Znanost v veliki meri temelji na merljivih podatkih. Zbiranje koristnih podatkov pa je odvisno od neke vrste meritev, pri čemer so med temi kritično pomembnimi meritvami masa, površina, prostornina, hitrost in čas.
Jasno je, da je natančnost, ki opisuje, kako natančno izmerjena vrednost približuje svoji pravi vrednosti, ključnega pomena pri vseh znanstvenih prizadevanjih. To velja ne samo za najbolj očitne trenutne razloge, kot je potreba po poznavanju zunanje temperature v da bi se pravilno oblekli, ker pa današnje netočne meritve dolgotrajno kopičijo slabe podatke izraz. Če so vremenski podatki, ki jih trenutno zbirate, napačni, bodo napačni tudi podnebni podatki, ki jih boste v prihodnosti pregledali v letu 2018.
Za določitev natančnosti meritve je običajno treba vedeti resnično vrednost v naravi te meritve. Na primer, "pošten" kovanec, ki je bil obrnjen zelo velikokrat, se mora pojaviti 50 odstotkov časa in 50 odstotkov časa na podlagi teorije verjetnosti. Druga možnost je, da je meritev bolj ponovljiva (to je večja je njena
natančnost) večja je verjetnost, da bo vrednost blizu dejanski vrednosti v naravi. Če ocene višine nekoga na podlagi pričevanja 50 očividcev padejo med 5'8 "in 6'0", lahko zaključite z večjo gotovostjo da je višina osebe blizu 5'10 ", kot bi lahko, če bi se ocene gibale med 5'2" in 6'6 ", kljub temu da slednja daje enako povprečje 5'10" vrednost.Če želite natančno določiti natančnost meritev, potem morate določiti njihovoodstopanje.
Zberite čim več meritev stvari, ki jo merite
Pokliči to številkoN. Če temperaturo ocenjujete z različnimi termometri neznane natančnosti, uporabite čim več različnih termometrov.
Poiščite povprečno vrednost meritev
Meritve seštejte in delite zN. Če imate pet termometrov in so mere v Fahrenheitu 60 °, 66 °, 61 °, 68 ° in 65 °, je povprečje
\ frac {60 + 66 + 61 + 68 + 65} {5} = \ frac {320} {5} = 64 °
Poiščite absolutno vrednost razlike med posameznimi meritvami in povprečjem
Tako dobimo odstopanje vsake meritve. Razlog, da je nujna absolutna vrednost, je v tem, da bodo nekatere meritve manjše od prave vrednosti, nekatere pa večje; preprosto seštevanje surovih vrednosti bi seštelo na nič in ničesar ne bi nakazovalo na postopek merjenja.
Poiščite povprečje vseh odstopanj tako, da jih seštejete in delite z N
Statistični podatki, ki iz tega izhajajo, ponujajo posredno merjenje natančnosti vaših meritev. Manjši del meritve kot odstopanje predstavlja večja verjetnost vašega meritve morajo biti natančne, čeprav je treba vedeti resnično vrednost, da boste popolnoma samozavestni tega. Če je mogoče, rezultat primerjajte z referenčno vrednostjo, kot so v tem primeru uradni podatki o temperaturi državne vremenske službe.