Tre motivi Poor precisione in una misurazione scientifica può sorgere

Nella scienza , una misurazione accurata riflette il grado di vicinanza al reale , il valore reale dell'oggetto misurato , mentre una misurazione precisa è quella che è lo stesso ogni volta che si misura . Mentre gli scienziati non possono mai ottenere una misura veramente accurata , si possono ottenere come precisa misura possibile. Le tre ragioni per scarsa precisione in una misurazione scientifica sono errori umani , sistematico e casuale. Mentre gli scienziati possono controllare gli errori di misura e operatori , accettano errore casuale , come insito in tutti i processi di misurazione e di là del loro controllo. Invece di tentare di controllare inutilmente errore , scienziati invece riportano risultati statistici entro un intervallo di valori, noti come un intervallo di confidenza . Errori umani

Anche dato un alto livello di vigilanza , è facile per un assistente di stanchezza , oberati di lavoro o di laboratorio incomprensione per leggere un indicatore sbagliato , usare correttamente uno strumento o apportare modifiche al l'esperimento a metà strada attraverso la procedura . Tutte queste variazioni dal protocollo sono noti come l'errore umano e toglie la precisione di una misurazione scientifica . E ' importante sottolineare attentamente e meticolosamente il protocollo sperimentale , seguire le istruzioni alla lettera , e controllare e ricontrollare tutti i calcoli . Allena tutti i soggetti coinvolti nell'esperimento utilizzando gli stessi protocolli , sottolineando l'importanza di seguire le istruzioni esattamente per ridurre l'errore umano al minimo .

Errori sistematici

precisione saranno sacrificati a causa di errore sistematico se il dispositivo di misurazione è stato calibrato in modo errato , avete dato istruzioni non corrette conseguente uso improprio uniforme di un dispositivo di misurazione , o un fattore esterno , come ad esempio la resistenza al vento , sta influenzando i risultati. Errore sistematico sarà buttare fuori i risultati, causando loro di essere sistematicamente troppo alto o troppo basso , a ogni misurazione . Equilibrio e calibrare le apparecchiature di misurazione secondo le istruzioni del produttore e assicurarsi di avere istruzioni precise per l'utilizzo di dispositivi di misura per evitare errori sistematici

errori casuali

differisce errore casuale . da errori sia umane sistematiche che lo sperimentatore non può controllare. Gli errori casuali si verificano perché non tutti i fattori possono essere controllati , non importa come attento sperimentatore sei. Un indicatore , ad esempio , per quanto precisa , probabilmente non produrrà esattamente gli stessi risultati su ogni singola misura se utilizzato un numero infinito di volte . Se una persona fa parecchi errori in un esperimento in peso di elementi su una scala a causa della sua mano agitando , per esempio , questi errori si tradurrà in singole misurazioni troppo elevata o troppo bassa . Questa polarizzazione sarà introdotto in modo casuale e durante i risultati . In questo esempio , quindi , il tipo di errore è noto come casuale , anche se una persona ha fatto gli errori , perché normale tremore mano umana è fuori dal controllo umano .
Errore standard di misura

statistici coniato il termine , errore standard di misura , per tenere conto di errore casuale nei risultati sperimentali. L'errore standard di misura è calcolato prendendo la deviazione standard dei risultati del test e moltiplicando questo per la radice quadrata di 1 , quindi sottraendo il coefficiente di affidabilità . Se si utilizza uno strumento standardizzato , come il test Wechsler per l'intelligenza , il manuale di prova avrà già calcolato il coefficiente di affidabilità . Se si sta sviluppando il proprio strumento , si dovrà calcolare questo coefficiente avendo diversi sperimentatori diversi utilizzano il dispositivo di misurazione e confrontando i loro risultati . La deviazione standard sarà parimenti nel manuale di test se lo strumento è ben noto e standardizzato; in caso contrario , dovrete utilizzare i vostri dati dalle misure di affidabilità per il calcolo della deviazione standard.
Intervallo di confidenza

Una volta calcolato l'errore standard della misura , il vostro risultati sono riportati in un intervallo di valori utilizzando questa figura . Se l' errore standard di misura è 0,005 unità , per esempio, e si ottiene una misura di 3 , si dovrebbe segnalare i risultati tra 2.9 e 3.0 . Utilizzando un intervallo di confidenza , si aumentano le probabilità di avere segnalato la vera misura .