व्यवस्थित और यादृच्छिक त्रुटियों के बीच अंतर

प्रयोग करते समय आप कितने भी सावधान क्यों न हों, एक प्रयोगात्मक त्रुटि होने की संभावना है। चाहे माप को सटीक रूप से लेने में निहित चुनौतियों के माध्यम से या आपके उपकरणों के साथ समस्याओं के माध्यम से, त्रुटि से पूरी तरह से बचना असंभव के बगल में है। इस मुद्दे का प्रतिकार करने के लिए, वैज्ञानिक त्रुटियों को वर्गीकृत करने और उनके द्वारा किए गए माप में किसी भी अनिश्चितता को मापने की पूरी कोशिश करते हैं। व्यवस्थित और यादृच्छिक त्रुटियों के बीच अंतर का पता लगाना बेहतर प्रयोगों को डिजाइन करना और किसी भी त्रुटि को कम करने के लिए सीखने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।

टीएल; डीआर (बहुत लंबा; पढ़ा नहीं)

व्यवस्थित त्रुटियां आमतौर पर उन उपकरणों के परिणामस्वरूप होती हैं जो सही ढंग से कैलिब्रेट नहीं किए जाते हैं। आपके द्वारा लिया गया प्रत्येक माप उसी राशि से गलत होगा क्योंकि आपके मापने वाले उपकरण में कोई समस्या है। यादृच्छिक त्रुटियां अपरिहार्य हैं और माप लेने या समय के साथ बदलती मात्राओं को मापने का प्रयास करने में कठिनाइयों के परिणामस्वरूप होती हैं। इन त्रुटियों में उतार-चढ़ाव होगा लेकिन आम तौर पर वास्तविक मूल्य के आसपास क्लस्टर होता है।

रैंडम त्रुटि उन त्रुटियों का वर्णन करती है जो आपकी मापने की प्रक्रिया में निहित अनिश्चितता या अनिश्चितता के कारण उतार-चढ़ाव करती हैं, या उस मात्रा में भिन्नता है जिसे आप मापने का प्रयास कर रहे हैं।

एक कीट को मापने वाला वैज्ञानिक, उदाहरण के लिए, एक शासक या मापने वाली छड़ी के शून्य बिंदु पर कीट को रखने की कोशिश करेगा, और दूसरे छोर पर मान पढ़ेगा। रूलर शायद केवल निकटतम मिलीमीटर तक ही मापेगा, और इसे सटीकता के साथ पढ़ना मुश्किल हो सकता है। आप कीट के वास्तविक आकार को कम करके आंक सकते हैं या इसे अधिक आंक सकते हैं, इस आधार पर कि आप पैमाने को कितनी अच्छी तरह पढ़ते हैं और आपका निर्णय है कि कीट का सिर कहाँ रुकता है। हो सकता है कि कीट भी आपको एहसास किए बिना कभी भी शून्य स्थिति से इतना थोड़ा आगे बढ़े। माप को कई बार दोहराने से इस वजह से कई अलग-अलग परिणाम मिलते हैं, लेकिन वे वास्तविक मूल्य के आसपास क्लस्टर होने की संभावना रखते हैं।

इसी तरह, एक मात्रा का माप लेना जो पल-पल बदलता है, यादृच्छिक त्रुटि की ओर जाता है। उदाहरण के लिए, हवा की गति अलग-अलग समय पर उठा और गिर सकती है। यदि आप एक मिनट में माप लेते हैं, तो संभवत: एक मिनट बाद यह ठीक वैसा ही नहीं होगा। फिर से, बार-बार माप से ऐसे परिणाम प्राप्त होंगे जो उतार-चढ़ाव करते हैं लेकिन वास्तविक मूल्य के आसपास क्लस्टर होते हैं।

एक व्यवस्थित त्रुटि वह है जो लगातार समस्या के परिणामस्वरूप होती है और आपके माप में लगातार त्रुटि की ओर ले जाती है। उदाहरण के लिए, यदि आपका मापने वाला टेप फैला हुआ है, तो आपके परिणाम हमेशा सही मूल्य से कम होंगे। इसी तरह, यदि आप उन पैमानों का उपयोग कर रहे हैं जिन्हें पहले से शून्य पर सेट नहीं किया गया है, तो इसके परिणामस्वरूप एक व्यवस्थित त्रुटि होगी अंशांकन में गलती (उदाहरण के लिए, यदि 0 का सही वजन 5 ग्राम के रूप में पढ़ा जाता है, तो 10 ग्राम 15 के रूप में पढ़ा जाएगा और 15 ग्राम के रूप में पढ़ा जाएगा 20).

व्यवस्थित और यादृच्छिक त्रुटियों के बीच मुख्य अंतर यह है कि यादृच्छिक त्रुटियाँ लेने में कठिनाई के परिणामस्वरूप वास्तविक मूल्य के आसपास उतार-चढ़ाव की ओर ले जाती हैं मापन, जबकि व्यवस्थित त्रुटियां आपके अंशांकन के साथ समस्याओं के कारण वास्तविक मूल्य से अनुमानित और सुसंगत प्रस्थान की ओर ले जाती हैं उपकरण। इससे दो अतिरिक्त अंतर पैदा होते हैं जो ध्यान देने योग्य हैं।

यादृच्छिक त्रुटियां अनिवार्य रूप से अपरिहार्य हैं, जबकि व्यवस्थित त्रुटियां नहीं हैं। वैज्ञानिक सही माप नहीं ले सकते, चाहे वे कितने भी कुशल क्यों न हों। यदि आप जिस मात्रा को माप रहे हैं वह पल-पल बदलती रहती है, तो आप इसे बदलते समय बदलना बंद नहीं कर सकते माप लें, और इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपका पैमाना कितना विस्तृत है, इसे सटीक रूप से पढ़ना अभी भी एक है चुनौती। अच्छी खबर यह है कि अपने माप को कई बार दोहराने और औसत प्रभावी ढंग से लेने से यह समस्या कम हो जाती है।

व्यवस्थित त्रुटियों को पहचानना मुश्किल हो सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि आप जो कुछ भी मापते हैं वह उसी (या समान) राशि से गलत होगा और आपको यह महसूस नहीं हो सकता है कि कोई समस्या है। हालांकि, यादृच्छिक त्रुटियों के विपरीत, उन्हें अक्सर पूरी तरह से टाला जा सकता है। उपयोग करने से पहले अपने उपकरण को ठीक से कैलिब्रेट करें, और व्यवस्थित त्रुटियों की संभावना बहुत कम होगी।