모든 과학 실험을 포함 오류가,그것의 중요한 알고의 종류는 오류를 계산하는 방법니다. (이미지:NASA/GSFC/Chris Gunn)Science labs 는 일반적으로 이론적 또는 알려진 값과 결과를 비교하도록 요청합니다. 이렇게하면 결과를 평가하고 다른 사람의 가치와 비교하는 데 도움이됩니다. 결과와 예상 또는 이론적 결과의 차이를 오류라고합니다., 허용되는 오차량은 실험에 따라 다르지만 10%의 오차 마진은 일반적으로 수용 가능한 것으로 간주됩니다. 가 있으면 큰 오차,당신이 당신의 절차를 식별하고 실수를 만들 수 있습니다 또는 곳에 오류가 도입되었습니다. 따라서 오류의 다른 유형과 출처 및이를 계산하는 방법을 알아야합니다.
을 계산하는 방법을 절대 오류가
방법 중 하나의 측정에 오류가 계산에 의해 절대적 오류,라고도 절대적 불확실성이 있다., 이 정확도 측정은 측정 단위를 사용하여보고됩니다. 절대 오차는 단순히 측정 된 값과 실제 값 또는 데이터의 평균값의 차이입니다.
absolute error=측정치–진정한 값
경우,예를 들어 측정하는 중력을 9.6m/s2 고 진정한 값은 9.8m/s2,다음의 절대 오차의 측정은 0.2m/s2. 부호로 오류를보고 할 수 있으므로이 예제의 절대 오차는 -0.2m/s2 일 수 있습니다.
어떤 사람들은 절대 오차를 측정 장비가 얼마나 정확한지를 측정 한 것으로 간주합니다., 를 사용하는 경우에는 통치자를 보고하는 길이로 가장 가까운 밀리미터 당신은 말할 수 있습니다 절대 오차의 모든 측정과 통치자는 가장 가까운 1mm(자신감을 느낄 경우에 당신이 볼 수있는 하나 사이에 표시하고 다음)를 가장 가까운 0.5mm 입니다.
을 계산하는 방법에 상대적 오류가
상대적인 오류를 기반으로 절대 오차 값입니다. 오차가 측정의 크기와 얼마나 큰지를 비교합니다. 따라서 0.1kg 의 오차는 사람의 무게를 측정 할 때 중요하지 않을 수 있지만 사과 무게를 측정 할 때 꽤 끔찍합니다., 상대 오차는 분수,십진수 값 또는 퍼센트입니다.
상대적인 오류=절대 오류가/총 가치
경우,예를 들어,당신의 속도계 말한다 당신은 55mph 때,당신은 정말 58mph,절대적인 오류가 3mph/58mph0.05,할 수 있는 여러에 의해 100%을 줄 5%입니다. 상대 오차는 부호와 함께보고 될 수있다. 이 경우 기록 된 값이 실제 값보다 낮기 때문에 속도계가 -5%꺼집니다.
절대 오차 정의가 모호하기 때문에 대부분의 실험실 보고서는 퍼센트 오차 또는 퍼센트 차이를 묻습니다.,
을 계산하는 방법 퍼센트 오류가
가장 일반적인 오류가 계산이%의 오류에 사용되는 비교할 때의 결과에 대해 알려진,이론,또 허용 값입니다. 이름에서 짐작할 수 있듯이 백분율 오류는 백분율로 표시됩니다., 그것은 절대(무수)사이의 차이 당신의 값을 허용되는 값을 구분하여 허용되는 값을 곱하여 100%의 비율:
%러=/수락 x100%.
을 계산하는 방법 퍼센트 차
또 다른 일반적인 오류가 계산이라고 합%의 차이입니다. 한 실험 결과를 다른 실험 결과와 비교할 때 사용됩니다., 이 경우에는,아무 결과도 반드시 더 나은 다른 것보다,그래서%로 차이점은 절대값(부정적인 서명)간의 차이 값에 의해 나누어 평균 두 번호,곱하여 100%비율:
%차=/평균 x100%.
소스의 종류와 오류가
모든 실험은 측정,상관없이는 방법을 조심스럽게 당신이 그것을 가지고, 일부를 포함하량의 불확실성 또는 오류가 있습니다., 당신은 측정에 대한 표준,계기를 사용하여할 수 있는지 완벽하게 복제 표준,플러스 당신이 인간의,그래서 당신은 오류가 발생할 수 있는 기반 기술입니다. 오류의 세 가지 주요 범주는 체계적인 오류,무작위 오류 및 개인 오류입니다. 다음은 이러한 유형의 오류가 무엇인지 일반적인 예입니다.
체계적인 오류
체계적인 오류는 취하는 모든 측정에 영향을 미칩니다. 이러한 모든 오류가 될 것 같은 방향으로(나는 진정한 값)과할 수 없습니다 그들을 보완해 추가적인 데이터입니다.,
예의 체계적인 오류가
- 경우에 당신은 잊을 교정하기 위해서 균형 또는 당신은 떨어져있어 조금에서 교정,모든 질량 측정은 높은 것입/낮은 동일한 금액입니다. 일부는 악기는 필요한 정기적인 교정을 통해 실험 과정,그래서 그것을 참고 실험실에서 노트북 여부를 확인 교정을 나타난 영향을 미쳤습니다.
