7 loại lỗi đo lường có liên quan nhất

Các loại lỗi đo lường có thể là ngẫu nhiên, có hệ thống, chê bai hoặc đáng kể, trong số những người khác. Nó được gọi là lỗi đo lường đối với sự khác biệt giữa giá trị đã thu được và giá trị thực của đối tượng được đo.

Đôi khi, lỗi rất nhỏ đến mức nó được coi là không đáng kể. Điều này có nghĩa là sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị đo được là không đáng kể và không ảnh hưởng đến kết quả.

Trong các trường hợp khác, các lỗi là đáng kể, điều đó có nghĩa là sự khác biệt có thể ảnh hưởng đến công việc đang được thực hiện.

Ngoài các lỗi không đáng kể và đáng kể, còn có các loại lỗi đo lường khác. Một số là do khiếm khuyết của các công cụ được sử dụng và những người khác do xử lý sai các công cụ bởi người thực hiện phép đo.

Các điều kiện môi trường cũng có thể can thiệp vào quá trình đo lường, khiến dữ liệu thu được bị sai. Cuối cùng, chúng tôi tìm thấy lỗi hệ thống và lỗi ngẫu nhiên.

7 loại lỗi đo lường chính

1- Lỗi ngẫu nhiên

Lỗi ngẫu nhiên là những lỗi xảy ra khi các phép đo liên tiếp của cùng một đối tượng hoặc hiện tượng được thực hiện, thu được các giá trị khác nhau trong mỗi trường hợp.

Trong khoa học xã hội, các lỗi ngẫu nhiên được thể hiện bằng các điều kiện ảnh hưởng theo một cách cụ thể một thành viên của mẫu đang được phân tích.

Ví dụ

Hiệu suất của một nhóm sinh viên trong thể thao đang được nghiên cứu. Có hàng trăm yếu tố ảnh hưởng đến mỗi người trẻ, chẳng hạn như số giờ anh ta ngủ, sự hài hước, tình trạng thể chất, trong số những người khác.

Cần lưu ý rằng những điều kiện này không can thiệp vào hiệu suất của nhóm, nhưng trong điều kiện của một cá nhân, điều này làm tăng thêm sự khác biệt thú vị trong dữ liệu thu được.

2- Lỗi hệ thống

Không giống như các lỗi ngẫu nhiên, các lỗi hệ thống phụ thuộc trực tiếp vào hệ thống đang được sử dụng để thực hiện phép đo. Vì lý do này, chúng là những lỗi liên tục.

Nếu các dụng cụ được hiệu chuẩn được sử dụng, chúng sẽ mang lại các phép đo sai. Lỗi sẽ xảy ra ngay cả khi quá trình đo được lặp lại.

Trong khoa học xã hội, lỗi hệ thống xảy ra khi có một điều kiện ảnh hưởng một cách tổng quát đến hiệu suất của tất cả các cá nhân trong mẫu.

Ví dụ

Một nhóm sinh viên phải trình bày một bài kiểm tra bất ngờ về nội dung chưa được nhìn thấy sâu trong các lớp học.

Dự kiến rằng kết quả đánh giá sẽ kém trong từng trường hợp, điều này thể hiện lỗi hệ thống.

3- Lỗi coi thường

Đó là lỗi đó, là tối thiểu, không phải là một vấn đề cho các phép đo đang được thực hiện.

Ví dụ

Nếu bạn đang làm việc theo mét và phép đo thay đổi 1 milimet, thì điều đó được coi là lỗi này không đáng kể và kết quả được chấp nhận là chính xác.

4- Lỗi đáng kể

Lỗi đáng kể là một lỗi đại diện cho một vấn đề cho công việc đang được thực hiện. Nếu sự khác biệt trong các phép đo là rất lớn, rõ ràng đó sẽ là một lỗi đáng kể.

Có những trường hợp trong đó sự khác biệt là tối thiểu nhưng không kém phần quan trọng.

Ví dụ

Khi chuẩn bị các dung dịch có giá trị (những dung dịch yêu cầu đo chính xác chất tan và dung môi), sai số trong phép đo các thành phần sẽ luôn có ý nghĩa.

5- Lỗi do lỗi trong dụng cụ được sử dụng

Nhiều lỗi được thực hiện khi thực hiện phép đo có thể được quy cho các dụng cụ được sử dụng.

Có một số dụng cụ cần được hiệu chuẩn để các phép đo thu được là chính xác.

Các nhiệt kế phải được bảo trì và hiệu chuẩn thường xuyên, do đó không có sai số đáng kể trong các phép đo nhiệt độ.

Ví dụ

Lỗi nhà máy, biến dạng và các khiếm khuyết khác là một số ví dụ về nguyên nhân gây ra lỗi. Tương tự như vậy, các công cụ có thể mặc do sử dụng.

6- Lỗi do người thực hiện phép đo

Con người là bất toàn. Do đó, khi một cá nhân chịu trách nhiệm thực hiện các phép đo, có một biên độ xác suất sẽ xảy ra lỗi.

Ví dụ

Nếu bạn đang đo thể tích của chất lỏng trong một xylanh chia độ, người vận hành cần đặt mắt ở mức của dụng cụ để có được phép đo chính xác.

Nếu người quan sát đặt chế độ xem cao hơn hoặc thấp hơn nhãn hiệu, sẽ xảy ra lỗi đo. Loại lỗi này được gọi là lỗi song song và là một trong những lỗi phổ biến nhất.

Nếu người quan sát có vấn đề về thị lực hoặc rất bất cẩn, anh ta có thể mắc lỗi khi ghi dữ liệu. Ví dụ: số 3 có thể bị nhầm lẫn với số 8, tạo ra một lỗi đáng kể.