실험적 가치의 개념은 과학 실험에서 중요합니다. 실험 값은 실험 실행 중에 취한 측정 값으로 구성됩니다. 실험 측정을 할 때 목표는 정확하고 정확한 값에 도달하는 것입니다. 정확도는 단일 측정이 실제 이론적 값에 얼마나 가까운 지와 관련이 있으며 정밀도는 측정 값이 서로 얼마나 가까운 지와 관련이 있습니다. 이러한 이유로 실험값을 계산하는 방법은 최소한 세 가지가 있습니다.
간단한 실험의 실험적 가치는 측정입니다.
때때로 실험은 간단하고 신속하게 설계되고 한 번만 측정됩니다. 그 하나의 측정이 실험적 가치입니다.
복잡한 실험에는 평균이 필요합니다
대부분의 실험은 단순한 실험 유형보다 더 발전하도록 설계되었습니다. 이러한 실험은 종종 여러 번의 시험 실행을 포함하며, 이는 하나 이상의 실험 값이 기록됨을 의미합니다. 이러한 유형의 실험 중에 기록 된 결과의 평균을 취하는 것이 실험 값으로 이해됩니다.
5 개 숫자 세트의 실험 값에 대한 공식은 5 개를 모두 더한 다음 합계를 숫자 5로 나눕니다. 예를 들어 7.2, 7.2, 7.3, 7.5, 7.7, 7.8 및 7.9의 결과로 실험에 대한 실험 값을 계산하려면, 먼저 이들을 모두 더하여 총 52.6의 값에 도달 한 다음 총 시행 횟수로 나눕니다. 케이스. 따라서 52.6 ÷ 7 = 7.5142857을 가장 가까운 10 분의 1로 반올림하면 7.5의 실험 값이 제공됩니다.
백분율 오차 공식을 사용하여 실험값 계산
오차 분석과 관련된 계산 중 하나 인 백분율 오차 공식은 이론 값과 비교 한 실험값의 비교로 정의됩니다. 결과의 정확성은 실험값이 이론적 값과 얼마나 가까운지를 나타냅니다.
이론적 값은 과학적 표에서 얻은 것으로 체온이 화씨 98.6 도인 것처럼 보편적으로 허용되는 측정 값을 나타냅니다. 오류 분석 비율 오류 공식은 실험 결과가 예상과 어떻게 다른지 보여줍니다. 결과적으로 가장 중요한 오류와 이러한 오류가 최종 결과에 미치는 영향을 결정하는 데 도움이됩니다.
백분율 오류 공식은 계산의 정밀도를 결정하기 위해 고안되었으며 다음과 같은 형식을 취합니다.
\ text {Percent Error} = \ frac {\ text {Experimental Value}-\ text {Theoretical Value}} {\ text {Theoretical Value}} \ times 100
이 공식을 재정렬하면 실험적 가치가 제공됩니다. 백분율 오류가 0에 가까울수록 실험 결과가 더 정확합니다. 0에서 더 멀리 떨어진 숫자는 사람의 실수 든 장비 오류 든간에 결과가 부정확하고 부정확 할 수있는 여러 가지 오류 인스턴스가 있음을 나타냅니다.
예를 들어, 퍼센트 오차 1로 체온을 측정하는 실험에서 공식은 다음과 같습니다.
다음과 같이됩니다.
더 계산하면 공식은 다음과 같습니다.
이것은 이미 퍼센트 오류가 0 값에서 얼마나 멀리 떨어져 있었는지를 이미 암시했듯이 실험 수행에 얼마나 많은 오류가 있는지를 보여줍니다. 퍼센트 오차가 0 이었다면 결과는 완벽했을 것이고 실험 값은 정확히 98.6의 이론적 값과 일치했을 것입니다.