研究におけるデータ評価: 精度、精度、エラーの種類

科学データを研究またはレビューする場合、科学データを慎重に研究および評価することが不可欠であり、最も重要です。 科学データは政策立案において重要な要素であり、研究の実施にも深く広範囲に影響を及ぼします。 正確かつ正確な計算が提供されると、データは科学的データの評価を成功させるのに大いに役立ちます。 決定が正確な科学データに裏付けられていれば、科学研究の信頼性が高まります。

科学データの正確さは実験の精度によって決まります。 実験を何度も繰り返すことで、数回だけ実験して収集したデータよりも正確なデータとより多くの情報が得られます。 このようなデータは、実験時に同じ手順を何度も繰り返すことによって得られます。 実験を繰り返すと予期せぬエラーが発生し、それらを無効にする機会が得られます。 データはエラーがなければ正確になり、実験で得られると期待された結果が得られます。

科学データでは、誤差、精度、正確さなどの用語が非常に重要です。 科学研究におけるデータ評価の仕組みをよりよく理解するには、ある程度詳細に理解する必要があります。 また、科学研究を成功させるためには、これらの用語の関係をさまざまな方法で認識する必要があります。

正確さ

測定が正確であれば、実際の値に非常に近くなります。 実際の値は事前には分からない値ですが、通常は達成が期待される望ましい値です。 正確さは、ダーツが投げられるたびにターゲットの雄牛の目に当たるようなものです。 ダーツが雄牛の目に当たらず、命中するのに十分な距離にある場合、ダーツの精度が測定されます。 実際の値と受け入れられた値の間に差異がある場合は、エラーとなります。

たとえば、別の例を挙げてみましょう。 液体の体積を 100 ml とすると、その代わりに測定された体積が 98 ml になると、実験の精度が得られることに非常に近づきます。 精度は、測定値が実際の値または許容値にどれだけ近いかとして定義されます。 精度は、複数の測定を行い、測定値の平均を取ることによって達成されます。 これらの差は、正または負で表すことができます。 プラスの値も絶対値であり、高得点で読み取れます。 読み取り値が低いスコアの場合、負の値も絶対値になります。

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精度の測定方法

精度は絶対的または相対的なものになります。 繰り返しになりますが、精度は誤差または値の違いによって測定されます。 したがって、絶対精度または相対精度が得られます。

絶対誤差: 絶対精度は、測定値と実際の値の差です。 測定値が実際の値より低い場合、結果はマイナスまたはマイナスになります。 そして、測定値が実際の値または真の値よりも高い場合、結果は正の値またはプラスの値になります。 これは、絶対誤差 = 測定値 – 実際の値という単純な計算でも表すことができます。

相対誤差: これはパーセンテージとして測定されます。 絶対誤差を真の値で割って 100 を掛けると、相対誤差のパーセンテージが得られます。 場合によっては、1000 分の 1 または 100 万分の 1 で表されることもあります。 したがって、相対誤差は次の式で求めることができます。

 相対誤差 = {(測定値 – 真の値) / 真の値} x 100%

精度

精度もデータ評価に影響を与えるもう 1 つの要素です。 これは、同じ条件で何度も実験を行って得られた反復値と言えます。 ダーツ ゲームの例では、ダーツが雄牛の目を外し続け、雄牛の目の近くの同じ場所に繰り返し打ち続ける場合、それはダーツがどれほど正確であったかの尺度になります。 科学的分析の話に戻りますが、精度とは、同じ測定が達成された回数です。 実際の望ましい液体の量が 100 ml であると予想され、実験を 10 回行うごとに結果が 80 ml になった場合、データは正確であると言えます。 その結果、液体の量は 80 ml となり、実験を 10 回行うごとに達成されたからです。

精度と精度は独立した用語ではなく、相互に関連しています。 これは誤差という形で表されます。 エラーは機器の欠陥によっても引き起こされますが、人間によっても引き起こされます。 これらはさらに、系統的エラーとランダム エラーに分類できます。 誤差を理解することは、精度と精度の用語を理解するためのより良い方法です。

