Una Soluzione Semplice Per Identificare L’errore Sistematico


Negli ultimi giorni, alcuni utenti allegati ai nostri utenti hanno riscontrato il perfetto messaggio di errore noto con l’effettiva definizione di errore sistematico. Questa situazione si verifica per diversi motivi. Riveliamolo di seguito.

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: Un errore che non è determinato in modo casuale, tuttavia può essere introdotto a causa di imprecisioni tipiche del nostro sistema (come dovute a osservazioni o misurazioni).

Che cos’è un errore sistematico?

Che cos’è l’errore sistematico?

Metodi di errore sistematici che le tue misurazioni siano di qualsiasi stesso volume. I numeri varieranno operando in modo prevedibile: ogni misurazione dovrebbe solitamente deviare dal vero modo di misurare nella stessa direzione, e in alcuni casi anche per l’importo estremo.

Un errore di sistema, come suggerisce il nome dell’attività, è un errore persistente o ricorrente causato da un’attrezzatura sperimentale errata o normalmente scadente sul campo di battaglia. Con una distorsione, ci si può aspettare che i risultati di ogni esperimento siano diversi dai valori dei dati naturali.

Questo deve essere anche conosciuto come un segno associato a pregiudizi, poiché gli errori vengono difesi, corretti e quindi portano la maggior parte dei ricercatori a conclusioni sbagliate

Nei seguenti punti, esamineremo i tipi di pregiudizio, i motivi per cui un popolo ha questo difetto, come fare riferimento al pregiudizio e il modo più semplice per evitarlo nella tua ricerca speciale.

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Tipi di errori sistematici

Ci sono alcuni tipi di errori sistematici che, senza essere probabilmente errori di offset e errori di punto scala. Questi due tipi legati ai rovesci sistematici hanno caratteristiche diverse, esattamente che possono essere viste chiaramente di seguito.

1. Errore di offset

definizione di un errore caratteristico

Prima di iniziare l’esperimento, la propria scala deve essere zero nelle caratteristiche. Quando la mia scala di misurazione non è impostata si verifica un errore di bilanciamento che aiuterà a azzerare le informazioni prima di pesare gli articoli.

Ad esempio, se hai familiarità con questo particolare tavolo da cucina, noterai che il sito contiene un pulsante Tara raggruppato. Questo pulsante di tara azzera la bilancia precedente in modo da poter pesare la merce nella parte più ampia della bilancia. Se questo pulsante di tara può essere utilizzato in modo errato, tutte le misurazioni conterranno un errore di offset perché 2 non è sempre il materiale di partenza di tutti i valori sulla scala di calcolo.

Leggi: Bias di ricerca: definizione, tipi + esempio, tipi di esempio + Bias di ricerca: definizione, tipi + panoramica

2. Errore del fattore di scala

L’errore del componente di ridimensionamento è utile se lo stile di vita del valore migliora troppo quando la scala può variare dal suo valore effettivo Dimensioni.

Meditiamo sulla parola uno scenario in cui la tua scala in generale aggiunge un ulteriore 5% alle tue intere misurazioni. Quindi, se stai calcolando un valore assoluto di 10 chilogrammi, scala le tue misurazioni con una produzione di 10,5 kg.

Un probabile risultato finale di ciò è che poiché la bilancia non solo legge il valore insolito, che dovrebbe essere zero, ogni volta che ti alleni, le tue misurazioni sono senza dubbio anche male interpretate. Quando la scala arriva effettivamente all’1%, anche la tua lettura migliorerà notevolmente dell’1%. Ciò che fa l’errore di bilanciamento, forse proporzionale a quella percentuale, aggiunge o sottrae il valore originale.

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  • Va bene notare che gli errori sistematici sono comunque costanti. Se all’inizio il dispositivo porta, ad esempio, un tesoro dietro 70 g, e decidi di riprendere con successo la misurazione, quasi sicuramente continuerà a darti il ​​risultato invariato di prima.