- 또 다른 예는 반월 상 연골(시차)을 읽음으로써 부피를 측정하는 것입니다. 매번 반월 상 연골을 정확히 같은 방식으로 읽었을 가능성이 있지만 결코 완벽하게 정확하지는 않습니다., 다른 사람이 복용을 읽고 걸릴 수 있습니다 같은 읽기,하지만 보는 초승달 모양의 다른 각도에서 따라서 다른 결과입니다. 시차는 현미경이나 망원경으로 찍은 것과 같은 다른 유형의 광학 측정에서 발생할 수 있습니다.
- 악기 드리프트는 전자 악기를 사용할 때 오류의 일반적인 소스입니다. 계측기가 워밍업됨에 따라 측정 값이 변경 될 수 있습니다., 다른 일반적인 체계적인 오류 히스테리시스 포함하거나 지연시간,하나에 관한 계기에 대해서는 조건 또는 이와 관련하의 변동에서는 계기에 도달하지 않은 균형을 유지합니다. 참고 몇 가지의 이러한 체계적인 오류는 진보,그래서 데이터가 더 잘(또는 악화)시간에,그래서 그것의 하드 비교하는 데이터는 점에서 시작 부분의 실험들로 찍습니다. 그렇기 때문에 데이터를 순차적으로 기록하는 것이 좋으므로 발생하는 경우 점진적인 추세를 파악할 수 있습니다., 이것은 또한 이유 그것은 좋은 데이터를 가지고 시작으로 다른 표본은 각 시간(해당되는 경우),보다는 항상 같은 다음과 같은 시퀀스입니다.
- 지 않을 차지하는 변수로 밝혀 중요한 것은 일반적으로 체계적인 오류울 수 있지만,임의의 오류 또는 혼동 변수가 있습니다. 영향 요인을 발견하면 보고서에서 주목할 가치가 있으며이 변수를 분리하고 제어 한 후 추가 실험으로 이어질 수 있습니다.
무작위 오류
무작위 오류는 실험 또는 측정 조건의 변동으로 인한 것입니다., 일반적으로 이러한 오류는 작습니다. 더 많은 데이터를 가져 가면 무작위 오류의 영향을 줄이는 경향이 있습니다.
예 오류가
- 경우 실험에 필요한 안정적인 조건은,그러나 사람의 큰 그룹 스톰프 방을 통해 동안 하나의 데이터 세트,임의의 오류들을 소개한다. 임시 보관함,온도 변경,빛/어두운 차이고 전기나 자기는 소음은 모두 예의 환경할 수 있는 요인을 소개하는 임의의 오류가 있습니다.샘플이 결코 완전히 균질하지 않기 때문에
- 물리적 오류가 발생할 수도 있습니다., 이러한 이유로,그것은 최고의 테스트를 사용하여 다른 위치의 샘플 또는 여러 측정을의 양을 줄이기 위해 오류가 있습니다.
- 기 해상도 간주 또한 유형의 임의의 오류기 때문에 측정은 동일하게 할 가능성이 보다 높거나 낮은 진정한 값입니다. 해상도 오류의 예는 졸업 된 실린더와 반대로 비커로 볼륨 측정을 수행하는 것입니다. 비커는 실린더보다 더 많은 양의 오차를 가질 것입니다.
- 불완전한 정의는 상황에 따라 체계적이거나 무작위적인 오류 일 수 있습니다., 불완전한 정의가 의미하는 바는 두 사람이 측정이 완료된 지점을 정의하는 것이 어려울 수 있다는 것입니다. 예를 들어,당신은 길이를 측정하는 탄력 있는 문자열을 결정할 필요가 있을 것으로 동료 할 때 문자열은 충분히 꽉없이 그것을 스트레칭. 적정 중에 색 변화를 찾고 있다면 실제로 언제 발생하는지 말하기가 어려울 수 있습니다.
개인 오류
실험실 보고서를 작성할 때”인적 오류”를 오류의 원천으로 인용해서는 안됩니다. 오히려 특정 실수 나 문제를 식별하려고 시도해야합니다., 일반적인 개인적인 오류 중 하나는 가설이 뒷받침 될지 또는 거부 될지에 대한 편견을 가진 실험으로 들어가는 것입니다. 다른 일반적인 개인 오류가 부족한 경험의 조각으로 장비,어디로 측정할 수 있는 더 정확하고 신뢰할 수 있는 후에 당신은 무엇을하고있다. 또 다른 유형의 개인정 오류입니다 간단한 실수는 당신이 사용하고 있습니다 잘못된 양의 화학,시간 제한 실험을 일관성,건너뛴 단계에서 프로토콜입니다.
