minden tudományos kísérlet hibát tartalmaz, ezért fontos tudni a hibák típusát és annak kiszámítását. (Kép: NASA / GSFC / Chris Gunn)A Science labs általában arra kéri Önt, hogy hasonlítsa össze eredményeit az elméleti vagy ismert értékekkel. Ez segít kiértékelni az eredményeket, és összehasonlítani őket más emberek értékeivel. Az eredmények és a várt vagy elméleti eredmények közötti különbséget hibának nevezzük., Az elfogadható hiba mennyisége a kísérlettől függ, de a 10% – os hibahatár általában elfogadhatónak tekinthető. Ha van egy nagy hibahatár, akkor meg kell kérni, hogy menjen át az eljárást, és azonosítja a hibákat lehet, hogy tett, vagy olyan helyeken, ahol hiba lehetett volna bevezetni. Szóval, meg kell tudni, hogy a különböző típusú, forrás a hiba, hogyan kell kiszámítani őket.
az abszolút hiba kiszámítása
a hiba mérésének egyik módja az abszolút hiba kiszámítása, amelyet abszolút bizonytalanságnak is neveznek., Ezt a pontossági mértéket a mérési egységek segítségével jelentik. Az abszolút hiba egyszerűen a mért érték és a valós érték vagy az adatok átlagos értéke közötti különbség.
abszolút hiba = mért érték-valós érték
például, ha a gravitációt 9,6 m/s2-re mérjük, a valós érték pedig 9,8 m/s2, akkor a mérés abszolút hibája 0,2 m/s2. A hibát jellel jelentheti, így ebben a példában az abszolút hiba -0,2 m / s2 lehet.
egyesek úgy vélik, hogy az abszolút hiba a mérőműszer pontosságának mérése., Ha olyan vonalzót használ, amely a hosszúságot a legközelebbi milliméterre jelenti, akkor azt mondhatja, hogy az adott vonalzóval végzett mérések abszolút hibája a legközelebbi 1 mm, vagy (ha biztos benne, hogy az egyik jel és a következő között látható) a legközelebbi 0,5 mm.
A relatív hiba kiszámítása az abszolút hibaértéken alapul. Összehasonlítja, hogy a hiba mekkora a mérés nagyságához. Tehát egy 0,1 kg-os hiba jelentéktelen lehet egy személy mérésekor, de elég szörnyű, ha egy almát mérünk., A relatív hiba egy tört, decimális érték vagy százalék.
a Relatív Hiba = Abszolút Hiba / Teljes Érték
például, ha a sebességmérő szerint megy, 55 mph, amikor tényleg 58 km / h, az abszolút hiba 3 mph / 58 mph vagy 0,05, ami lehet több 100% – kal adni 5% – át. Relatív hibát jellel lehet jelenteni. Ebben az esetben a sebességmérő -5% – kal ki van kapcsolva, mert a rögzített érték alacsonyabb, mint a valódi érték.
mivel az abszolút hibadefiníció kétértelmű, a legtöbb laboratóriumi jelentés százalékos hibát vagy százalékos különbséget kér.,
százalékos hiba kiszámítása
a leggyakoribb hiba számítás a százalékos hiba, amelyet az eredmények ismert, elméleti vagy elfogadott értékkel történő összehasonlításakor használnak. Amint valószínűleg kitalálod a névből, a százalékos hibát százalékban fejezzük ki., Ez az abszolút (nem negatív előjellel) különbség a között, hogy az érték az elfogadott érték, osztva az elfogadott érték, szorozva 100%, hogy a százalék:
% hiba = / elfogadott x 100%
Hogyan kell Kiszámítani Százalék Különbség
egy Másik gyakori hiba, számítási az úgynevezett százalék a különbség. Ezt akkor használják, ha összehasonlítja az egyik kísérleti eredményt a másikkal., Ebben az esetben nincs eredmény szükségszerűen jobb, mint a másik, tehát a százalékos különbség az abszolút érték (negatív előjel) az értékek közötti különbség, osztva az átlagos a két számot, szorozva 100%, hogy egy százalék:
% különbség = / átlagos x 100%
Források Típusú Hiba
Minden kísérleti mérés, nem számít milyen óvatosan vedd el, tartalmaz bizonyos mennyiségű bizonytalanság, vagy hiba., Mérsz egy szabvány ellen, olyan eszköz használatával, amely soha nem tudja tökéletesen lemásolni a szabványt, plusz ember vagy, így a technikád alapján hibákat vezethetsz be. A hibák három fő kategóriája a szisztematikus hibák, véletlenszerű hibák és személyes hibák. Itt van, amit az ilyen típusú hibák gyakori példák.
szisztematikus hibák
szisztematikus hiba befolyásolja az összes mérést. Mindezek a hibák ugyanabban az irányban lesznek (nagyobb vagy kisebb, mint a valódi érték), és nem kompenzálhatja őket további adatok bevitelével.,
példák a szisztematikus hibákra
- Ha elfelejtette kalibrálni az egyensúlyt, vagy egy kicsit ki van kapcsolva a kalibrálásban, akkor az összes tömegmérés azonos összeggel magas/alacsony lesz. Egyes eszközök rendszeres kalibrálást igényelnek egy kísérlet során, ezért jó, ha feljegyzést készít a laboratóriumi notebookban, hogy megnézze, hogy a kalibrációk hatással vannak-e az adatokra.
