Trois raisons Mauvais précision dans une mesure scientifique peuvent survenir
En science , une mesure précise reflète le degré de proximité de réelle valeur dans le monde réel de l’objet mesuré , alors une mesure précise est celle qui est la même chaque fois que vous mesurez . Bien que les scientifiques ne peuvent jamais obtenir une mesure vraiment précis , ils peuvent obtenir une mesure aussi précise que possible . Les trois raisons de la mauvaise précision dans une mesure scientifique sont l’erreur humaine , systématiques et aléatoires . Alors que les scientifiques peuvent contrôler les erreurs de mesure et l’opérateur , ils acceptent erreur aléatoire inhérente à tous les processus de mesure et hors de leur contrôle . Au lieu d’essayer en vain de contrôler erreur , les scientifiques déclarent plutôt résultats statistiques dans une plage de valeurs , connu comme un intervalle de confiance . Erreurs humaines
Même en tenant compte d’un niveau élevé de vigilance , il est facile pour un assistant fatigué , surmené ou malentendu laboratoire de lire une jauge mal , mal utiliser un instrument ou apporter des modifications à l’expérience à mi-chemin à travers la procédure . Toutes ces variations de protocole sont connus comme l’erreur humaine et de nuire à la précision d’une mesure scientifique . Il est important de préciser soigneusement et méticuleusement votre protocole expérimental , suivre les instructions à la lettre , et vérifier et revérifier tous vos calculs . Former toutes les personnes impliquées dans l’expérience en utilisant les mêmes protocoles , mettant l’accent sur l’importance de suivre les instructions exactement à réduire l’erreur humaine au minimum.
Erreurs systématiques
précision seront sacrifiés raison d’une erreur systématique si votre appareil de mesure a été calibré de façon incorrecte, vous avez donné des instructions erronées résultant de la mauvaise utilisation uniforme d’un dispositif de mesure , ou un facteur extérieur , comme la résistance au vent , est d’influencer vos résultats . Erreur systématique jettera vos résultats , les obligeant à être systématiquement trop haut ou trop bas , sur chaque mesure . Équilibrer et étalonner les appareils de mesure selon les instructions du fabricant et vous assurer que vous avez des instructions précises pour l’utilisation des appareils de mesure pour éviter les erreurs systématiques .
Erreurs aléatoires
diffère d’erreur aléatoire d’erreurs humaines et systématiques en ce que l’ expérimentateur ne peut pas contrôler. Les erreurs aléatoires se produisent parce que tous les facteurs peuvent être contrôlés , quel que soit l’expérimentateur vous êtes attentif . Une jauge , par exemple , peu importe le degré de précision , ne sera probablement pas obtenir exactement les mêmes résultats à chaque mesure individuelle s’il est utilisé un nombre infini de fois . Si une personne fait plusieurs erreurs dans une expérience de pesage articles sur une échelle en raison de sa main tremblante , par exemple , ces erreurs se traduira par des mesures individuelles étant soit trop haut ou trop bas . Ce biais sera introduit au hasard et dans les résultats . Dans cet exemple , par conséquent , le type d’erreur est connu comme aléatoire , même si une personne a fait des erreurs, parce que des tremblements de la main humaine normale est en dehors de tout contrôle humain.
Erreur type de mesure
statisticiens inventé le terme , l’erreur-type de mesure , pour tenir compte de l’erreur aléatoire dans les résultats expérimentaux . L’erreur-type de mesure est calculée en prenant l’écart-type des résultats de vos tests et multipliant par la racine carrée de 1 , puis en soustrayant le coefficient de fiabilité . Si vous utilisez un instrument normalisé , tel que le test de Wechsler de l’intelligence , le manuel d’essai ont déjà calculé le coefficient de fiabilité . Si vous développez votre propre instrument , vous devrez calculer ce coefficient en ayant plusieurs expérimentateurs différents utilisent le dispositif de mesure et de comparer leurs résultats . L’écart-type sera également donnée dans le manuel d’essai si l’instrument est bien connue et normalisée ; sinon, vous aurez à utiliser vos données à partir des mesures de fiabilité pour calculer l’écart type .
Intervalle de confiance
Une fois que vous avez calculé l’erreur-type de la mesure , votre les résultats sont présentés dans une plage de valeurs à l’aide de ce chiffre . Si l’erreur-type de mesure est 0,005 unités , par exemple , et vous obtenu une mesure de 3 , il faudrait déclarer vos résultats entre 2,9 et 3,0 . En utilisant un intervalle de confiance , vous augmentez vos chances de déclarer la vraie mesure .