / автоматизированный подход к реализации статистических методов категорически не одобряется большинством статистиков.Это аналогично широко распространенной приверженности (неправильной) интерпретации p-значений, которая так широко критиковалась, в частности, Американской статистической ассоциацией. В своем руководстве по использованию статистических тестов для принятия таких решений и роли p-значений ясно, что «научные выводы и бизнес-решения или политические решения не должны основываться только на том, превышает ли p-значение определенный порог» и «Нет. единый индекс [значение p] должен заменять научное обоснование “.

    – Для принятия решений о том, как правильно анализировать данные, следует использовать научные аргументы и прецеденты, а не произвольные специальные (зависящие от данных) статистические тесты.

    Рецензент № 2:

    – Раздел 6 неверен и должен быть удален. Частично из-за той же проблемы, что и в пункте 4 (нормальное распределение ошибок), но авторы, кажется, аргументируют (невольно) отказ от параметрических тестов, а не для их использования только с “ большими ” выборками, поскольку объяснено ниже:

    Параметрическая статистика была разработана для небольших выборок.Если у вас есть какие-либо сомнения по этому поводу, пожалуйста, ознакомьтесь с Fisher (1925), полностью доступным здесь: https://psychclassics.yorku.ca/Fisher/Methods/index.htm

    В параметрической статистике из выборки данных мы извлекаем параметры, например среднее значение и стандартное отклонение (например, разницы между средними значениями двух условий). В нашей статистической модели мы сравниваем эти параметры с нормальным распределением, чтобы сделать вероятностные выводы с использованием теоретического распределения.

    Когда размер выборки невелик (скажем, <30), мы не относим наши параметры напрямую к нормальному распределению.Скорее, мы относим их к t, F, хи-квадрат, Пуассону, биномиальному или любому другому подходящему статистическому распределению. Эти распределения были первоначально созданы путем выборки небольшого количества точек данных и наблюдения за их поведением. Все эти распределения искажены интересным образом, но по мере увеличения N они имеют тенденцию приближаться к нормальному распределению.

    (На мой взгляд) часто ошибочное «эмпирическое правило», согласно которому для параметрической статистики нужно не менее 30 участников, неверно. Это в моем понимании наоборот.По мере увеличения N распределения t-, F, биномиальное, хи-квадрат и Пуассона сходятся все ближе и ближе к нормальному распределению. Итак, когда N = 30, вместо использования t-теста вы можете просто использовать Z-тест (т.е. по существу игнорируя размер выборки). Критическое значение t для 1 степени свободы (N = 2) при α = 0,05 составляет 6,31 (т. Е. 6,31 стандартная ошибка разности среднего значения вашей выборки от нуля). Когда N увеличивается до бесконечности, критическое значение сходится к 1,645. При N = 30 критическое значение t составляет 1,7, что, возможно, достаточно близко к Z-баллу населения (1.645), что от t-распределения можно отказаться (т.е. для расчета SE имеет значение только размер выборки, df не требуется) и что вместо этого можно использовать Z-распределение. Маленькие выборки уже «наказываются» через df, требуя гораздо большего размера эффекта для прохождения произвольных статистических порогов.

    Насколько я понимаю, большинство статистических тестов предназначены для небольших выборок. Непараметрические тесты предназначены для данных без интервала и без отношения (категориальные, порядковые) или для данных с интервалом / соотношением с совокупностями, для которых невозможно сделать разумные предположения (например,г., с большими необъяснимыми выбросами). Загрузка или другие непараметрические статистические методы могут быть полезны для проверки того, действительно ли небольшие выборки достаточно нормальны для использования параметрических тестов (например, из Makin et al., 2009, где Ns = 6-11: «В каждом случае эта процедура начальной загрузки поддержали выводы, полученные на основе t-тестов, поэтому в этой рукописи мы приводим только стандартные параметрические тесты. “).

    Как правильно отмечают авторы, небольшие выборки имеют смещения (например, размер эффекта больше для значительных эффектов), но это не отменяет использование параметрических тестов.Авторы цитируют Кар и Рамалингам (2013) в поддержку своего утверждения, но из заключения этой статьи: «Следовательно, не существует такой вещи, как магическое число, когда дело доходит до расчетов размера выборки, и произвольные числа, такие как 30, не должны рассматриваться. как адекватно “.

