Eine Einfache Lösung, Wenn Sie Den Systematischen Fehler Identifizieren Möchten


In den letzten Tagen sind einige meiner Benutzer auf eine bekannte Fehlermeldung mit der Definition eines systematischen Fehlers gestoßen. Dieses Problem erhebt seinen hässlichen Kopf aus mehreren Gründen. Lassen Sie uns dieses Erstaunliche weiter unten besprechen.

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: Ein Fehler, der nicht zufällig bestimmt wird, sondern wahrscheinlich aufgrund von inhärenten Unregelmäßigkeiten in unserem System (wie Befunden oder Messungen) eingeführt wird.

Was ist ein systematischer Fehler?

Was könnte ein systematischer Fehler sein?

Systematischer Fehler bedeutet, dass Ihre Messungen das gleiche Volumen haben. Die Zahlen werden auf gut vorhersehbare Weise variieren: Jede Messung wird im Großen und Ganzen in der gleichen Richtung von der wahren Messung abweichen, und in einigen Fällen sogar um den gleichen Betrag .

Ein Systemfehler ist, wie der Name schon sagt, ein anhaltender oder anhaltender Fehler, der durch falsche oder allgemein schreckliche experimentelle Ausrüstung auf dem Schlachtfeld verursacht wird. Mit einer Verzerrung kann erwartet werden, dass die Ergebnisse von fast jedem Experiment von natürlichen Datenwerten abweichen können.

Dies wird oft als Zeichen von Fehlern bezeichnet, da Fehler verteidigt und korrigiert werden und somit auch die meisten Forscher zu diesen falschen Schlussfolgerungen führen

In den folgenden Abschnitten sollten wir uns die Arten von Meinungen ansehen, die Gründe, warum eine Person tatsächlich diesen Fehler hat, wie man Neigungen erkennt und wie man sie in Ihrer bevorzugten Suche am einfachsten vermeidet.

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Arten systematischer Fehler

Es gibt mehrere Merkmale systematischer Fehler, die ohne Wahrscheinlichkeit Offset-Fehler und Skalenbereichsfehler sind. Diese beiden Arten des Zeigens auf die Rückhand haben unterschiedliche Eigenschaften, die auch unten deutlich zu sehen sind.

1. Offset-Fehler

Definition ein gründlicher Fehler

Bevor Sie mit dem Experiment beginnen, muss Ihr Guthaben in Punkten null betragen. Ein Abgleichfehler tritt auf, wenn die Prüfwaage vor dem Wiegen von Gegenständen nicht auf Zoominformationen eingestellt ist.

Zur Veranschaulichung: Wenn Sie mit der Multi-Tabelle vertraut sind, werden Sie feststellen, dass sie eine gruppierte Tara-Schaltfläche hat. Diese Tara-Taste setzt die Waage früher zurück, damit Sie Ihren Artikel während des vollsten Teils des Bereichs wiegen können. Wenn diese Tara-Taste falsch ausprobiert wird, haben alle Messungen einen Offset-Fehler von 1, da 2 bei weitem nicht das Ausgangsmaterial der Preise auf der Berechnungsskala ist.

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2. Skalierungsfaktorfehler

Der Skalierungsfaktorfehler kann nützlich sein, wenn sich der Wert zu stark ändert, wenn sich die Skalierung aufgrund der Größe des tatsächlichen Werts unterscheidet.

Lassen Sie uns ein Szenario definieren, in dem Ihre Waage Ihren Beträgen normalerweise zusätzliche 5 % hinzufügt. Wenn Sie also diesen absoluten Wert von 10 kg messen, erweitern Sie Ihre Messungen um ein Ergebnis von 10,5 kg.

Eine wahrscheinliche Folge davon ist, dass, da die Dimension nicht nur den ursprünglichen Marktpreis anzeigt, der null sein sollte, Ihre Messwerte bei jeder wertvollen Ausübung möglicherweise falsch interpretiert werden. Wenn die Skala 1 % beträgt, erhöht sich auch Ihr Messwert um 1 %. Was der Skalenfehler wirklich macht, ist, vielleicht proportional zu diesem Provisionssatz, dass er unseren eigenen ursprünglichen Wert hinzufügt oder von ihm abzieht.

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  • Es sollte bekannt sein, dass systematische Fehler in der Tat Standard sind. Wenn es am Anfang zum Beispiel einen Schatz von 80 g ermöglicht und Sie sich für eine erneute Messung entscheiden, bleibt es dabei, Ihnen die gleiche Ursache wie zuvor zu geben.

    Sie können auch den Offset-Fehler und den Growth-Grant-Error in absoluten Werten darstellen, um genau zu sehen, wie sie sich voneinander unterscheiden.

