多谢邀请。 这是一个骗局, 所谓的提升是测不出来的, 也不能通过对照试验显示出优势。
* 虽说吹牛 不用上税, 但如果别人吹牛, 咱来交税那就不合适了, 对不对?
用厂家原配的就够了。
如果希望了解更多, 请看这个散文:
。
您可以做客观测试, 用 RightMark Audio Analyzer 或者 Room EQ Wizard.
也可以和同学合作, 进行双盲试验。例如现在很火的八万元悬赏的盲测办法。
随机数发生器也很容易做, 这里有个例子:
。 拉到最下面就是代码。
当然还有外部的网站, 帮助您确认更换线材是否会带来一耳朵的改善,
或者立竿见影如胸口碎大石一样的效果:
1. 让我们首先假设实验对象宣称的都是真的;
2. 让我们通过对照实验检验实验对象说的和他实际能做到的有多大的差距。
3. 分析实验结果。
让我们开始下面的实验吧:电源线/信号线/USB线/耳机线.
准备两条同样的实验对象认可的, 高价线材, 线材A1/A2 。
两条被所有人认可的(原厂)平价合格线材 B1/B2。
按照以下的组合乱序抽签测试并记录, 当然要第三方来记录和抽签, 当然要遮挡:
A1-A2,A1-B1, A1-B2, A2-B1, A2-B2,B1-B2, A1-A2,A1-B1, A1-B2, A2-B1, A2-B2, B1-B2,
只要求实验对象决定是否有区别, 就这么简单,只要求实验对象决定是否有区别,不需要评价优劣。
** 为什么只要求决定是否有区别呢? 有的同学要发问了。
** 因为这已经是最低最基本的要求了, 不是么?
一般都同意,在双盲临床试验中,安慰剂对照群组对排除几种试验中可能出现的偏见是重要的。
在这里, 把天价线材按照某种新药 A 来对待, 而 B 则是对照 (机线或者平价线)。
A1 和 A2 形成自身对照,
** 为什么要求自身对照呢? 有的同学要发问了。
** 因为这可以帮助分析结果的时候确定答案的有效性。
B1 和 B2 也形成形成自身对照,
** 为什么要求自身对照呢? 有的同学要发问了。
** 因为这可以帮助分析结果的时候确定答案的有效性。
如果 A 有显效, 那么经过统计学分析必然能体现出来。
当然, 大家也可以加入空白对照 C, 比如 两对铁丝(或者电脑城最烂的数据线): C1, C2.
A1-A2, A1-C1, A1-C2, A2-C1, A2-C2, C1-C2, A1-A2,A1-C1, A1-C2, A2-C1, A2-C2, C1-C2,
** 为什么加入空白对照呢? 有的同学要发问了。
** 因为两对铁丝(或者电脑城最烂的数据线)被认为是100%能被实验对象识别的对象, 如果实验对象连铁丝(或者电脑城最烂的数据线)都识别不了的话。
实验的结果就会更容易解读了。这也可以帮助分析结果的时候确定答案的有效性。
* 虽说吹牛 不用上税, 但如果别人吹牛, 咱来交税那就不合适了, 对不对?
俺读书少, 俺相信只要是文化程度比俺高的同学都会觉得实验才是破解一切谎言的利器。
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