إن فهم الفرق بين الخطأ الثابت والخطأ النسبي في التحليل الإحصائي سيسمح برسم بياني للدالة بشكل صحيح. بمجرد اكتمال الرسم البياني ، يمكن العثور على أي قيمة على المحور y إذا كانت قيمة x معروفة والعكس صحيح.
الخطأ الثابت هو متوسط الأخطاء على مدى جميع البيانات. ستكون قيمة x مستقلة عن قيمة y. على سبيل المثال ، المقياس الملصق سيكون له دائمًا انحراف عن إعداد الصفر سواء كان العنصر الذي يتم وزنه 100 رطل ، 600 رطل. أو في أي مكان بينهما وهذا الخطأ لا علاقة له بالوزن الفعلي للكائن. سينخفض متوسط الانحراف لمثيل واحد مع زيادة عدد المثيلات.
الخطأ النسبي هو خطأ يعتمد على مقدار التغيير في متغير معين. لذا فإن التغيير في x يرتبط ارتباطًا مباشرًا بالتغير في y. هذا التغيير دائمًا مبلغ قابل للقياس بشكل متساوٍ ، لذا فإن x على y يساوي دائمًا نفس الثابت. سيكون مقدار الخطأ دائمًا نسبة مئوية ثابتة.
الخطأ غير المحدد هو الخطأ الذي لا يكون ثابتًا أو متناسبًا. غالبًا ما تكون هذه الأخطاء نتيجة تحيز المراقب أو منهجية غير متسقة أثناء التجربة. يمكن أن تكون الأخطاء غير المحددة أيضًا علامة على عدم وجود ارتباط مطلقًا بين العنصرين اللذين تتم مقارنتهما. في مثل هذه الحالات ، من المهم إعادة النظر في جميع جوانب جمع البيانات بما في ذلك التحيز التجريبي والقياسات غير المتسقة.
سينعكس خطأ ثابت في التغيير في تقاطع y على الرسم البياني. سيؤدي الخطأ النسبي إلى تغيير ميل الخط على الرسم البياني. ستؤدي الأخطاء غير المحددة إلى تأثير مخطط مبعثر على الرسم البياني ، مما يجعل تحديد الخط الأفضل ملاءمة مستحيلاً.
