실험을 수행 할 때 아무리주의를 기울여도 실험 오류가있을 수 있습니다. 측정을 정확하게 수행하는 고유 한 문제를 통해 또는 장비의 문제를 통해 오류를 완전히 방지하는 것은 거의 불가능합니다. 이 문제를 해결하기 위해 과학자들은 오류를 분류하고 측정의 불확실성을 정량화하기 위해 최선을 다합니다. 체계적 오류와 무작위 오류의 차이를 알아내는 것은 더 나은 실험을 설계하고 오류를 최소화하는 방법을 배우는 데있어 핵심적인 부분입니다.
TL; DR (너무 긴; 읽지 않음)
체계적인 오류는 일반적으로 올바르게 보정되지 않은 장비에서 발생합니다. 측정 장치에 문제가 있기 때문에 모든 측정은 동일한 양으로 잘못됩니다. 임의의 오류는 피할 수 없으며 시간에 따라 변하는 수량을 측정하거나 측정하는 데 어려움이 있기 때문에 발생합니다. 이러한 오류는 변동되지만 일반적으로 실제 값을 중심으로 클러스터링됩니다.
랜덤 오류 란?
임의 오류는 측정 프로세스에 내재 된 예측 불가능 성 또는 불확실성 또는 측정하려는 수량의 변동으로 인해 변동하는 오류를 나타냅니다.
예를 들어, 곤충을 측정하는 과학자는 곤충을 눈금자 또는 측정 막대의 영점에 놓고 다른 쪽 끝에서 값을 읽으려고합니다. 눈금자 자체는 아마도 가장 가까운 밀리미터까지만 측정 할 것이며이를 정확하게 읽는 것은 어려울 수 있습니다. 척도를 얼마나 잘 읽고 곤충의 머리가 멈춘 위치에 대한 판단을 바탕으로 곤충의 실제 크기를 과소 평가하거나 과대 평가할 수 있습니다. 곤충은 당신이 깨닫지 못한 채 제로 위치에서 아주 약간 움직일 수도 있습니다. 이 때문에 측정을 여러 번 반복하면 다양한 결과가 생성되지만 실제 값을 중심으로 클러스터링 될 수 있습니다.
비슷하게, 순간에 따라 변하는 양을 측정하면 무작위 오류가 발생합니다. 예를 들어 풍속은 서로 다른 시점에서 상승하고 떨어질 수 있습니다. 1 분을 측정하면 1 분 후에 정확히 일치하지 않을 것입니다. 다시 말하지만, 반복 된 측정은 변동하는 결과로 이어지지 만 실제 값을 중심으로 클러스터됩니다.
체계적인 오류는 무엇입니까?
체계적인 오류는 지속적인 문제로 인해 발생하고 측정에서 일관된 오류로 이어지는 오류입니다. 예를 들어, 측정 테이프가 늘어난 경우 결과는 항상 실제 값보다 낮습니다. 마찬가지로, 사전에 0으로 설정되지 않은 스케일을 사용하는 경우 교정 오류 (예: 0의 실제 중량이 5g으로 표시되면 10g은 15로 표시되고 15g은 다음과 같이 표시됩니다. 20).
체계적 오류와 무작위 오류의 다른 차이점
체계적 오류와 무작위 오류의 주된 차이점은 무작위 오류가 취하기의 어려움으로 인해 실제 값 주변의 변동을 초래한다는 것입니다. 체계적인 오류는 교정 문제로 인해 실제 값에서 예측 가능하고 일관된 이탈로 이어집니다. 장비. 이것은 주목할만한 두 가지 추가 차이점으로 이어집니다.
무작위 오류는 본질적으로 피할 수 없지만 체계적인 오류는 피할 수 없습니다. 과학자들은 아무리 숙련 되어도 완벽한 측정을 할 수 없습니다. 측정하는 양이 시시각각 변하는 경우 변경을 멈출 수 없습니다. 측정을하고, 스케일이 아무리 자세하더라도 정확하게 읽는 것은 도전. 좋은 소식은 측정을 여러 번 반복하고 평균을 취하면이 문제를 효과적으로 최소화 할 수 있다는 것입니다.
체계적인 오류는 발견하기 어려울 수 있습니다. 이는 측정하는 모든 것이 동일한 (또는 유사한) 양으로 잘못되어 문제가 있다는 사실을 전혀 깨닫지 못할 수 있기 때문입니다. 그러나 임의의 오류와는 달리 종종 완전히 피할 수 있습니다. 장비를 사용하기 전에 적절하게 교정하면 체계적인 오류가 발생할 가능성이 훨씬 적습니다.