Všechny vědecké experimenty obsahují chyby, takže je důležité znát typy chyb a jak to spočítat. (Obrázek: NASA/GSFC/Chris Gunn) vědecké laboratoře vás obvykle žádají, abyste porovnali své výsledky s teoretickými nebo známými hodnotami. To vám pomůže vyhodnotit vaše výsledky a porovnat je s hodnotami jiných lidí. Rozdíl mezi vašimi výsledky a očekávanými nebo teoretickými výsledky se nazývá chyba., Množství chyby, které je přijatelné, závisí na experimentu, ale rozpětí chyby 10% je obecně považováno za přijatelné. Pokud dojde k velké chybě, budete požádáni, abyste přešli svůj postup a identifikovali případné chyby nebo místa, kde by mohla být chyba zavedena. Takže musíte znát různé typy a zdroje chyb a jak je vypočítat.
Jak vypočítat absolutní chybu
jedna metoda měření chyby je výpočtem absolutní chyby, která se také nazývá absolutní nejistota., Tato míra přesnosti je hlášena pomocí měrných jednotek. Absolutní chyba je prostě rozdíl mezi naměřenou hodnotou a skutečnou hodnotou nebo průměrnou hodnotou dat.
absolutní chyba = naměřená hodnota – skutečná hodnota
například, pokud budete měřit gravitační být 9,6 m/s2 a skutečná hodnota je 9,8 m/s2, pak absolutní chyba měření je 0,2 m/s2. Chybu můžete nahlásit znaménkem, takže absolutní chyba v tomto příkladu může být -0.2 m/s2.
někteří lidé považují absolutní chybu za měřítko toho, jak přesný je váš měřicí přístroj., Pokud jste pomocí pravítka, které zprávy délky na milimetry, dalo by se říct, že absolutní chyba měření přijata s tím, že vládce je s přesností na 1 mm, nebo (pokud jste si jisti, můžete vidět mezi jednu značku a další) na nejbližší 0,5 mm.
Jak Vypočítat Relativní Chyba
Relativní chyba je na základě absolutní hodnota chyby. Porovnává, jak velká je chyba s velikostí měření. Takže chyba 0,1 kg může být zanedbatelná při vážení osoby, ale při vážení jablka je docela strašná., Relativní chyba je zlomek, desetinná hodnota nebo procento.
Relativní Chyba = Absolutní Chyba / Celkové Hodnoty
například, pokud váš rychloměr říká, že se chystáte 55 mph, když opravdu budeš 58 mph, absolutní chyba je 3 mph / 58 mph nebo 0,05, což můžete vynásobit 100% dát 5%. Relativní chyba může být hlášena se znaménkem. V tomto případě je rychloměr vypnutý o -5%, protože zaznamenaná hodnota je nižší než skutečná hodnota.
protože definice absolutní chyby je nejednoznačná, většina laboratorních zpráv požaduje procentuální chybu nebo procentní rozdíl.,
Jak Vypočítat Procenta Chyb
nejčastější chyby výpočtu procent je chyba, která se používá při porovnávání vašich výsledků proti známo, teoretické, nebo uznávané hodnoty. Jak pravděpodobně uhodnete z názvu, procentní chyba je vyjádřena v procentech., To je absolutní (ne negativní) rozdíl mezi hodnotou a uznávané hodnoty, děleno uznávané hodnoty, vynásobené 100% dát procenta:
% error = / přijato x 100%
Jak Vypočítat procentuální Rozdíl
Další častou chybou výpočtu se nazývá procent rozdíl. Používá se, když porovnáváte jeden experimentální výsledek s druhým., V tomto případě, výsledek je nutně lepší než jiný, tak ten procentuální rozdíl je absolutní hodnota (bez záporné znaménko) rozdíl mezi hodnotami, rozdělených podle průměru ze dvou čísel, násobí 100% dát procento:
% rozdíl = / průměr x 100%
Zdroje a Typy Chyb
Každý experimentální měření, bez ohledu na to, jak pečlivě jste si ji, obsahuje nějaké množství nejistoty nebo chyby., Měříte proti standardu, pomocí nástroje, který nikdy nemůže dokonale duplikovat standard, a navíc jste člověk, takže můžete zavést chyby na základě vaší techniky. Tři hlavní kategorie chyb jsou systematické chyby, náhodné chyby a osobní chyby. Zde jsou tyto typy chyb a běžné příklady.
systematické chyby
Systematická chyba ovlivňuje všechna provedená měření. Všechny tyto chyby budou ve stejném směru (větší nebo menší než skutečná hodnota) a nemůžete je kompenzovat tím, že vezmete další data.,
příklady systematických chyb
- Pokud zapomenete kalibrovat zůstatek nebo jste v kalibraci trochu mimo, všechna měření hmotnosti budou vysoká / nízká o stejnou částku. Některé nástroje vyžadují pravidelnou kalibraci v průběhu experimentu, takže je dobré si v laboratorním notebooku poznamenat, zda se zdá, že kalibrace ovlivnila data.