    – «хотя все согласны с тем, что вам не следует использовать параметрический тест с N <10 (Fagerland, 2012)» - авторы не представляют никаких доказательств этого «хорошо согласованного» правила. Я, например, не согласен с этим, как и полагаю, что это сделали бы статистики, которые изобрели параметрические тесты.В статье, процитированной Фагерлундом (2012), конкретно рассматривались асимметричные распределения (гамма и логарифмически нормальные) основных параметров совокупности, и была сделана та же самая распространенная ошибка в отношении нормального распределения данных (должно быть: ошибка / остатки). Да, с данными, дающими искаженное распределение ошибок, требуются трансформационные или непараметрические тесты или более крупная выборка, и на центральную предельную теорему можно положиться. Абсолютно нормально использовать параметрические тесты при разумных допущениях и с разумной осторожностью с N равным 2 (Fisher, 1925).

    – «Непараметрические тесты… менее чувствительны к выбросам» – Бутстрапирование – это своего рода непараметрический тест. Такие тесты могут выявить выбросы, выявив многомодальное распределение сводной статистики, но они столь же «чувствительны» к выбросам. Проверка распределений и проверка предположений – правильный подход.

    Этот раздел был удален, и поэтому мы не будем предоставлять подробные ответы на комментарии рецензентов.

    7) Гибкость анализа: p-hacking

    Рецензент № 1:

    – Советы авторов о том, как обнаружить p-hacking, благонамеренны, но наивны.

    По правде говоря, только предварительно зарегистрировавшись и предоставив подробные планы анализа, как это делается в клинических испытаниях, мы можем когда-либо надеяться остановить p-hacking. Для рецензента практически невозможно дать точную оценку этого, если у него нет доступного протокола исследования, по которому можно было бы оценить приверженность отчетности.

    Мы согласны – вот почему мы начали раздел «Как это обнаружить» со следующего отказа от ответственности: «Гибкость анализа трудно обнаружить, потому что исследователи редко раскрывают всю необходимую информацию».Тем не менее, чтобы действовать на опережение, мы считаем, что рецензенты должны оспаривать авторов, если предлагаемый анализ не является прямым / хорошо обоснованным / не согласуется с предыдущими публикациями. В отредактированной рукописи мы подчеркиваем полезность предварительно зарегистрированных протоколов для помощи в обнаружении p-ханкинга и вновь подчеркиваем сложность его обнаружения в разделе «Как это обнаружить».

    8) Невозможность исправить множественные сравнения

    Рецензент № 1:

    – Это непростой вопрос.Правда в том, что среди статистиков нет единого мнения относительно наилучшего метода коррекции. Это очень сильно зависит от области применения, и есть много людей, которые просто не согласятся в принципе с тем, что исправление для множественного тестирования имеет какой-либо смысл (например, Rothman, 1990, Epidemiology).

    Я бы провел различие между исследовательским и подтверждающим анализами и дал бы разные рекомендации в зависимости от целей исследования. Мы можем более или менее беспокоиться о ложноотрицательных и ложных срабатываниях в этих настройках.

    Это сложная тема, которая, вероятно, выходит за рамки знаний большинства (не являющихся экспертами) рецензентов и выходит за рамки данной статьи.

    Согласен. Теперь мы подчеркиваем это важное различие и необходимость более внимательно относиться к обстоятельствам, приводящим к исправлению множественных сравнений (или их отсутствия).

    «Когда исследователи исследуют эффекты задачи, они часто исследуют влияние нескольких условий задачи на несколько переменных (поведенческие результаты, вопросы анкеты и т. Д.)), иногда с недоопределенной априорной гипотезой. Эта практика называется исследовательским анализом, в отличие от подтверждающего анализа, который по определению является более ограничительным. При выполнении с частотной статистикой проведение множественных сравнений во время исследовательского анализа может иметь серьезные последствия для интерпретации важных результатов ».

