बाहरी क्या बनाता है
विकास और मूल्यांकन का अलगाव बताना चाहिए, जैसे दूसरा केंद्र, समय या आबादी। एक ही डेटा में पैरामीटर चुनना और प्रदर्शन मापना स्वतंत्र मूल्यांकन से अलग अनुमान देता है।
विभेदन से आगे मापें
जोखिम मॉडल में लोगों को क्रम देना संभावनाएँ सही होने की गारंटी नहीं। अंशांकन, गायब डेटा और महत्वपूर्ण समूहों में प्रदर्शन भी देखें। नैदानिक परीक्षण को उपयोग के अनुकूल संदर्भ और आबादी चाहिए।
सावधानी से स्थानांतरित करें
जगहों की परिभाषा, प्रसार, तकनीक और कार्यप्रवाह तुलना करें। अच्छा सत्यापन उसी जाँचे संदर्भ का समर्थन करता है। मॉडल अपडेट हो तो बदलाव दर्ज करें और बाद का प्रदर्शन जाँचें।
व्याख्या की सीमाएँ
बाहरी सत्यापन प्रभाव अध्ययन या निर्णय में परिणाम इस्तेमाल करने के लाभ के प्रमाण का विकल्प नहीं है।
मूल संदर्भ
अन्वेषण जारी रखें
शोध प्रश्न
विधि, आबादी और उद्देश्य के अनुसार उपकरण चुनें। विषयगत संबंध हर परिस्थिति में उपयोग की वैधता सिद्ध नहीं करता।
शोध प्रश्न बनाने और संदर्भ समझने के लिए शैक्षिक सामग्री। निष्कर्ष की व्याख्या से पहले मूल दस्तावेज़, अध्ययन की आबादी और कार्यप्रणाली देखें। कार्यप्रणाली