    Puoi anche ricostruire l’errore di offset e l’errore di informazioni di crescita in termini assoluti per vedere come differiscono l’uno dall’altro.

    Guarda l’estratto del monitor qui sotto: senza dubbio la linea nera mostra il risultato che la tua scansione è uguale all’array originale e la linea blu nei dati attualmente rappresenta l’errore di offset.

    È probabile che in precedenza abbiamo impostato un contrappeso che compensa in modo errato il valore dei tuoi dati aumentando o decrementando un buon valore costante. Se guardi la riga rara, scoprirai che aggiunge un gruppo in più ai dati.

    Il grafico della temperatura sulla linea rosa è la produzione di un errore del fattore di scala. Gli errori di scala spostano i tuoi dati proporzionalmente in base al valore nella stessa direzione.

    Qui, tutti i valori vengono effettivamente spostati sostanzialmente della stessa quantità, ma in misura molto diversa.

    Cause dei pregiudizi nella ricerca

    Le due principali cause di errori metodici sono dispositivi o strumenti difettosi e strumenti applicativi inadeguati.

    I bug organizzati possono essere visualizzati nei test in altri modi fantastici. Può anche essere dovuto alla confusione sui fatti di origine, sui dati, sul processo che ti è piaciuto per raccogliere i dati e persino sul metodo di analisi.

    Analizzeremo brevemente le due principali cause comuni dovute a errori organizzati e considereremo anche quasi tutte le altre cause attualmente note rispetto a una tecnica di analisi.

    • Ricerca fallita

    Se il tossicodipendente è ignorante, compie un atto fisico che può influenzare una particolare valutazione o è semplicemente negligente, il problema può cambiare l’esito dello studio specifico. Come ricercatore, evitare indiscutibilmente i tratti di cui sopra può ridurre notevolmente le possibilità che la nostra ricerca sia svantaggiata.

    • Errore del dispositivo

    Che cos’è un errore sistematico nella ricerca?

    Un errore sistematico (noto anche per il motivo che è una distorsione organizzata) è un errore valido e ripetitivo causato dall’uso uniforme di apparecchiature difettose o da un tipo sbagliato di progetto di prova.

    Gli errori sistematici possono iniziare facilmente quando l’hardware non funziona correttamente. L’imperfezione della tua attrezzatura sperimentale può eventualmente cambiare la tua ricerca e i suoi risultati finali.

    • Errore nel metodo di analisi

    definizione l'errore sistematico perfetto

    Come ricercatore, corri il rischio che la tua ricerca sia imprecisa se non pianifichi in anticipo come controllare il tuo gioco. Pertanto, per ridurre il rischio di errori nel tuo studio, prova a limitare il numero di variabili indipendenti, al massimo uno. Minore è la quantità di variabili nell’analisi, maggiore è la probabilità che vengano rilevate correttamente.

    Come si può sapere se un errore è effettivamente sistematico?

    Se i risultati del tuo studio hanno ora un risultato desiderato specifico, allora hai effettivamente il bias corretto. Puoi anche rilevare le distorsioni confrontando il tuo risultato specifico della tua analisi per essere in grado di soddisfare una norma specifica. Se i più di due risultati possono differire, allora può esserci sicuramente un’opinione sistematica.

    In generale, può verificarsi un errore esatto quando tu, quindi come ricercatore, prendi ripetutamente misurazioni riconosciute in modo completamente errato, il tuo nastro di tasso rimane slogato dal punto di partenza per abbastanza alcuni, o la tua scala di tasso indica dieci sul contenitore, o la lettura di una persona.

    Che cos’è l’errore e gli esempi scientifici?

    Gli errori sistematici influiscono principalmente sulla precisione di misurazione specifica. Tipiche cause di errori di azione sono errori di osservazione, standardizzazione imperfetta del telefono e influenze ambientali. Ad esempio, se si dimentica di tarare altrimenti si azzera il totale, le proporzioni di massa saranno solitamente “distorte” dalla stessa quantità di una persona.

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