과학은 대부분 정량화 가능한 데이터를 기반으로합니다. 유용한 데이터를 수집하는 것은 질량, 면적, 부피, 속도 및 시간이 이러한 매우 중요한 메트릭의 일부인 일종의 측정에 의존합니다.
측정 된 값이 실제 값에 얼마나 근접한지를 설명하는 정확성은 모든 과학적 노력에서 매우 중요합니다. 이것은 외부의 온도를 알아야하는 것과 같은 가장 명백하고 즉각적인 이유 때문 만이 아닙니다. 하지만 오늘의 부정확 한 측정으로 인해 장기적으로 나쁜 데이터가 축적되기 때문입니다. 기간. 지금 수집하는 날씨 데이터가 잘못된 경우 향후 2018 년에 대해 숙독하는 기후 데이터도 잘못된 것입니다.
측정의 정확도를 결정하려면 일반적으로 해당 측정의 실제 값을 알아야합니다. 예를 들어, "공정한"동전은 확률 이론에 따라 시간의 50 %가 앞면과 뒷면이 50 %로 매우 많이 튀어 나와야합니다. 또는 측정의 재현 가능성이 높을수록 (즉,정도) 가치가 자연의 실제 가치에 가까울 가능성이 높습니다. 50 명의 목격자의 증언을 기반으로 한 사람의 신장 추정치가 모두 5'8 "에서 6'0"사이이면 더 확실하게 결론을 내릴 수 있습니다. 그 사람의 키는 5'2 "에서 6'6"사이에있을 때보 다 5'10 "에 가깝지만, 후자는 동일한 평균 5'10"를 제공합니다. 값.
실험적으로 측정의 정확도를 결정하려면 측정의 정확도를 결정해야합니다.일탈.
측정중인 사물의 측정 값을 가능한 많이 수집합니다.
이 번호로 전화엔. 정확도를 알 수없는 다른 온도계를 사용하여 온도를 추정하는 경우 가능한 한 많은 다른 온도계를 사용하십시오.
측정 값의 평균값 찾기
측정 값을 더하고 다음으로 나눕니다.엔. 온도계가 5 개이고 화씨 측정 값이 60 °, 66 °, 61 °, 68 ° 및 65 ° 인 경우 평균은
\ frac {60 + 66 + 61 + 68 + 65} {5} = \ frac {320} {5} = 64 °
평균에서 각 개별 측정의 차이에 대한 절대 값 찾기
이것은 각 측정의 편차를 산출합니다. 절대 값이 필요한 이유는 일부 측정은 실제 값보다 작고 일부는 더 커지기 때문입니다. 단순히 원시 값을 더하면 합계가 0이되고 측정 프로세스에 대해 아무 것도 표시하지 않습니다.
모든 편차를 더하고 N으로 나누어 평균을 구합니다.
결과 통계는 측정 정확도에 대한 간접 측정 값을 제공합니다. 편차가 나타내는 측정 값의 일부가 작을수록 측정이 정확해야하지만 절대적으로 확신하려면 실제 값을 알아야합니다. 이의. 따라서 가능하면 결과를이 경우 국립 기상청의 공식 온도 데이터와 같은 참조 값과 비교하십시오.