    А:

    «Следовательно, при проведении исследовательских анализов с большим набором переменных (гены, воксели фМРТ, временные точки ЭЭГ) для исследователей просто неприемлемо интерпретировать результаты, не прошедшие коррекцию для множественных сравнений, без четкого обоснования.Даже если исследователи предлагают приблизительный прогноз (например, что эффект должен наблюдаться в определенной области мозга или с приблизительной задержкой), если этот прогноз можно проверить с помощью нескольких независимых сравнений, он требует корректировки для нескольких сравнений ».

    Рецензент № 2:

    – «для исследователей просто неприемлемо интерпретировать результаты, не прошедшие поправку на множественные сравнения» – Даже если это выдвинуто гипотезой? Возможно, сюда следует добавить «исследовательский».Я не согласен с тем, что если эффект «можно» протестировать с использованием различных сравнений, то требуются поправки для множественных сравнений. Рецензент мог бы просто сказать: «ну, вы могли бы сделать это для всех отдельных блоков данных, а не для средних по предмету, поэтому вам нужно исправить…» Это будет r-hacking (взлом рецензента), и его следует избегать . Следует поощрять явную, ограниченную, предварительно зарегистрированную проверку гипотез. Исследовательское тестирование – это хорошо, но его следует признать и исправить.

    Согласен. Было добавлено отличие от подтверждающего анализа (см. Выше), а предложение изменено, как было предложено. Мы также подчеркиваем, что исследовательское тестирование абсолютно уместно, но оно должно быть подтверждено и исправлено.

    9) Чрезмерная интерпретация несущественных результатов

    Рецензент № 1:

    – Это распространенная ошибка – настолько распространенная на самом деле, что трудно поверить, что что-либо, что мы предлагаем, будет иметь большое значение! Предложения авторов разумны, но несколько невнятны.

    Согласен – это очень распространенная проблема, и мы твердо уверены, что ее можно успешно диагностировать и исправить в рамках процесса экспертной оценки. Таким образом, мы стремимся выделить его. Мы думаем, что наше предложение либо оправдать нулевой эффект с помощью специальной статистики, либо скорректировать интерпретацию теста, является конкретным. Но если у рецензента есть дополнительные предложения, мы, конечно, будем рады их добавить.

    Рецензент № 2:

    – «Незначительные эффекты могут означать буквально что угодно» – То же самое может быть и со значительными эффектами.Все перечисленные проблемы в равной степени применимы к значительным эффектам: истинным положительным результатам, чрезмерно малым эффектам (например, гораздо меньшим, чем значимый эффект, предсказываемый теорией) или неоднозначным эффектам. Как отмечают авторы, в значении α нет ничего особенного.

    Да, мы признаем, что существует более общая проблема. Здесь мы имеем в виду более конкретную проблему, когда несущественное значение p не различает отсутствие эффекта из-за его отсутствия (противоречащие доказательства гипотезе) или из-за нечувствительности данных к гипотезе. (е.грамм. из-за отсутствия статистической мощности или несоответствующего дизайна эксперимента). Таким образом, он не интерпретируется в рамках любой текущей структуры и, следовательно, ошибочен, как было подчеркнуто рецензентом №1 выше. Мы согласны с тем, что важно указать на (более крупного) слона в комнате – отсутствие интерпретируемости значения p, которому мы посвящаем заключительную часть рукописи. Мы надеемся, что это обеспечивает баланс между непосредственной проблемой интерпретации нулевого результата и ограниченной интерпретируемостью значения p в более широком смысле.Мы изменили название раздела, чтобы сделать это различие более ясным, и немного перефразировали наш текст, чтобы лучше отразить наш смысл:

    «Много было написано о произвольности этого порога (Wasserstein et al., 2019), и были предложены альтернативы (например, .005; (Benjamin et al., 2018; Colquhoun, 2014; Lakens et al., 2018) . […] Простыми словами – незначительные эффекты могут буквально означать очень разные вещи – истинный нулевой результат, слабый подлинный эффект или неоднозначный эффект (см., Например, (Altman and Bland, 1995)).”

    – «В противном случае исследователи не должны переоценивать несущественные результаты и описывать их только как несущественные». – Итак, p = .049 является «значимым» и может быть интерпретировано, а p = .051 «несущественным» и «не должно интерпретироваться чрезмерно». Я думаю, мы можем добиться большего успеха, чем это. Какие эмпирические правила предлагают авторы, чтобы обойти этот лингвистический порог? Я считаю, что если есть какие-либо сомнения в конкретном результате, то постройте данные, проверьте предположения, запустите моделирование, воспроизведите эксперимент с большей мощностью, найдите сходящиеся доказательства, проведите систематический обзор и метаанализ, представьте работу на конференциях, спросите рецензентов … Если вам говорят строго придерживаться дихотомии «значимое / незначительное», это не улучшит статистических выводов читателей.

