การประเมินข้อมูลในการวิจัย: ความแม่นยำ ความแม่นยำ และประเภทของข้อผิดพลาด

เมื่อศึกษาหรือตรวจสอบข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ มีความจำเป็นและมีความสำคัญอย่างยิ่งในการศึกษาและประเมินข้อมูลทางวิทยาศาสตร์อย่างรอบคอบ ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์เป็นปัจจัยสำคัญในการกำหนดนโยบายและยังมีผลอย่างลึกซึ้งและกว้างขวางในการดำเนินการวิจัย เมื่อนำเสนอด้วยการคำนวณที่ถูกต้องและแม่นยำ ข้อมูลจะช่วยให้การประเมินข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ประสบความสำเร็จได้ เมื่อการตัดสินใจได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ที่ถูกต้อง การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ก็จะยิ่งมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

ความถูกต้องของข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ขึ้นอยู่กับความแม่นยำของการทดลอง การทำซ้ำการทดสอบซ้ำแล้วซ้ำอีกทำให้ได้ข้อมูลที่แม่นยำและมีข้อมูลมากกว่าข้อมูลที่รวบรวมได้จากการทดลองเพียงไม่กี่ครั้ง ข้อมูลดังกล่าวทำได้โดยการทำซ้ำขั้นตอนเดิมครั้งแล้วครั้งเล่าเมื่อทำการทดลอง การทำการทดสอบซ้ำจะทำให้เกิดข้อผิดพลาดที่ไม่คาดคิดและเปิดโอกาสให้ลบล้างข้อผิดพลาดเหล่านั้น เมื่อไม่มีข้อผิดพลาด ข้อมูลจะแม่นยำและให้ผลลัพธ์ที่คาดว่าจะได้รับจากการทดลอง

ในข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ คำศัพท์ต่างๆ เช่น ข้อผิดพลาด ความแม่นยำ และความแม่นยำมีความสำคัญอย่างยิ่ง จะต้องเข้าใจในรายละเอียดบางอย่างเพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่าการประเมินข้อมูลทำงานอย่างไรในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ นอกจากนี้ ความสัมพันธ์ระหว่างคำศัพท์เหล่านี้ต้องได้รับการรับรู้ในรูปแบบต่างๆ เพื่อให้การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ประสบความสำเร็จ

ความแม่นยำ

เมื่อการวัดมีความแม่นยำ จะใกล้เคียงกับค่าจริงมาก มูลค่าที่แท้จริงคือมูลค่าที่ไม่ทราบล่วงหน้า แต่โดยปกติแล้วจะเป็นมูลค่าที่ต้องการซึ่งคาดว่าจะบรรลุผล ความแม่นยำเปรียบเสมือนการพุ่งเข้าเป้าที่เป้าลูกดอกทุกครั้งที่ขว้างออกไป ถ้าลูกดอกไม่โดนตาของวัวและอยู่ใกล้พอที่จะโดนมัน มันจะวัดความแม่นยำของลูกดอก ความแตกต่างระหว่างค่าจริงและค่าที่ยอมรับถือเป็นข้อผิดพลาด

ยกตัวอย่างอื่นเช่น ถ้าวัดปริมาตรของของเหลวที่ 100 มล. แล้วใช้ปริมาตรที่วัดได้ 98 มล. แทน จะให้ความแม่นยำในการทดลองมาก ความแม่นยำหมายถึงการวัดที่ใกล้เคียงกับค่าจริงหรือค่าที่ยอมรับได้เพียงใด ความแม่นยำทำได้โดยการวัดหลายๆ ครั้งและหาค่าเฉลี่ยของค่าการวัด ความแตกต่างระหว่างสิ่งเหล่านี้สามารถแสดงเป็นบวกหรือลบ ค่าบวกยังเป็นค่าสัมบูรณ์ และกำลังอ่านด้วยคะแนนสูง ค่าติดลบยังเป็นค่าสัมบูรณ์เมื่อการอ่านมีคะแนนต่ำ

แนะนำสำหรับคุณ: Data Science vs. Artificial Intelligence – อะไรคือความแตกต่าง?