系統的エラー

実験に使用した故障した機器や、測定に古くて時代遅れの機器を使用したことによって生じる誤差は、系統誤差です。 たとえば、錆びて古い秤を使用するなどです。 系統的誤差は通常、測定または実験を行う人の側の誤差ではありません。 エラーの原因は、使用されているシステムまたはセットアップのエラーです。 このようなエラーは、古いものを新しいものに置き換えたり、使用するシステムを調整および修正したりすることで修正できます。

たとえば、ダーツボードが斜めに固定されている場合、ダーツが左側に当たり続けるのは系統的なエラーであり、ダーツボードを再調整することでこのエラーは修正されます。 錆びて古い測定スケールを新しいスケールに交換すると、マークが太字で見やすくなり、誤差が修正されます。 しかし、古い定規で複数の測定値を取得し、その平均値を取ると、結果は実際の値とは大きく異なります。

系統的エラーには次のようなものがあります。

• 計算上の間違い。
• 間違った体温を測定する。
• さまざまな段階での材料の機械的損失。
• 分析には不純物が使用されました。
• 読み取り時のエラー。
• 機器が適切に校正されていない。
• 腕の長さが不均等。
• 実験中に異物が侵入する。
• 実験に不純な化学物質を使用する。

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ランダムエラー

ランダムなエラーは比較的修正が容易です。 このエラーはヒューマンエラーの一種であり、測定者や実験者による判断ミスです。 複数の測定値を取得して平均値を算出すると、実際の値に近づきます。

重要な数値

有効数字とは、実際の値を持つ数字です。 数字に有効数字があるかどうかの概念を理解すると、いくつかの規則がわかります。 これらのルールは、実際的な値を持つ数字と実際的な値がない数字を知るために適用でき、数値内のそれらの位置は数値にまったく影響しません。 これらのルールは次のとおりです。

• 「ゼロ」ではない数字は常に重要です。 たとえば、269 は有効数字です。
• 先頭のゼロは重要ではありません。 たとえば、0.065。
• キャプティブ ゼロは重要です。 たとえば、2.0085。
• 数値に小数点があり、数値の後ろにゼロが続く場合、その数値は重要です。 たとえば、3.65800。
• ゼロは有効数字であることも、有効数字であることもできません。 それは数値内のどこに配置されるかによって異なります。 たとえば、15.0002598 または 25.365100 では、ゼロは有効数字です。 小数点の前のゼロ (例: 0.00258) ゼロには実際的な値がないため、有効数字は 3 桁のみです。

さらに、有効数字は次のような一連のルールによっても決定されます。

• 加減算は小数点以下を四捨五入します。
• 乗算・除算は有効数字の下限を四捨五入します。
• 対数は、入力内のいくつかの有効数字が結果の小数点以下の桁数と一致するように四捨五入されます。
• 累乗は底のみの確実性を四捨五入します。
• 末尾のゼロは、数値の後の小数点の後に配置されます。 たとえば、1200。
• 最後のステップでラウンドします。 該当する場合は括弧の後に続きます。

有効数字の計算と計算機

Good Calculators には独自の有効数字計算ツールがあり、数値に含まれる有効数字が何桁になるかを計算して計算します。

有効数字計算ツールではどのような演算子と関数がサポートされていますか?

• 加算 (+)、減算 (-)、除算 (/ または ÷)、乗算 (* または x)、指数 (^) などの算術関数。
• () のような記号をグループ化します。
• log n、ln n のような関数。
• pi、e などの定数。

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有効数字計算ツールを使用して結果を正確にするにはどうすればよいですか?

有効数字計算ツールを計算すると、結果データが不正確になることがあります。 したがって、データの精度を高めるには、数値の末尾に # を付けます。 たとえば、6.24#。

 例: 10.00698 ÷ 13.6 = 0.736 (有効数字は 3)。

 10.00698 ÷ 13.6# = 0.7358074 (有効数字は 7)。

数値の末尾に # 記号を追加すると、単に数値を入力するよりも正確な結果が得られます。 有効数字は、測定と計算の精度を高めるための単なる方法です。 有効数字の計算に上記のルールを適用すると、ユーザーはより正確に結果を得ることができます。 これは科学計算のあらゆる分野に適用でき、科学データの評価に直接的な影響を与えます。