연구 데이터 평가: 정확도, 정밀도 및 오류 유형

과학적 데이터를 연구하거나 검토할 때 과학적 데이터를 신중하게 연구하고 평가하는 것이 필수적이며 가장 중요합니다. 과학적인 데이터는 정책을 결정하는 중요한 요소이며 연구를 수행하는 데에도 심오하고 광범위한 영향을 미칩니다. 정확하고 정확한 계산이 제공되면 데이터는 과학적 데이터 평가를 성공적으로 만드는 데 큰 도움이 됩니다. 의사 결정이 정확한 과학적 데이터에 의해 뒷받침되면 과학적 연구에 더 많은 신뢰를 줄 수 있습니다.

과학적 데이터의 정확성은 실험의 정확성에 달려 있습니다. 실험을 반복하면 몇 번만 실험해서 모은 데이터보다 더 정확한 데이터와 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 데이터는 실험할 때 동일한 단계를 몇 번이고 반복하여 얻을 수 있습니다. 실험을 반복하면 예상치 못한 오류가 발생하고 이를 무효화할 기회가 생깁니다. 오류가 없을 때 데이터는 정확해지고 실험에서 달성할 것으로 예상되는 결과를 제공합니다.

과학 데이터에서 오류, 정밀도 및 정확도와 같은 용어는 매우 중요합니다. 과학 연구에서 데이터 평가가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하려면 그것들을 어느 정도 자세하게 이해해야 합니다. 또한 이러한 용어들 사이의 관계를 다양하게 인식해야 과학적 연구가 성공할 수 있습니다.

정확성

측정이 정확하면 실제 값에 매우 가깝습니다. 실제 값은 미리 알 수 없는 값이지만 일반적으로 달성할 것으로 예상되는 원하는 값입니다. 정확도는 다트가 던질 때마다 목표로 삼는 과녁을 맞추는 것과 같습니다. 다트가 과녁을 맞추지 못하고 과녁을 맞출 수 있을 만큼 가까워지면 다트의 정확도를 측정합니다. 실제 값과 허용된 값의 차이는 오류입니다.

예를 들어 다른 예를 들어 보겠습니다. 액체의 부피를 100ml로 하고 측정된 부피가 98ml라면 실험의 정확성에 매우 근접합니다. 정확도는 측정값이 실제 또는 허용된 값에 얼마나 가까운지를 정의합니다. 정확도는 여러 측정을 수행하고 측정 값의 평균을 취함으로써 달성됩니다. 이들의 차이는 양수 또는 음수로 표현될 수 있습니다. 양수 값은 절대 값이기도 하며 높은 점수로 읽습니다. 음수 값은 판독값이 낮은 점수일 때의 절대값이기도 합니다.

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정확도 측정 방법

정확도는 절대적이거나 상대적일 수 있습니다. 다시 말하지만 정확도는 오류 또는 값의 차이로 측정됩니다. 따라서 절대 정확도 또는 상대 정확도를 얻습니다.

절대 오차: 절대 정확도는 측정값과 실제 값의 차이입니다. 측정값이 실제값보다 낮으면 결과는 음수 또는 음수입니다. 그리고 측정된 값이 실제 값 또는 참 값보다 높을 때 결과는 양수 또는 양수 값입니다. 이는 간단한 계산으로도 표현할 수 있습니다. 절대 오차 = 측정값 – 실제값.

상대 오차: 백분율로 측정됩니다. 절대 오차를 참값으로 나누고 100을 곱하면 상대 오차의 백분율을 얻습니다. 또한 경우에 따라 ppm 또는 ppm으로 표시됩니다. 따라서 상대 오차는 다음 공식으로 구할 수 있습니다.

 상대오차 = {(측정값 – 참값) / 참값} x 100%

정도

정밀도는 데이터 평가에 영향을 미치는 또 다른 요소입니다. 동일한 조건에서 여러번 실험을 하여 얻은 반복적인 값이라고 할 수 있습니다. 다트 게임의 경우 다트가 과녁을 계속 놓치고 과녁에 가까운 같은 지점을 반복해서 치는 경우 다트가 얼마나 정확했는지를 측정합니다. 과학적 분석으로 돌아가서 정밀도는 동일한 측정이 달성된 횟수입니다. 실제 원하는 액체의 부피가 100ml로 예상되고 실험이 10번 수행될 때마다 결과가 80ml가 된다면 데이터는 정확하다고 말할 수 있습니다. 결과는 액체의 부피가 80ml였고, 실험을 10회마다 달성했기 때문입니다.

정확도와 정밀도는 독립적인 용어가 아니라 서로 연관되어 있습니다. 이것은 오류로 표현됩니다. 오류는 결함이 있는 기기와 사람에 의해 발생합니다. 이들은 체계적 오류와 무작위 오류로 더 분류될 수 있습니다. 오류를 이해하는 것이 정확성과 정밀도라는 용어를 이해하는 더 좋은 방법입니다.

체계적인 오류

실험을 위해 사용된 장비의 결함이나 측정을 위해 오래되고 구식 장비를 사용하여 발생하는 오류는 계통 오류입니다. 예를 들어, 녹슬고 오래된 측정 저울을 사용합니다. 체계적 오류는 일반적으로 측정하거나 실험을 수행하는 사람의 오류가 아닙니다. 오류를 일으키는 것은 사용된 시스템 또는 설정의 오류입니다. 이러한 오류는 오래된 것을 새 것으로 교체하고 사용된 시스템을 조정 및 수정하여 수정할 수 있습니다.

예를 들어, 다트가 계속해서 왼쪽을 치는 각도로 고정된 다트판은 체계적 오류이며 다트판을 재정렬하면 이 오류가 수정됩니다. 녹슬고 낡은 측정 저울을 새 저울로 교체하면 표시가 굵게 표시되고 오류가 수정됩니다. 그러나 오래된 자로 여러 번 측정하고 평균 측정하면 결과가 실제 값과 멀어집니다.

체계적인 오류는 다음과 같습니다.

• 계산 오류.
• 잘못된 온도 측정.
• 다양한 단계에서 재료의 기계적 손실.
• 불순한 물질이 분석에 사용되었습니다.
• 판독값을 가져오는 중 오류가 발생했습니다.
• 기기가 제대로 보정되지 않았습니다.
• 길이가 다른 팔.
• 실험에 들어가는 이물질.
• 실험을 위해 불순한 화학 물질을 사용합니다.

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무작위 오류

무작위 오류는 상대적으로 수정하기가 더 쉽습니다. 이 오류는 인적 오류의 일종이며 판독 또는 실험을 수행하는 사람의 판단 오류입니다. 여러 번 읽은 다음 평균 수치에 도달하면 실제 값에 더 가까워집니다.

유효숫자

유효 숫자는 실용적인 가치를 지닌 숫자입니다. 숫자에 유효 숫자가 있는지 여부의 개념을 이해하면 몇 가지 규칙을 볼 수 있습니다. 이 규칙은 실용적인 가치가 있는 숫자와 실용적인 가치가 없는 숫자에 대해 알게 되는 데 적용할 수 있으며, 숫자에서의 위치는 어떤 식으로든 영향을 미치지 않습니다. 이러한 규칙은 다음과 같습니다.

• '0'이 아닌 숫자는 항상 중요합니다. 예를 들어 269는 유효숫자입니다.
• 시작 시 0은 중요하지 않습니다. 예를 들어 0.065입니다.
• 포로 제로는 중요합니다. 예: 2.0085.
• 숫자에 소수점이 있고 숫자 뒤에 0이 있으면 숫자가 중요합니다. 예: 3.65800.
• 0은 유효 숫자일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 숫자의 위치에 따라 다릅니다. 예를 들어, 15.0002598 또는 25.365100에서 0은 유효 숫자입니다. 소수점 앞의 0 예: 0.00258 0은 실질적인 가치가 없으므로 유효 숫자는 3개뿐입니다.

또한 유효 숫자는 다음과 같은 일련의 규칙에 의해 결정됩니다.

• 덧셈/뺄셈은 소수점 이하 자릿수에서 반올림됩니다.
• 곱셈/나눗셈은 가장 낮은 유효 숫자로 반올림됩니다.
• 로그는 입력의 여러 유효 숫자가 결과의 소수점 이하 자릿수와 일치하도록 반올림됩니다.
• 거듭제곱은 기수의 확실성으로 반올림되었습니다.
• 후행 0은 숫자 뒤의 소수점 이하 자릿수 뒤에 배치됩니다. 예: 1200.
• 마지막 단계에서 반올림합니다. 해당되는 경우 괄호 뒤에 붙습니다.

유효 숫자 계산 및 계산기

Good Calculators에는 고유한 유효 숫자 계산기가 있으며 숫자에 얼마나 많은 유효 숫자가 있는지 계산하고 계산합니다.

유효숫자 계산기는 어떤 연산자와 함수를 지원합니까?

• 더하기(+), 빼기(-), 나누기(/ 또는 ÷), 곱하기(* 또는 x), 지수(^)와 같은 산술 함수.
• ()와 같은 그룹 기호.
• log n, ln n과 같은 함수.
• pi, e와 같은 상수.

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결과의 정확성을 위해 유효 숫자 계산기를 사용하는 방법은 무엇입니까?

때때로 유효 숫자 계산기를 계산할 때 결과 데이터가 정확하지 않습니다. 따라서 데이터의 정확도를 높이려면 숫자 끝에 #을 입력하십시오. 예: 6.24#.

 예: 10.00698 ÷ 13.6 = 0.736(유효 숫자는 3).

 10.00698 ÷ 13.6# = 0.7358074(유효숫자는 7).

숫자 끝에 # 기호를 추가하면 그냥 숫자를 넣는 것보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 유효 숫자는 측정 및 계산에서 더 큰 정밀도를 제공하는 방법일 뿐입니다. 유효 숫자 계산에 위의 규칙을 적용하면 사용자가 결과에 더 정확하게 도달할 수 있습니다. 그것은 과학적 계산의 모든 분야에 적용 가능하며 과학적 데이터의 평가에 적절하고 직접적인 영향을 미칩니다.