    Schauen Sie sich nur die Monitorzusammenfassung unten an: Die dunkle Linie zeigt das Ergebnis, dass Ihre Suche gleich der ursprünglichen Zahl geworden ist, oder die blaue Linie in der Datenübertragungsnutzung stellt den Offset-Fehler dar.

    Wir können einen zuvor eingerichteten Offset bezüglich falscher Offsets Ihres Datenwerts entwickeln, der einfach auf einen unaufhörlichen Wert erhöht oder verringert wird. Wenn Sie sich die seltene Zeile ansehen, werden Sie sehen, dass sie den Daten eine zusätzliche Einheit hinzufügt.

    Das Temperaturdiagramm mit unserer rosa Linie ist das Ergebnis zusammen mit einem Skalierungsfaktorfehler. Skalierungsfehler verschieben Ihre Daten proportional, indem sie in die gleiche Richtung gehen.

    Hier verschieben sich zwar alle Werte einer Person um meist den gleichen Betrag, aber in einem definierten Ausmaß.

    Ursachen für Verzerrungen in der Forschung

    Die beiden Hauptursachen für systematische Störungen sind fehlerhafte Geräte oder Ausrüstung sowie ungeeignete Anwendungswerkzeuge.

    Organisierte Fehler können sich in Ihren Tests mit anderen Methoden zeigen. Es kann auch an erfolgreicher Verwirrung über die Quelldaten, die Hauptdaten, den Prozess, den Sie zum Sammeln der Daten verwendet haben, und sogar die spezifische Analysemethode liegen.

    Wir werden kurz Ihre aktuellen zwei Hauptursachen für vorgefertigte Fehler diskutieren und auch fast jede andere Ursache betrachten, die derzeit als sehr parsing-Technik bekannt ist.

    • Suche fehlgeschlagen

    Wenn der Forscher oft unwissend ist, eine körperliche Aufgabe ausführt, die eine bestimmte Studie zu beeinträchtigen scheint, oder vielleicht einfach nachlässig ist, kann das Problem möglicherweise das Ergebnis einer bestimmten Studie verändern. Das Vermeiden einer der übertriebenen Eigenschaften als Forscher kann die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Suche benachteiligt wird, erheblich verringern.

    • Gerätefehler

    Was kann ein systematischer Fehler in der Forschung bewirken?

    Ein systematischer Fehler (auch als fantastisch organisierte Verzerrung bekannt) ist ein konsistenter, wiederholter Fehler, der durch die Verwendung in fehlerhaften Geräten oder einem falschen Testdesign verursacht wird.

    Systematische Fehler können bei jeder Fehlfunktion Ihrer Hardware leicht auftreten. Der Standort Ihrer Versuchsausrüstung kann Ihre Forschung und ihre Ergebnisse verändern.

    • Fehler bei Parsing-Methode

    Definition eines wissenschaftlichen Fehlers

    Als Forscher laufen Sie zweifellos Gefahr, dass Ihre Forschung Fehler macht, wenn Sie nicht planen, wie Sie Ihr Experiment besser steuern können. Um das mit Fehlern verbundene Risiko in Ihrer Studie zu verringern, versuchen Sie daher, die Anzahl der unabhängigen Probleme festzulegen, höchstens eine. Je weniger Grenzen in der Analyse vorhanden sind, desto eher sind diese richtig zu sehen.

    Wie können Sie erkennen, ob ein Fehler systematisch ist?

    Wenn einige der Ergebnisse Ihrer Studie ein funktionsspezifisches gewünschtes Ergebnis haben, dann essen Sie die richtige Voreingenommenheit. Sie können außerdem Verzerrungen erkennen, indem Sie ein anderes Ergebnis Ihrer Analyse mit jeder spezifischen Norm vergleichen. Wenn sich die beiden guten Ergebnisse unterscheiden können, dann kann es immer wieder zu einer systematischen Meinung kommen.

    Ganz allgemein kann es zu konventionellen Fehlern kommen, wenn Sie als irgendeine Art von Forscher immer wieder völlig falsche Größen nehmen, Ihr Eibenband bleibt z.B. als Ausgangspunkt gedehnt Jahre, auch deine Eibenskala zeigt 6 am Behälter an, oder deine Ablesung.

    Was ist ein systematischer Fehler und folglich Beispiele?

    Systematische Fehler wirken sich hauptsächlich auf die Rechengenauigkeit aus. Typische Ursachen für Schrittaussetzer sind Beobachtungsfehler, mangelhafte Computerstandardisierung und Umwelteinflüsse. Wenn Sie beispielsweise glauben, dass Sie vergessen haben, die Gesamtmenge zu tarieren oder anzupassen, werden die Massenmessungen zweifellos normalerweise um denselben Betrag „verzerrt“.

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