- egy másik példa a térfogat mérése meniszkusz (parallax) olvasásával. Valószínűleg minden alkalommal pontosan ugyanúgy olvassa el a meniszkuszt, de soha nem teljesen helyes., Az olvasást végző másik személy ugyanazt az olvasást veheti igénybe, de a meniszkuszt más szögből tekintheti meg, így más eredményt kap. A Parallax más típusú optikai mérésekben is előfordulhat, például mikroszkóppal vagy távcsővel.
- A műszer sodródása gyakori hibaforrás az elektronikus műszerek használatakor. Ahogy a műszerek felmelegednek, a mérések megváltozhatnak., Más gyakori szisztematikus hibák közé tartozik a hiszterézis vagy a késleltetési idő, akár a feltételek változására adott eszközválaszra, akár az egyensúlyi állapotot nem elérő eszköz ingadozásaira. Megjegyzés Néhány ilyen szisztematikus hibák progresszív, így az adatok egyre jobb (vagy rosszabb) idővel, így nehéz összehasonlítani adatpontokat vett elején egy kísérletet azokkal a végén. Ezért jó ötlet az adatok egymás utáni rögzítése, így fokozatos trendeket észlelhet, ha előfordulnak., Ez az oka annak is, hogy jó, ha minden alkalommal (adott esetben) különböző példányokkal kezdjük az adatokat, ahelyett, hogy mindig ugyanazt a sorrendet követnénk.
- a fontosnak bizonyuló változó elszámolása általában szisztematikus hiba, bár véletlenszerű hiba vagy zavaró változó lehet. Ha talál egy befolyásoló tényező, érdemes megjegyezni, a jelentés vezethet további kísérletezés után izolálása, ellenőrzése Ez a változó.
véletlenszerű hibák
a véletlenszerű hibák a kísérleti vagy mérési körülmények ingadozásaiból adódnak., Általában ezek a hibák kicsiek. Több adat bevitele csökkenti a véletlenszerű hibák hatását.
példák véletlen hibák
- ha a kísérlet igényel stabil körülmények között, de egy nagy csoport ember tapossák át a szobában során egy adathalmaz, véletlen hiba kerül bevezetésre. A vázlatok, a hőmérsékletváltozások, a világos/sötét különbségek, valamint az elektromos vagy mágneses zaj mind olyan környezeti tényezők példái, amelyek véletlenszerű hibákat okozhatnak.
- fizikai hibák is előfordulhatnak, mivel a minta soha nem teljesen homogén., Ezért a legjobb, ha a minta különböző helyeit teszteljük, vagy több mérést végzünk a hiba mennyiségének csökkentése érdekében.
- A műszer felbontását szintén véletlenszerű hibának tekintik, mivel a mérés ugyanolyan valószínűséggel magasabb vagy alacsonyabb, mint a valódi érték. A felbontási hiba egyik példája a térfogatmérések készítése egy főzőpohárral, szemben a fokozatos hengerrel. A főzőpohárnak nagyobb hibája lesz, mint a henger.
- a hiányos meghatározás a körülményektől függően szisztematikus vagy véletlenszerű hiba lehet., A hiányos meghatározás azt jelenti, hogy két ember számára nehéz lehet meghatározni azt a pontot, amelyen a mérés befejeződött. Például, ha a hosszúságot rugalmas zsinórral méri, akkor el kell döntenie társaival, ha a húr elég szoros, anélkül, hogy megnyújtaná. A titrálás során, ha színváltozást keres,nehéz lehet megmondani, mikor fordul elő.
személyes hibák
laboratóriumi jelentés írásakor nem szabad hivatkozni az “emberi hibára”, mint hibaforrásra. Inkább meg kell próbálnia azonosítani egy adott hibát vagy problémát., Az egyik gyakori személyes hiba egy olyan kísérletbe kerül, amelyben elfogultság merül fel arról, hogy egy hipotézist támogatnak-e vagy elutasítanak-e. Egy másik gyakori személyes hiba a tapasztalat hiánya egy darab berendezés, ahol a mérések pontosabbá és megbízhatóbbá válhat, miután tudod, mit csinálsz. Egy másik típusú személyes hiba egy egyszerű hiba, ahol lehet, hogy helytelen mennyiségű vegyszert használt, következetlenül időzített egy kísérletet, vagy kihagyott egy lépést egy protokollban.
