alle wetenschappelijke experimenten bevatten fouten, dus het is belangrijk om de soorten fouten te weten en hoe deze te berekenen. (Afbeelding: NASA/Gsfc / Chris Gunn)Science labs vragen u meestal om uw resultaten te vergelijken met theoretische of bekende waarden. Dit helpt u uw resultaten te evalueren en te vergelijken met de waarden van anderen. Het verschil tussen uw resultaten en de verwachte of theoretische resultaten wordt fout genoemd., De hoeveelheid fouten die aanvaardbaar is, hangt af van het experiment, maar een foutenmarge van 10% wordt over het algemeen aanvaardbaar geacht. Als er een grote foutmarge is, wordt u gevraagd om uw procedure door te nemen en eventuele fouten te identificeren die u hebt gemaakt of plaatsen waar fouten zijn ingevoerd. Dus, je moet de verschillende soorten en bronnen van fouten kennen en hoe ze te berekenen.
hoe de Absolute fout te berekenen
Eén methode om de fout te meten is door de absolute fout te berekenen, wat ook absolute onzekerheid wordt genoemd., Deze nauwkeurigheid wordt gerapporteerd met behulp van de meeteenheden. Absolute fout is gewoon het verschil tussen de gemeten waarde en ofwel de werkelijke waarde of de gemiddelde waarde van de gegevens.
absolute fout = gemeten waarde-true waarde
bijvoorbeeld, als je de zwaartekracht meet op 9,6 m/s2 en de true waarde is 9,8 m/s2, dan is de absolute fout van de meting 0,2 m / s2. Je zou de fout kunnen rapporteren met een teken, dus de absolute fout in dit voorbeeld zou -0.2 m/s2 kunnen zijn.
sommige mensen beschouwen absolute fout als een maat voor de nauwkeurigheid van uw meetinstrument., Als u een liniaal gebruikt die de lengte rapporteert tot op de dichtstbijzijnde millimeter, kunt u zeggen dat de absolute fout van elke meting die met die liniaal is gedaan tot op de dichtstbijzijnde 1 mm of (als u er zeker van bent dat u tussen de ene markering en de volgende kunt zien) tot op de dichtstbijzijnde 0,5 mm ligt.
relatieve fout berekenen
relatieve fout is gebaseerd op de absolute foutwaarde. Het vergelijkt hoe groot de fout is met de grootte van de meting. Dus, een fout van 0,1 kg kan onbeduidend zijn bij het wegen van een persoon, maar behoorlijk verschrikkelijk bij het wegen van een appel., Relatieve fout is een breuk, decimale waarde of percentage.
relatieve fout = Absolute fout/totale waarde
bijvoorbeeld, als je snelheidsmeter zegt dat je 55 km / u rijdt, als je echt 58 km / u rijdt, is de absolute fout 3 km / u / 58 km / u of 0,05, wat je met 100% zou kunnen vermenigvuldigen om 5% te geven. Relatieve fout kan worden gemeld met een teken. In dit geval is de snelheidsmeter uitgeschakeld met -5% omdat de geregistreerde waarde lager is dan de werkelijke waarde.
omdat de absolute foutdefinitie dubbelzinnig is, vragen de meeste labrapporten om procentfout of procentverschil.,
hoe Percentagefout te berekenen
de meest voorkomende foutberekening is percentagefout, die wordt gebruikt bij het vergelijken van uw resultaten met een bekende, theoretische of geaccepteerde waarde. Zoals je waarschijnlijk uit de naam gist, procent fout wordt uitgedrukt als een percentage., Het is het absolute (geen negatief teken) verschil tussen uw waarde en de geaccepteerde waarde, gedeeld door de geaccepteerde waarde, vermenigvuldigd met 100% om het percentage te geven:
% error = /accepted x 100%
hoe Percentageverschil te berekenen
een andere veel voorkomende foutberekening wordt procentverschil genoemd. Het wordt gebruikt wanneer u het ene experimentele resultaat met het andere vergelijkt., In dit geval is geen resultaat noodzakelijkerwijs beter dan een ander, dus het procentverschil is de absolute waarde (geen negatief teken) van het verschil tussen de waarden, gedeeld door het gemiddelde van de twee getallen, vermenigvuldigd met 100% om een percentage te geven:
% verschil = / gemiddelde x 100%
bronnen en soorten fouten
elke experimentele meting, ongeacht hoe zorgvuldig je het neemt, bevat een bepaalde hoeveelheid onzekerheid of fout., Je meet tegen een standaard, met behulp van een instrument dat nooit perfect de standaard kan dupliceren, plus je bent een mens, dus je zou fouten kunnen introduceren op basis van je techniek. De drie belangrijkste categorieën fouten zijn systematische fouten, willekeurige fouten en persoonlijke fouten. Hier is wat dit soort fouten zijn en veelvoorkomende voorbeelden.
systematische fouten
Systematische fout beïnvloedt alle metingen die u uitvoert. Al deze fouten zullen in dezelfde richting (groter of kleiner dan de werkelijke waarde) en je kunt niet compenseren voor hen door het nemen van extra gegevens.,
voorbeelden van systematische fouten
- Als u vergeet een balans te kalibreren of als u een beetje afwezig bent in de kalibratie, zullen alle massametingen met dezelfde hoeveelheid hoog / laag zijn. Sommige instrumenten vereisen periodieke kalibratie in de loop van een experiment, dus het is goed om een notitie te maken in uw lab notebook om te zien of de kalibraties de gegevens lijken te hebben beïnvloed.