    Мы полностью согласны с этим тезисом и постарались отразить его в нашем комментарии. Во-первых, в конкретном разделе мы поощряем обсуждение величины эффекта и характера свидетельств. Мы также подчеркиваем проблематичное представление о том, что p-значение, связанное с данным статистическим тестом, представляет его фактическую частоту ошибок (см. Наш раздел «Обсуждение»). Наконец, мы просим не переоценивать незначительные результаты, это не означает, что тенденции к значимости игнорируются!

    «Это заблуждение также означает, что иногда исследователи могут игнорировать результат, который не соответствует p ≤0.05, предполагая, что он бессмысленен, хотя на самом деле он предоставляет достаточные доказательства против гипотезы или, по крайней мере, предварительные доказательства, требующие дальнейшего внимания ».

    10) Корреляция и причинно-следственная связь

    Рецензент № 1:

    – Мне кажется, что ученые обычно хорошо разбираются в этом вопросе. Не совсем статистическая проблема как таковая, больше об использовании осторожных формулировок при составлении отчетов.

    Согласен. Это не статистическая проблема, а, скорее, логическая ошибка.Вот почему мы подчеркиваем в нашем Заголовке / Введении, что мы не ограничиваем список чисто статистическими вопросами.

    – На рисунке 4 показана не «корреляция», а данные двух временных рядов; правая ось Y выглядит как отрицательные числа из-за делений оси; синий набор данных имеет автокорреляцию (в основном одни и те же люди, употребляющие маргарин в разные годы), а красный нет (в основном разводятся разные люди). Поскольку авторы не создавали этот рисунок, я предлагаю удалить его из своего учебника.Я также предлагаю им цитировать данные первичных исследований, а не вторичные веб-сайты (особенно когда этот веб-сайт обозначает корреляцию r [без степеней свободы] =. 9926 как корреляцию «99,26%». Это не так).

    Этот рисунок был удален.

    Почетные грамоты

    Рецензент № 1:

    – Я действительно не думаю, что раздел добавляет много, просто список терминов с небольшими пояснениями или без них. Я бы посоветовал удалить.

    Мы принимаем точку зрения рецензента.С включением кругового анализа многие из этих вопросов были подробно обсуждены. Остальные вопросы включены, если это актуально, в рукопись.

    Рецензент № 2:

    – «Невозможно высокая корреляция» – заменить на «размер эффекта»?

    Пересмотрено (перенесено в раздел 6).

    Выводы

    Рецензент № 2:

    – Как бы интересно это ни было, я не понимаю, зачем нам нужно обсуждение NHST и p-значений в качестве заключения.Кажется немного не по теме. Краткое изложение основных проблем и совпадение общих ошибок и важности было бы гораздо более полезным. И некоторое признание важности общения со своими коллегами-статистиками. Большинство обсуждаемых здесь вопросов – это очень распространенные проблемы, с которыми могут помочь все (любые) статистики. Будь то на стадии разработки, написания или обзора исследования.

    Мы согласны с обоими пунктами. Мы изменили название этого последнего раздела на «Заключительные замечания», чтобы лучше отразить передаваемое содержание.Что касается статистических рекомендаций, то, хотя мы полностью согласны с тем, что это могло бы помочь смягчить все проблемы, поднятые здесь, мы не уверены, что это конструктивный совет. В нашем сообществе советы по статистике не являются стандартной практикой. Таким образом, нет хороших доступных ресурсов, чтобы получить такой совет. Вместо этого, предлагая интуитивно понятное объяснение имеющихся проблем и способов их решения, мы предоставляем нашему сообществу новый ресурс. В самом деле, мы не думаем, что углубленная статистическая подготовка необходима, чтобы избежать этих основных проблем.

    [Примечание редакции: до принятия были запрошены дополнительные исправления, как описано ниже.]