วิธีการวัดความแม่นยำ

ความแม่นยำสามารถเป็นแบบสัมบูรณ์หรือสัมพัทธ์ก็ได้ อีกครั้ง ความแม่นยำจะถูกวัดในแง่ของข้อผิดพลาดหรือความแตกต่างของค่า ดังนั้นเราจึงได้ความแม่นยำสัมบูรณ์หรือความแม่นยำสัมพัทธ์

ข้อผิดพลาดสัมบูรณ์: ความแม่นยำสัมบูรณ์คือความแตกต่างระหว่างค่าที่วัดได้และค่าจริง หากค่าที่วัดได้ต่ำกว่าค่าจริง ผลลัพธ์จะเป็นลบหรือเป็นลบ และเมื่อค่าที่วัดได้สูงกว่าค่าจริงหรือค่าจริง ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นค่าบวกหรือค่าบวก นอกจากนี้ยังสามารถแสดงได้ด้วยการคำนวณอย่างง่าย: ข้อผิดพลาดสัมบูรณ์ = ค่าที่วัดได้ – มูลค่าจริง

ข้อผิดพลาดสัมพัทธ์: วัดเป็นเปอร์เซ็นต์ เมื่อข้อผิดพลาดสัมบูรณ์หารด้วยค่าจริงและคูณด้วย 100 เราจะได้เปอร์เซ็นต์ของข้อผิดพลาดสัมพัทธ์ นอกจากนี้ยังแสดงเป็นส่วนในพันหรือส่วนในล้าน แล้วแต่กรณี ดังนั้น ข้อผิดพลาดสัมพัทธ์สามารถเกิดขึ้นได้จากสูตร:

 ข้อผิดพลาดสัมพัทธ์ = {(ค่าที่วัดได้ – ค่าจริง) / ค่าจริง} x 100%

ความแม่นยำ

ความแม่นยำเป็นอีกปัจจัยหนึ่งที่มีอิทธิพลต่อการประเมินข้อมูล อาจกล่าวได้ว่าเป็นค่าซ้ำที่ได้รับในสภาวะเดียวกันและทำการทดลองหลายครั้ง ในกรณีของเกมปาลูกดอก ถ้าลูกดอกยังคงพลาดตาของวัว และยังคงไปโดนจุดเดิมใกล้กับตาของวัว ซ้ำๆ ก็เป็นตัวชี้วัดว่าลูกดอกนั้นแม่นยำเพียงใด หากต้องการกลับมาที่การวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ ความแม่นยำคือจำนวนครั้งที่ทำการวัดแบบเดียวกันได้สำเร็จ หากคาดว่าปริมาตรของเหลวที่แท้จริงและต้องการคือ 100 มล. และทุกๆ 10 ครั้งที่ทำการทดลอง ผลลัพธ์จะออกมาเป็น 80 มล. ข้อมูลสามารถพูดได้อย่างแม่นยำ เนื่องจากผลที่ได้คือปริมาตรของของเหลวคือ 80 มล. และทำได้ทุกๆ 10 ครั้งที่ทำการทดลอง

ความแม่นยำและความแม่นยำไม่ใช่คำเดี่ยวๆ แต่สัมพันธ์กัน สิ่งนี้แสดงออกมาในแง่ของข้อผิดพลาด ข้อผิดพลาดเกิดจากเครื่องมือที่ผิดพลาดและจากมนุษย์ด้วย สิ่งเหล่านี้สามารถจำแนกได้อีกเป็นข้อผิดพลาดที่เป็นระบบและข้อผิดพลาดแบบสุ่ม การเข้าใจข้อผิดพลาดเป็นวิธีที่ดีกว่าในการทำความเข้าใจเงื่อนไขของความถูกต้องและแม่นยำ