- dalším příkladem je měření hlasitosti čtením menisku (paralaxy). Pravděpodobně jste si přečetli meniskus přesně stejným způsobem pokaždé, ale nikdy to není úplně správné., Další osoba, která čte, může mít stejné čtení, ale Zobrazit meniskus z jiného úhlu, čímž získá jiný výsledek. Paralaxa se může objevit u jiných typů optických měření, jako jsou měření pořízená mikroskopem nebo dalekohledem.
- drift přístroje je běžným zdrojem chyb při používání elektronických přístrojů. Jak se přístroje zahřívají, měření se mohou změnit., Další společné systematické chyby patří hystereze nebo zpoždění času, ať už se týkají nástroje reakci na změnu podmínek nebo v souvislosti s výkyvy v nástroj, který není dosaženo rovnováhy. Poznámka: některé z těchto systematických chyb jsou progresivní, takže data se stává lepší (nebo horší), v průběhu času, takže je těžké porovnat datové body přijata na začátku experimentu s těmi, přijatá na konci. Proto je dobré zaznamenávat data postupně, abyste mohli pozorovat postupné trendy, pokud k nim dojde., To je také důvod, proč je dobré vzít data začínající různými vzorky pokaždé (pokud je to možné), spíše než vždy po stejné sekvenci.
- nezahrnuje proměnnou, která se ukáže jako důležitá, je obvykle systematická chyba, i když by to mohla být náhodná chyba nebo matoucí proměnná. Pokud najdete ovlivňující faktor, stojí za zmínku ve zprávě a může vést k dalšímu experimentování po izolaci a kontrole této proměnné.
náhodné chyby
náhodné chyby jsou způsobeny kolísáním experimentálních nebo měřicích podmínek., Obvykle jsou tyto chyby malé. Užívání více dat má tendenci snižovat účinek náhodných chyb.
Příklady Náhodných Chyb
- Pokud experiment vyžaduje stabilní podmínky, ale velká skupina lidí, dupat po místnosti během jednoho datového souboru, náhodné chyby budou zavedeny. Průvan, změny teploty, světelné / tmavé rozdíly a elektrický nebo magnetický šum jsou všechny příklady faktorů prostředí, které mohou způsobit náhodné chyby.mohou také nastat fyzické chyby
- , protože vzorek není nikdy zcela homogenní., Z tohoto důvodu je nejlepší testovat pomocí různých umístění vzorku nebo provést více měření, aby se snížilo množství chyb.
- rozlišení přístroje je také považováno za typ náhodné chyby, protože měření je stejně pravděpodobné vyšší nebo nižší než skutečná hodnota. Příkladem chyby rozlišení je měření objemu pomocí kádinky na rozdíl od odstupňovaného válce. Kádinka bude mít větší množství chyb než válec.
- neúplná definice může být systematická nebo náhodná chyba v závislosti na okolnostech., Neúplná definice znamená, že pro dvě osoby může být těžké definovat bod, ve kterém je měření dokončeno. Například, pokud měříte délku elastickým provázkem, budete se muset rozhodnout se svými vrstevníky, kdy je řetězec dostatečně těsný, aniž byste jej natahovali. Během titrace, pokud hledáte změnu barvy, může být těžké zjistit, kdy k ní skutečně dojde.
osobní chyby
při psaní laboratorní zprávy byste neměli uvádět“ lidskou chybu “ jako zdroj chyb. Spíše byste se měli pokusit identifikovat konkrétní chybu nebo problém., Jedna společná osobní chyba jde do experimentu se zaujatostí o tom, zda bude hypotéza podporována nebo odmítnuta. Další běžnou osobní chybou je nedostatek zkušeností s kusem zařízení, kde se vaše měření může stát přesnější a spolehlivější poté, co víte, co děláte. Dalším typem osobní chyba je chyba, kde byste použili nesprávné množství chemické látky, dočasný experiment nekonzistentně, nebo přeskočit krok v protokolu.