    Благодарим вас за отправку исправленной версии «Десяти распространенных ошибок вывода, которых следует избегать при написании или рецензировании рукописи» на рассмотрение eLife. Эта версия была просмотрена двумя рецензентами, которые рецензировали исходную версию (Ник Парсонс; Ник Холмс), и их комментарии ниже. Ответить на эти комментарии должно быть просто, поэтому я хотел бы предложить вам представить вторую исправленную версию, которая касается этих комментариев.

    Рецензент № 1:

    Резюме:

    Авторы явно приложили огромные усилия, чтобы внести изменения в рукопись. Сейчас его довольно трудно читать, учитывая все добавления и удаления, поэтому потребуется хорошая корректура, чтобы убедиться, что он по-прежнему имеет смысл и правильно сканируется. Я даю несколько ответов на эти изменения:

    Мы можем заверить рецензента (и редактора), что рукопись была вычитана коллегой, который также является носителем английского языка перед отправкой.

    Существенные изменения:

    Мне все еще кажется странным аргументом изначально утверждать, что эта статья мотивирована «… неэффективным экспериментальным планом, несоответствующим статистическим анализом и / или ошибочными рассуждениями, появляющимися в опубликованных статьях по нейробиологии…», а затем сказать немного позже, что все выделенные вопросы «… применимы в целом ряде научных дисциплин, которые используют статистику для оценки результатов…». Последнее верно – освещенные вопросы хорошо знакомы большинству прикладных статистиков, работающих в науке.Если есть определенные вопросы, связанные с нейробиологией – которые, как я полагаю, вполне могут быть, – то в этой рукописи об этом вообще не говорится. На мой взгляд, эта рукопись работала бы намного лучше, если бы к названию было добавлено слово «нейробиология», а примеры и вопросы, специфичные для нейробиологии, использовались повсюду. В целом, я не думаю, что эта рукопись действительно выполняет свою задачу – отвечать и разговаривать напрямую с читателями нейробиологии. Поднятые проблемы – обычные подозреваемые; вопросы, с которыми статистические обозреватели и прикладные статистики хорошо знакомы.В этом нет ничего плохого, но, возможно, это была упущенная возможность сделать что-то более эффективное. Например, обзор опубликованной литературы и описание типичных ошибок отчетности и анализа были бы отличным способом мотивировать эту рукопись. Не предлагаю всерьез сделать это сейчас. Но это оказалось очень эффективным способом внести реальные изменения в исследовательскую культуру и способы проведения исследований и отчетности в других дисциплинах.

    Настоящее Введение является результатом компромисса между нашими собственными намерениями (как указано в нашем первоначальном проекте) и рекомендациями рецензента в предыдущем раунде исправлений.Как указано во введении, наш анализ этих 10 распространенных ошибок основан на нашем личном опыте читателей рукописей, который основан на множестве суб-дисциплин, связанных с нейронауками. Из обширного чтения, которое мы выполнили при написании этого комментария (как показано в нашем списке литературы), мы с тех пор узнали, что неудивительно, что это очень распространенные ошибки в научных дисциплинах. Следовательно, мы никоим образом не хотим утверждать, что это специфические проблемы нейробиологии, мы просто утверждаем, что они действительно общие для нейробиологии.Это мнение выражено во втором абзаце Введения.

    Чтобы проиллюстрировать некоторые ошибки, мы попытались использовать общие примеры, учитывая огромное разнообразие практик в нейробиологии. Но я могу заверить рецензента, что мы сосредоточили рукопись вокруг нашей области – за исключением нобелевских лауреатов (что довольно поразительно!), Все примеры относятся к нейробиологии. У нас нет возражений против добавления слова «нейробиология» к названию, хотя, как было подчеркнуто рецензентом, было бы хорошо избежать этих ошибок при написании любой научной рукописи , поэтому мы не уверены, что это измененное название имеет смысл.Оставляю решение редактору.