ข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบ

ข้อผิดพลาดที่เกิดจากเครื่องมือที่ผิดพลาดสำหรับการทดลองหรือการใช้เครื่องมือที่เก่าและล้าสมัยในการวัดถือเป็นข้อผิดพลาดที่เป็นระบบ เช่น ใช้มาตราชั่งตวงวัดที่ขึ้นสนิมและเก่า ข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบมักไม่ใช่ข้อผิดพลาดในส่วนของบุคคลที่ทำการวัดหรือทำการทดลอง เป็นข้อผิดพลาดในระบบหรือการตั้งค่าที่ใช้ที่ทำให้เกิดข้อผิดพลาด ข้อผิดพลาดดังกล่าวสามารถแก้ไขได้โดยการเปลี่ยนของเก่าเป็นของใหม่ และโดยการปรับและแก้ไขระบบที่ใช้

ตัวอย่างเช่น กระดานปาเป้าที่ยึดเป็นมุม เพื่อให้ลูกดอกกระทบทางด้านซ้ายอย่างต่อเนื่องถือเป็นข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบ และการจัดตำแหน่งกระดานปาเป้าใหม่จะแก้ไขข้อผิดพลาดนี้ได้ สามารถเปลี่ยนมาตรวัดที่เป็นสนิมและเก่าได้ด้วยมาตราส่วนใหม่ เพื่อให้มองเห็นเครื่องหมายเป็นตัวหนาและแก้ไขข้อผิดพลาดได้ แต่ถ้าคุณใช้การวัดหลายค่าจากไม้บรรทัดเก่าและวัดค่าเฉลี่ย ผลลัพธ์ที่ได้จะห่างไกลจากค่าจริง

ข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบสามารถ:

• ข้อผิดพลาดในการคำนวณ
• ใช้อุณหภูมิไม่ถูกต้อง
• การสูญเสียเชิงกลของวัสดุในขั้นตอนต่างๆ
• ใช้สารไม่บริสุทธิ์ในการวิเคราะห์
• ข้อผิดพลาดในการอ่าน
• เครื่องมือสอบเทียบไม่ถูกต้อง
• แขนที่มีความยาวไม่เท่ากัน
• วัสดุแปลกปลอมเข้าสู่การทดลอง
• การใช้สารเคมีที่ไม่บริสุทธิ์ในการทดลอง

คุณอาจชอบ: การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อประโยชน์ในการโฆษณาทางโซเชียลมีเดียของคุณ

ข้อผิดพลาดแบบสุ่ม

ข้อผิดพลาดแบบสุ่มค่อนข้างแก้ไขได้ง่ายกว่า ข้อผิดพลาดนี้เป็นข้อผิดพลาดของมนุษย์ประเภทหนึ่งและข้อผิดพลาดในการตัดสินในส่วนของบุคคลที่อ่านหรือทำการทดลอง การอ่านค่าหลายๆ ครั้ง แล้วจะได้ค่าเฉลี่ยจะใกล้เคียงกับค่าจริงมากขึ้น

ตัวเลขสำคัญ

ตัวเลขที่มีนัยสำคัญคือตัวเลขที่มีค่าจริง การทำความเข้าใจแนวคิดว่าตัวเลขมีตัวเลขสำคัญหรือไม่ เราสามารถดูกฎบางอย่างได้ กฎเหล่านี้มีผลบังคับใช้เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับตัวเลขที่มีค่าจริงและตัวเลขที่ไม่มีค่าจริง และตำแหน่งในตัวเลขจะไม่ส่งผลกระทบต่อตัวเลขนั้น แต่อย่างใด กฎเหล่านี้คือ:

