Trzy powody Słabe precyzyjne w naukowych pomiarów mogą powstać

W nauce ,dokładny pomiar odzwierciedla stopień bliskości do rzeczywistej , wartości świata rzeczywistego mierzonego obiektu , podczas gdydokładny pomiar to taki, który jest taki sam za każdym razem zmierzyć . Chociaż naukowcy nie mogą uzyskać naprawdę dokładny pomiar , mogą uzyskać w miarę dokładne , jak to możliwe . Trzy powody słabej precyzji pomiaru naukowego są błędy ludzkie , systematyczne i przypadkowe. Podczas gdy naukowcy mogą kontrolować błędy pomiaru i operatora , akceptują błąd losowy , jak dotyczy wszystkich procesów pomiarowych i poza ich kontrolą . Zamiast bezużytecznie próby kontrolowania błędów naukowcy zamiast zgłaszania wyników statystycznych w zakresie wartości, znany jako przedział ufności . Błędy ludzkie

Nawet biorąc pod uwagęwysoki poziom czujności , to łatwozmęczony , przepracowany lub laboratorium nieporozumienie asystent czytać wskaźnik źle , błędnie używać instrumentu lub dokonać zmian w eksperymencie w połowie procedury . Wszystkie te zmiany są znane z protokołem jak błędu ludzkiego umniejsza precyzją pomiarów naukowych. Ważne jest, aby dokładnie i skrupulatnie przedstawić swoją procedurę doświadczalną , postępuj zgodnie z instrukcjami na piśmie , i sprawdzić, i sprawdź wszystkie swoje obliczenia. Szkolić wszystkich zaangażowanych w eksperyment przy użyciu tych samych protokołów , podkreślając znaczenie zgodnie z instrukcjami dokładnie do zmniejszenia błędu ludzkiego do minimum .
Zbiory błędów systematycznych

ofierze będzie precyzyjny z powodu błędu systematycznego pomiaru , jeśli urządzenie zostało skalibrowane nieprawidłowo , dałeś błędnych wskazówek wynikających z jednolitego nadużycia urządzenia pomiarowego lub czynnikiem zewnętrznym , np. odporność na wiatr , ma wpływ na wyniki. Błąd systematyczny będzie zrzucić swoje wyniki , powodując ich być systematycznie zbyt wysokie lub zbyt niskie , na każdym pomiarze . Równowagi i kalibracji urządzeń pomiarowych , zgodnie z zaleceniami producenta i zapewnić sobie dokładne instrukcje dotyczące korzystania z urządzeń pomiarowych , aby uniknąć błędów systematycznych .

Losowe błędy

różni błędu losowego z błędów ludzkich i systematycznych żeeksperymentator nie może go kontrolować . Wystąpić błędy przypadkowe , ponieważ nie wszystkie czynniki mogą być kontrolowane , bez względu na to jak bardzoeksperymentator jesteś . Wskaźnik , na przykład , nie ważne jak precyzyjne , prawdopodobnie nie uzyskując dokładnie takie same wyniki na każdym pomiarze , jeśli używane nieskończenie wiele razy . Jeżeliosoba złoży kilka błędów w eksperymencie w pozycji na skalę ważenia z powodu jego ręka potrząsanie , na przykład , te błędy spowoduje poszczególnych wyników pomiarów albo zbyt wysokie lub zbyt niskie . Ten błąd zostanie wprowadzona losowo przez wyników . W tym przykładzie , w związku z tym ,typu błąd jest znany jako przypadkowe, chociażczłowiek się błędy , ponieważ normalna ludzka ręka drżenie jest poza ludzką kontrolą .
Standardowy błąd pomiaru

Statystycy ukuł termin , standardowy błąd pomiaru , w celu uwzględnienia błędu losowego wyników doświadczalnych . Standardowy błąd pomiaru jest obliczany poprzez odchylenie standardowe wyników badań i mnożąc to przez pierwiastek kwadratowy z 1 , a następnie odejmując współczynnik niezawodności . Jeśli używasz standardowego dokumentu , takich jak test Wechslera dla inteligencji ,ręczny test będzie już obliczony współczynnik niezawodności . Jeśli tworzysz swój własny instrument , trzeba będzie obliczyć ten współczynnik poprzez kilka różnych eksperymentatorzy używać urządzenia do pomiaru i porównywania ich wyników . Odchylenie standardowe będzie również podana w instrukcji testowania , czyurządzenie jest dobrze znany i znormalizowane; inaczej, trzeba będzie korzystać z danych z pomiarów niezawodności obliczyć odchylenie standardowe .
przedział ufności

Po obliczony błąd standardowy pomiaru , twój wyniki podano w przedziale wartości za pomocą tego rysunku. Jeślistandardowy błąd pomiaru wynosi 0,005 jednostek , na przykład , i uzyskać pomiar z 3 , należy zgłosić swoje wyniki między 2,9 i 3,0. Za pomocą przedziału ufności , można zwiększyć swoje szanse na zgłoszenie prawdziwy pomiar. Imperium