    Что касается комментария рецензента о том, что эти проблемы являются «обычными подозреваемыми», мы полностью согласны! Поскольку это такие распространенные проблемы, было сделано много предыдущих попыток их решения. Но мы хотим выделить два аспекта, которые отделяют наши усилия от предыдущих попыток улучшить исследовательскую культуру. Во-первых, предыдущие комментарии / анализы (особенно те, которые включают обзоры опубликованной литературы), как правило, сосредоточены на одной ключевой проблеме или нескольких связанных вопросах.Кратко суммируя ряд общих проблем в одном списке, мы надеемся, что относительная широта нашего комментария предоставит еще не существующий удобный инструмент, который поможет нашему сообществу и, в частности, исследователям на начальном этапе своей карьеры, которые ищут руководство, изучая, как анализировать рукописи. Во-вторых, мы хотим выделить онлайн-инструмент, который мы разработали для сопровождения этого комментария. Этот инструмент предназначен не только для того, чтобы выяснить, какие проблемы являются наиболее важными, но и для того, чтобы предложить сообществу предложить альтернативные решения нашим, тем самым способствуя конструктивному обсуждению того, как изменить нашу исследовательскую культуру.В отредактированной рукописи мы дополнительно подчеркиваем эти два важных аспекта во Введении:

    «Наш список ни в коем случае не является исчерпывающим. […] Мы также надеемся, что, критически рассматривая эти проблемы и наши потенциальные решения, исследователи станут более бдительными в отношении повторения этих ошибок в своих собственных рукописях ».

    0) Введение

    ОК. Это явно вопрос перспективы. Меня часто просят просмотреть статьи с конкретным запросом, в котором меня просят проанализировать статистические вопросы.Они часто приходят по просьбе рецензентов, не занимающихся статистикой, которые предлагают, чтобы редактор попросил статистика взглянуть на рукопись.

    Согласен – это действительно вопрос перспективы.

    2) Интерпретация сравнений двух эффектов без прямого сравнения их

    Не совсем уверен, что это тип «… ошибочного вывода.…» – «… очень распространенный…» в опубликованных статьях. Практически первое, чему мы учим в статистике, – это сравнивать группу A с группой B, используя соответствующий статистический тест.Ошибка, которую авторы здесь выделяют, кажется намного более сложной, чем эта; для сравнения среднего ответа в двух группах, действительно ли я проверю каждую на соответствие нулевой гипотезе о том, что среднее значение равно 0, а затем сделаю вывод, если я отклоняю для одной группы, тогда я могу сделать вывод, что эта группа «статистически значимо» отличается от другой группа? Если это сделано, то это сделано для того, чтобы намеренно (злонамеренно) ввести читателя в заблуждение.

    Это настолько распространенная проблема, что была опубликована предыдущая (обзорная) статья, посвященная ее освещению (Nieuwenhuis et al., 2011; с тех пор цитируется более 550 раз). Авторы часто идентифицируют интересующий эффект (скажем, в группе A), затем они исследуют эффект в контрольной группе (группа B) и сообщают, что эффект не был значительным для группы B. Результат является значительным после «исключения» или учета недоразумений, связанных с контрольной группой B. Этот документ цитировался более 570 раз. Как ни странно, мы попросили Криса Бейкера прокомментировать нашу рукопись (предыдущий редактор The Journal of Neuroscience – нашего основного общественного журнала и старший автор знаменитой статьи с двойным окунанием – цитировался 1870 раз).Он выделил эту проблему как наиболее часто встречающуюся, по его мнению. Мы изменили формулировку этого раздела, чтобы лучше объяснить, в чем проблема, и надеемся, что теперь она стала яснее.

    4) Ложные корреляции

    То, что я пытался сказать о добавлении доверительных интервалов, похоже, было неправильно понято. Я бы сделал общее замечание, что, если возможно (что обычно бывает), все точечные оценки количеств должны быть представлены с ошибками; например CI, диапазон, стандартная ошибка, интервалы начальной загрузки и т. Д.Дело в том, что если бы это было сделано для корреляций, то влияние выброса на выводы было бы гораздо более очевидным, чем на графике, который просто представляет точечную оценку корреляции в виде прямой линии. Утверждение о том, что точки, выделенные красным, являются явными «выбросами» – предположительно потому, что они находятся далеко от подобранной линии – было бы гораздо менее обоснованным в качестве аргумента, если бы линия на самом деле была областью правдоподобных значений, учитывая наблюдаемые данные.

    Приносим извинения за недопонимание комментария рецензента.Теперь мы добавили CI отдельных образцов.

