Tres razones mala precisión en una medición científica puedan surgir

June 19

Tres razones mala precisión en una medición científica puedan surgir


En la ciencia, una medición precisa refleja el grado de cercanía al valor real, en el mundo real del objeto medido, mientras que una medición precisa es uno que es el mismo cada vez que se mida. Mientras que los científicos no pueden obtener una medida verdaderamente precisa, pueden obtener una medida más precisa posible. Las tres razones de la escasa precisión en la medición científica son los errores humanos, sistemática y aleatoria. Mientras que los científicos pueden controlar los errores de medición y del operador, aceptan el error aleatorio como algo inherente en todos los procesos de medición y fuera de su control. En lugar de tratar de controlar inútilmente error, los científicos en lugar reportar resultados estadísticos dentro de un rango de valores, conocido como un intervalo de confianza.

Los errores humanos

Incluso le da un alto nivel de vigilancia, es fácil para un asistente cansado, con exceso de trabajo o en el laboratorio malentendido leer un calibre equivocado, usar incorrectamente un instrumento o realizar cambios en el experimento de la mitad del examen. Todas estas variaciones de protocolo se conocen como errores humanos y en detrimento de la precisión de una medición científica. Es importante destacar cuidadosa y meticulosamente su protocolo experimental, siga las instrucciones de la carta, y comprobar una y otra todos sus cálculos. Capacitar a todos los involucrados en el experimento usando los mismos protocolos, haciendo hincapié en la importancia de seguir las instrucciones exactamente para reducir el error humano al mínimo.

Los errores sistemáticos

La precisión será sacrificado debido a un error sistemático si su dispositivo de medición se ha calibrado instrucciones incorrectas de forma incorrecta, que han dado como resultado la mala utilización uniforme de un dispositivo de medición, o un factor externo, como por ejemplo la resistencia al viento, está influyendo en los resultados. El error sistemático se lanzan fuera de sus resultados, haciendo que sea sistemáticamente demasiado alto o demasiado bajo, en cada medición. Equilibrio y calibrar dispositivos de medición de acuerdo con las instrucciones del fabricante y asegúrese de tener instrucciones precisas para el uso de dispositivos de medición para evitar errores sistemáticos.

Los errores aleatorios

El error aleatorio difiere de ambos errores humanos y sistemáticos en que el experimentador no puede controlarlo. Los errores aleatorios se deben a que no todos los factores se pueden controlar, no importa qué tan cuidadoso un experimentador que eres. Un indicador, por ejemplo, no importa cuán precisa, probablemente no producir exactamente los mismos resultados en cada una de las mediciones si se utiliza un número infinito de veces. Si una persona hace varios errores en un experimento en el pesaje de artículos en una escala debido a darle la mano, por ejemplo, estos se producirán errores en las mediciones individuales siendo demasiado alta o demasiado baja. Este sesgo se introducirá al azar y a través de los resultados. En este ejemplo, por lo tanto, el tipo de error se conoce como aleatoria, a pesar de que una persona hizo los errores, porque normal de temblores mano humana es fuera del control humano.

Error estándar de medición

Los estadísticos acuñó el término, error estándar de medición, para dar cuenta de los errores aleatorios en los resultados experimentales. El error estándar de medición se calcula tomando la desviación estándar de los resultados de sus pruebas y multiplicando este por la raíz cuadrada de 1, luego de restar el coeficiente de fiabilidad. Si está utilizando un instrumento estandarizado, como el test de Wechsler para la inteligencia, el manual de la prueba ya habrá calculado el coeficiente de fiabilidad. Si está desarrollando su propio instrumento, tendrá que calcular este coeficiente por tener varios experimentadores diferentes utilizan el dispositivo de medición y comparación de sus resultados. La desviación estándar será igualmente dado en el manual de las pruebas si el instrumento es bien conocido y estandarizado; de lo contrario, tendrá que utilizar sus datos de fiabilidad de las mediciones para calcular la desviación estándar.

Intervalo de confianza

Una vez que haya calculado el error estándar de la medición, los resultados se presentan dentro de un rango de valores que utilizan esta figura. Si el error estándar de medición es .005 unidades, por ejemplo, y se obtiene una medida de 3, declararía sus resultados entre 2,9 y 3,0. Mediante el uso de un intervalo de confianza, a maximizar sus posibilidades de informar de la medida real.


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