- een ander voorbeeld is het meten van het volume door het lezen van een meniscus (parallax). Je leest een meniscus waarschijnlijk elke keer op dezelfde manier, maar het is nooit helemaal correct., Een andere persoon die de lezing kan nemen dezelfde lezing, maar bekijk de meniscus vanuit een andere hoek, waardoor een ander resultaat. Parallax kan voorkomen in andere soorten optische metingen, zoals die met een microscoop of telescoop.
- Instrumentdrift is een veel voorkomende fout bij het gebruik van elektronische instrumenten. Naarmate de instrumenten opwarmen, kunnen de metingen veranderen., Andere veel voorkomende systematische fouten zijn hysterese of vertragingstijd, hetzij in verband met instrumentrespons op een verandering in omstandigheden of in verband met schommelingen in een instrument dat geen evenwicht heeft bereikt. Merk op dat sommige van deze systematische fouten progressief zijn, zodat gegevens na verloop van tijd beter (of slechter) worden, dus het is moeilijk om datapunten die aan het begin van een experiment zijn genomen te vergelijken met die aan het einde. Daarom is het een goed idee om gegevens sequentieel op te nemen, zodat u geleidelijke trends kunt herkennen als ze zich voordoen., Dit is ook de reden waarom het goed is om gegevens te nemen die beginnen met verschillende specimens elke keer (indien van toepassing), in plaats van altijd dezelfde volgorde te volgen.
- geen rekening houden met een variabele die belangrijk blijkt te zijn is meestal een systematische fout, hoewel het een willekeurige fout of een verstorende variabele kan zijn. Als je een beïnvloedende factor vindt, is het vermeldenswaard in een rapport en kan leiden tot verdere experimenten na het isoleren en controleren van deze variabele.
willekeurige fouten
willekeurige fouten zijn het gevolg van schommelingen in de experimentele of meetomstandigheden., Meestal zijn deze fouten klein. Het nemen van meer gegevens heeft de neiging om het effect van willekeurige fouten te verminderen.
voorbeelden van willekeurige fouten
- als uw experiment stabiele omstandigheden vereist, maar een grote groep mensen stampt door de kamer tijdens een dataset, zal een willekeurige fout worden geïntroduceerd. Tocht, temperatuurveranderingen, licht / donker verschillen en elektrische of magnetische ruis zijn allemaal voorbeelden van omgevingsfactoren die willekeurige fouten kunnen veroorzaken.
- fysieke fouten kunnen ook voorkomen, aangezien een monster nooit volledig homogeen is., Om deze reden is het het beste om te testen met behulp van verschillende locaties van een monster of meerdere metingen om de hoeveelheid fouten te verminderen.
- Instrumentresolutie wordt ook beschouwd als een type willekeurige fout omdat de meting even waarschijnlijk hoger of lager is dan de werkelijke waarde. Een voorbeeld van een oplossingsfout is het meten van volumes met een beker in tegenstelling tot een gegradueerde cilinder. De beker heeft een grotere fout dan de cilinder.
- onvolledige definitie kan een systematische of willekeurige fout zijn, afhankelijk van de omstandigheden., Wat onvolledige definitie betekent, is dat het moeilijk kan zijn voor twee mensen om het punt te bepalen waarop de meting voltooid is. Als u bijvoorbeeld Lengte Meet met een elastische snaar, moet u met uw collega ‘ s beslissen wanneer de snaar strak genoeg is zonder deze uit te rekken. Tijdens een titratie, als je op zoek bent naar een kleurverandering, kan het moeilijk zijn om te zien wanneer het daadwerkelijk gebeurt.
persoonlijke fouten
bij het schrijven van een labrapport moet u “menselijke fouten” niet als bron van fouten noemen. Integendeel, je moet proberen om een specifieke fout of probleem te identificeren., Een veel voorkomende persoonlijke fout is in een experiment gaan met een vooroordeel over de vraag of een hypothese zal worden ondersteund of afgewezen. Een andere veel voorkomende persoonlijke fout is het gebrek aan ervaring met een apparaat, waarbij uw metingen nauwkeuriger en betrouwbaarder kunnen worden nadat u weet wat u doet. Een ander type persoonlijke fout is een eenvoudige fout, waarbij je een onjuiste hoeveelheid van een chemische stof hebt gebruikt, een experiment inconsistent hebt getimed of een stap in een protocol hebt overgeslagen.