    Я абсолютно не предлагаю отбрасывать точки данных просто на основе апостериорной визуализации данных. Критический момент заключается в том, что ученым всегда нужно подвергать сомнению свои собственные данные – и не только в конце исследования, когда все данные собраны и они больше не помнят, почему одно значение далеко от всех остальных. Совершенно приемлемо отбрасывать значения, если есть веские основания полагать, что что-то пошло не так или было записано неправильно.Это происходит постоянно – например, числа, случайно записанные в неправильных единицах измерения, калибровка не выполнена, дни и месяцы перепутаны с датами – существует почти бесконечное количество причин, по которым данные могут быть «неправильными». Совершенно приемлемо изменять такие значения, как это – я бы посоветовал, чтобы необработанные данные оставались неизменными, а изменения вносились в пересмотренный набор данных, с изменениями, задокументированными и согласованными всеми участниками исследования, и сделанными доступными для проверки другими. Если мы сделаем это, то что мы будем делать с точками данных, которые авторы выделяют как «выбросы»? Это либо настоящие ошибки (что-то пошло не так, но мы не можем найти причину), либо истинные точки данных.На мой взгляд, ни один из этих случаев не является хорошей причиной для предложения использовать устойчивые корреляции, если остальные данные выглядят нормально распределенными. Это необходимо, если вы считаете, что последнее верно для изменения используемой модели, или в первом случае, возможно, вы можете ограничить выводы (подгонку модели) регионом, в котором у вас есть хорошие данные, и не включать крайние значения.

    Неправильно полагать, что, например, использование непараметрического метода является решением (хорошей альтернативой) параметрическому методу в описанной здесь настройке.Как я сказал в своем первоначальном комментарии, поскольку значения преобразуются в ранги, вы просто перемещаете крайнее значение на рис. 2C ближе к другим значениям. Итак, на самом деле вы говорите, что не верите, что записанные данные верны в том смысле, что с ними можно обращаться так, как это подразумевается графиками; то есть, что они являются непрерывными мерами, где расстояние между ними имеет некоторый смысл измерения «близости» (например, евклидово расстояние). Таким образом, если вы используете непараметрическую корреляцию, вы на самом деле говорите, что не считаете, что значение является «правильным».В конечном итоге это восходит к основам планирования эксперимента и написанию плана статистического анализа (SAP) в начале исследования до начала сбора данных. В этом случае вам необходимо прояснить, что вы думаете о метрических свойствах каждого результата исследования – вы не можете просто выбрать использование непараметрического анализа после сбора данных, потому что это облегчает жизнь. Приносим извинения за то, что занимаюсь этим вопросом, но это важно, поскольку оно затрагивает самую суть многих статистических проблем в научных отчетах.

    При нормальном распределении данных устойчивые корреляции дают тот же ответ, что и корреляция Пирсона. Когда данные не распределяются нормально, корреляция Пирсона может вводить в заблуждение. Важно отметить, что надежные корреляции гарантируют, что сообщаемая корреляция не обусловлена ​​несколькими точками или выбросами (как мы упоминали в нашем первоначальном ответе). Даже если эти выбросы действительны, они сводят на нет статистический метод, с помощью которого оценивается взаимосвязь. Этот момент передан в тексте следующим образом:

    «Но если это истинное наблюдение рискует нарушить предположения вашего статистического теста, оно де-факто станет ложным и, следовательно, потребует другого статистического инструмента.”

    По нашему мнению и подтвержденным ссылками, которые мы предлагаем, надежные корреляции являются хорошим решением, которое легко доступно для минимизации ложных корреляций (обратите внимание, что рецензент №2, которому мы также выделили это предлагаемое решение, был удовлетворен этим предложением) . Но, как мы заявили во Введении, наша цель не в том, чтобы диктовать новый золотой стандарт в области передовой статистической практики. Вместо этого мы надеемся облегчить обсуждение того, как наилучшим образом решить эти проблемы в различных обстоятельствах, которые предоставляет наш онлайн-инструмент.Мы подчеркиваем, что часто существует множество альтернативных решений для решения описываемых нами проблем. Если рецензент желает предложить ключевую ссылку, передающую его точку зрения, мы будем очень рады добавить его в качестве «дополнительного чтения».

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *