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प्रत्येक माप प्रक्रिया में त्रुटियाँ जुड़ी होती हैं, और यह जानना महत्वपूर्ण है कि त्रुटियाँ माप प्रक्रिया का हिस्सा हैं। विज्ञान और प्रौद्योगिकी में, माप की त्रुटि या अनिश्चितता को प्रयोगात्मक त्रुटि या अवलोकन त्रुटि कहा जाता है।
त्रुटियाँ या अनिश्चितताएँ दो प्रकार की होती हैं : यादृच्छिक और व्यवस्थित त्रुटियाँ। यादृच्छिक त्रुटियां प्रत्येक माप में अप्रत्याशित रूप से होती हैं, जबकि व्यवस्थित त्रुटियों में प्रत्येक निर्धारण में एक ही घटना होती है। दोनों प्रकार की त्रुटियां किसी भी माप प्रक्रिया के लिए आंतरिक हैं, लेकिन यादृच्छिक त्रुटियों को सांख्यिकीय रूप से व्यवहार किया जा सकता है और वास्तविक मूल्य के आसपास क्लस्टर का निर्धारण किया जा सकता है, जबकि माप उपकरण को कैलिब्रेट करके व्यवस्थित त्रुटियों को कभी-कभी कम किया जा सकता है, लेकिन उन्हें लेना महत्वपूर्ण है क्योंकि अगर उन्हें ठीक नहीं किया जाता है तो वे गलत माप का कारण बन सकते हैं जो किए जा रहे अध्ययन के निष्कर्ष को प्रभावित करते हैं।
यादृच्छिक त्रुटियां
यदि एक ही परिमाण के कई माप किए जाते हैं, तो यह देखा जाएगा कि आपके द्वारा प्राप्त मान एक निश्चित मान के आसपास समूहीकृत हैं; इसलिए, यादृच्छिक त्रुटि मुख्य रूप से माप की सटीकता को प्रभावित करती है । यादृच्छिक त्रुटियां आमतौर पर माप के अंतिम महत्वपूर्ण अंक को प्रभावित करती हैं।
यादृच्छिक त्रुटियों के मुख्य कारण उपकरण की सीमाओं, पर्यावरणीय कारकों और माप प्रक्रिया में मामूली भिन्नताओं से जुड़े हैं। आइए कुछ उदाहरण देखें:
- जब एक पैमाने पर तौला जाता है, तो तौला जाने वाला आइटम हर बार माप किए जाने पर अलग-अलग स्थिति में होता है।
- फ्लास्क पर वॉल्यूम रीडिंग लेते समय, हर बार जब आप स्नातक किए गए पैमाने को देखते हैं, तो आप एक अलग कोण से मान पढ़ सकते हैं।
- एक विश्लेषणात्मक संतुलन पर एक नमूने के द्रव्यमान का माप भिन्न हो सकता है यदि यह वायु धाराओं से प्रभावित होता है ।
- किसी व्यक्ति की ऊंचाई का माप आसन में परिवर्तन से प्रभावित होता है।
- हवा की गति का माप ऊंचाई और उस क्षण पर निर्भर करता है जिसमें माप किया जाता है; कई रीडिंग ली जानी चाहिए और एक प्रतिनिधि माप प्राप्त करने के लिए औसत प्राप्त मान, क्योंकि हवा के झोंके और हवा की दिशा में परिवर्तन प्रत्येक विशिष्ट निर्धारण को संशोधित करते हैं।
- रीडिंग का अनुमान तब लगाया जाना चाहिए जब वे पैमाने पर अंकों के बीच आते हैं या जब माप चिह्न की मोटाई को ध्यान में रखा जाता है।
क्योंकि यादृच्छिक त्रुटियां हमेशा होती हैं और भविष्यवाणी नहीं की जा सकती है, माप प्रक्रिया में कई डेटा रीडिंग लेना महत्वपूर्ण है, और फिर पैरामीटर के सही मूल्य का सटीक निर्धारण करने के लिए उन्हें औसत करना और साथ ही यह जानना महत्वपूर्ण है कि यह क्या है। माप की परिवर्तनशीलता।
व्यवस्थित त्रुटियां
व्यवस्थित त्रुटियां अनुमानित हैं और हमेशा एक ही घटना होती है। व्यवस्थित त्रुटियों के विशिष्ट कारणों में अवलोकन त्रुटियां, अपूर्ण उपकरण अंशांकन और पर्यावरणीय कारकों की घटनाएं शामिल हैं। आइए कुछ उदाहरण देखें:
- स्केल को टेयर या जीरो करना भूल जाना। यह बड़े पैमाने पर माप का उत्पादन करता है जो हमेशा वास्तविक मूल्य से समान मात्रा में होता है (इस मामले में टेयर के साथ संयोग)। उपयोग से पहले किसी उपकरण को शून्य न करने के कारण होने वाली त्रुटि को ऑफसेट त्रुटि कहा जाता है।
- वॉल्यूम माप के लिए मेनिस्कस को आंखों के स्तर पर स्नातक पैमाने पर न पढ़ें । इससे हमेशा गलत रीडिंग होगी। देखा गया मान सही माप को कम आंकेगा या कम आंकेगा, यह इस बात पर निर्भर करता है कि रीडिंग निशान के ऊपर या नीचे ली गई है या नहीं।
- सामग्री के थर्मल विस्तार के कारण, धातु शासक के साथ लंबाई को मापने से परिवेश के तापमान के आधार पर एक अलग परिणाम मिलेगा।
- एक कैलिब्रेटेड थर्मामीटर एक निश्चित तापमान सीमा के भीतर सटीक रीडिंग दे सकता है, लेकिन उच्च या निम्न तापमान पर गलत हो सकता है, क्योंकि सभी अंशांकन पैरामीटर की भिन्नता की एक निश्चित सीमा के भीतर मान्य होते हैं।
- मापी गई दूरी पुराने, खींचे हुए टेप माप से किए गए निर्धारण की तुलना में नए टेप माप का उपयोग करके अलग होती है। इस प्रकार की स्थिति में त्रुटियाँ माप के समानुपाती होती हैं और उन्हें स्केल फैक्टर त्रुटियाँ कहा जाता है।
- घटक तापमान में भिन्नता के कारण इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की माप समय के साथ बदलती रहती है। उन्हें बहाव के लिए अतिसंवेदनशील कहा जाता है। उपकरण के गर्म होने पर अन्य प्रकार के उपकरणों से प्राप्त माप भी प्रभावित हो सकते हैं।
एक बार कारण की पहचान हो जाने के बाद, व्यवस्थित त्रुटियों की घटनाओं को कुछ हद तक कम किया जा सकता है, और उपकरण को नियमित रूप से कैलिब्रेट करके कम किया जा सकता है, उदाहरण के लिए प्रयोगों में नियंत्रण शामिल करके, उपकरणों को उस ऑपरेटिंग तापमान पर लाना जिस पर यह किया गया था। रीडिंग लेने से पहले, या मानकों के साथ माप की तुलना करके।
यद्यपि यादृच्छिक त्रुटियों को दृढ़ संकल्पों की संख्या में वृद्धि और परिणामों के औसत से कम किया जा सकता है, पैरामीटर या माप प्रक्रिया की आंतरिक परिवर्तनशीलता से जुड़ी माप अनिश्चितता हमेशा रहेगी। व्यवस्थित त्रुटियों के मामले में, उन्हें कम करने का सबसे अच्छा तरीका उपकरणों की सीमाओं से परिचित होना, उनके सही उपयोग में अनुभव होना और माप प्रक्रियाओं को स्थापित करना और उनका कड़ाई से पालन करना है।
झरना
डेविड ए फ्रीडमैन। सांख्यिकीय मॉडल: सिद्धांत और व्यवहार । कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस, 2005।