• ตัวเลขที่ไม่ใช่ 'ศูนย์' จะมีนัยสำคัญเสมอ ตัวอย่างเช่น 269 เป็นเลขนัยสำคัญ
• เลขศูนย์ที่จุดเริ่มต้นไม่สำคัญ ตัวอย่างเช่น 0.065
• เลขศูนย์เชลยมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น 2.0085
• ถ้าตัวเลขมีจุดทศนิยม และมีเลขศูนย์ต่อท้ายตัวเลข แสดงว่าตัวเลขนั้นมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น 3.65800
• ศูนย์สามารถเป็นหรือไม่สามารถเป็นเลขนัยสำคัญได้ ขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่วางไว้ในตัวเลข ตัวอย่างเช่น ใน 15.0002598 หรือ 25.365100 เลขศูนย์คือตัวเลขที่มีนัยสำคัญ ศูนย์ก่อนจุดทศนิยม เช่น 0.00258 มีตัวเลขสำคัญเพียงสามตัว เนื่องจากเลขศูนย์ไม่มีค่าจริง

นอกจากนี้ ตัวเลขที่มีนัยสำคัญยังถูกกำหนดโดยกฎชุดหนึ่ง ซึ่งได้แก่:

• การบวก/ลบจะถูกปัดเศษให้เป็นจำนวนตำแหน่งทศนิยมที่ต่ำที่สุด
• การคูณ/การหารจะถูกปัดเศษเป็นจำนวนเลขนัยสำคัญต่ำสุด
• ลอการิทึมจะถูกปัดเศษเพื่อให้ตัวเลขสำคัญหลายตัวในอินพุตตรงกับจำนวนทศนิยมในผลลัพธ์
• การยกกำลังปัดขึ้นเพื่อความแน่นอนในฐานเท่านั้น
• เลขศูนย์ต่อท้ายจะถูกวางไว้หลังจุดทศนิยมหลังตัวเลข เช่น 1200.
• ปัดในขั้นตอนสุดท้าย เป็นไปตามวงเล็บเมื่อมีผลบังคับใช้

การคำนวณตัวเลขที่มีนัยสำคัญและเครื่องคิดเลข

Good Calculators มีเครื่องคำนวณตัวเลขที่มีนัยสำคัญเป็นของตัวเอง และจะคำนวณและคำนวณว่าตัวเลขที่มีนัยสำคัญมีกี่ตัวเลข

ตัวดำเนินการและฟังก์ชันใดบ้างที่รองรับโดย Significant Figures Calculator

• ฟังก์ชันเลขคณิต เช่น การบวก (+) การลบ (-) การหาร (/ หรือ ÷) การคูณ (* หรือ x) เลขชี้กำลัง (^)
• สัญลักษณ์ประจำกลุ่ม เช่น ()
• ฟังก์ชันเช่น log n, ln n
• ค่าคงที่เช่น pi, e.

คุณอาจชอบ: เทคโนโลยีการขุดค้นข้อมูลเชิงลึก: การตามล่าขุมทรัพย์ระดับโลกในโลกแห่งความจริง

วิธีใช้เครื่องคำนวณตัวเลขสำคัญเพื่อความแม่นยำของผลลัพธ์

เมื่อทำการคำนวณ Significant Figures Calculator บางครั้งข้อมูลผลลัพธ์จะไม่ถูกต้อง ดังนั้น เพื่อให้ข้อมูลมีความแม่นยำมากขึ้น ให้ใส่ # ต่อท้ายตัวเลข ตัวอย่างเช่น 6.24#

 ตัวอย่าง: 10.00698 ÷ 13.6 = 0.736 (ตัวเลขสำคัญคือ 3)

 10.00698 ÷ 13.6# = 0.7358074 (ตัวเลขสำคัญคือ 7)

การใส่สัญลักษณ์ # ต่อท้ายตัวเลขจะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าการใส่ตัวเลขเพียงอย่างเดียว ตัวเลขที่มีนัยสำคัญเป็นเพียงวิธีหนึ่งที่ช่วยให้การวัดและการคำนวณมีความแม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยการใช้กฎข้างต้นในการคำนวณตัวเลขที่มีนัยสำคัญ ผู้ใช้สามารถได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น ใช้ได้กับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ทุกสาขา และมีผลกระทบที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการประเมินข้อมูลทางวิทยาศาสตร์