実験を行う際にどれほど注意を払っても、実験エラーが発生する可能性があります。 測定を正確に行うための固有の課題であろうと、機器の問題であろうと、エラーを完全に回避することはほぼ不可能です。 この問題に対抗するために、科学者はエラーを分類し、測定の不確実性を定量化するために最善を尽くします。 系統的エラーとランダムエラーの違いを見つけることは、より良い実験を設計し、忍び寄るエラーを最小限に抑えることを学ぶための重要な部分です。
TL; DR（長すぎる; 読んでいない）
系統的なエラーは通常、正しく校正されていない機器が原因で発生します。 測定装置に問題があるため、行うすべての測定は同じ量だけ間違っています。 ランダムエラーは避けられず、測定の困難さや時間とともに変化する量の測定の試みに起因します。 これらのエラーは変動しますが、通常は真の値を中心にクラスター化されます。
ランダムエラーとは何ですか？
ランダムエラーは、測定プロセスに固有の予測不可能性や不確実性、または測定しようとしている量の変動によって変動するエラーを表します。
たとえば、昆虫を測定する科学者は、定規または測定棒のゼロ点に昆虫を配置し、もう一方の端の値を読み取ろうとします。 定規自体はおそらく最も近いミリメートルまでしか測定できず、これを正確に読み取ることは難しい場合があります。 目盛りをどれだけよく読んだか、昆虫の頭がどこで止まるかについての判断に基づいて、昆虫の実際のサイズを過小評価したり、過大評価したりする場合があります。 虫はまた、あなたが気付かないうちにゼロ位置からほんの少し動くかもしれません。 このため、測定を複数回繰り返すと、さまざまな結果が得られますが、実際の値を中心にクラスター化する可能性があります。
同様に、刻々と変化する量の測定を行うと、ランダムエラーが発生します。 たとえば、風速はさまざまな時点で上昇および下降する可能性があります。 1分間測定した場合、1分後にはまったく同じではない可能性があります。 繰り返しになりますが、測定を繰り返すと、結果は変動しますが、真の値の周りに集まります。
系統的エラーとは何ですか？
系統的エラーとは、永続的な問題に起因し、測定に一貫したエラーをもたらすエラーです。 たとえば、巻尺を伸ばした場合、結果は常に真の値よりも低くなります。 同様に、事前にゼロに設定されていないスケールを使用している場合は、 キャリブレーションの誤り（たとえば、0の真の重量が5グラムと読み取られた場合、10グラムは15と読み取られ、15グラムは次のように読み取られます。 20).
系統的エラーとランダムエラーのその他の違い
系統的エラーとランダムエラーの主な違いは、ランダムエラーは、取得が困難な結果として、真の値の周りに変動をもたらすことです。 一方、体系的なエラーは、キャリブレーションの問題により、真の値からの予測可能で一貫した逸脱につながります。 装置。 これにより、注目に値する2つの追加の違いが生じます。
ランダムエラーは本質的に避けられませんが、体系的なエラーは避けられません。 科学者は、どんなに熟練していても、完璧な測定を行うことはできません。 測定する量が刻々と変化する場合、その間変化を止めることはできません。 測定を行い、スケールがどれほど詳細であっても、正確に読み取ると、 チャレンジ。 幸いなことに、測定を複数回繰り返し、平均を取ることで、この問題を効果的に最小限に抑えることができます。
体系的なエラーを見つけるのは難しいかもしれません。 これは、測定するすべてが同じ（または同様の）量で間違っており、問題があることにまったく気付かない可能性があるためです。 ただし、ランダムエラーとは異なり、それらは完全に回避できることがよくあります。 使用する前に機器を適切に校正してください。そうすれば、系統的なエラーが発生する可能性がはるかに低くなります。