Tabla de Contenidos
ทุกกระบวนการวัดมีข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้อง และสิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าข้อผิดพลาดเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการวัด ในทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ข้อผิดพลาดหรือความไม่แน่นอนของการวัดเรียกว่าข้อผิดพลาดจากการทดลองหรือข้อผิดพลาดจากการสังเกต
ข้อผิดพลาดหรือ ความไม่แน่นอนมีอยู่ 2 ประเภทได้แก่ ข้อผิดพลาดแบบสุ่มและข้อผิดพลาดที่เป็นระบบ ข้อผิดพลาดแบบสุ่มเกิดขึ้นอย่างคาดเดาไม่ได้ในการวัดแต่ละครั้ง ในขณะที่ข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบมีอุบัติการณ์เท่ากันในการตัดสินใจแต่ละครั้ง ข้อผิดพลาดทั้งสองประเภทนั้นมีอยู่จริงในกระบวนการวัดใด ๆ แต่ข้อผิดพลาดแบบสุ่มสามารถแก้ไขได้ทางสถิติและผลการพิจารณาที่คลัสเตอร์รอบ ๆ ค่าจริง ในขณะที่บางครั้งข้อผิดพลาดเชิงระบบสามารถลดลงได้ด้วยการสอบเทียบอุปกรณ์การวัด แต่สิ่งสำคัญคือต้องนำข้อผิดพลาดเหล่านี้ไปใช้ เนื่องจากหากไม่ได้รับการแก้ไขอาจทำให้การวัดไม่ถูกต้องซึ่งส่งผลต่อข้อสรุปของการศึกษาที่กำลังดำเนินอยู่
ข้อผิดพลาดแบบสุ่ม
หากมีการวัดขนาดเดียวกันหลายครั้งจะเห็นว่าค่าที่คุณได้รับนั้นจัดกลุ่มตามค่าที่แน่นอน ดังนั้นข้อผิดพลาดแบบสุ่มจึงส่งผลต่อความแม่นยำของการวัดเป็นหลัก ข้อผิดพลาดแบบสุ่มมักส่งผลต่อหลักสำคัญสุดท้ายของการวัด
สาเหตุหลักของข้อผิดพลาดแบบสุ่มนั้นเกี่ยวข้องกับข้อจำกัดของเครื่องมือ ปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม และการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในขั้นตอนการวัด มาดูตัวอย่างกัน:
- เมื่อชั่งน้ำหนักบนเครื่องชั่ง สิ่งของที่จะชั่งจะอยู่ในตำแหน่งที่แตกต่างกันในแต่ละครั้งที่ทำการวัด
- เมื่ออ่านค่าปริมาตรบนขวดแก้ว คุณสามารถอ่านค่าจากมุมต่างๆ กันทุกครั้งที่คุณดูมาตรวัดระดับ
- การวัดมวลของตัวอย่างบนเครื่องชั่งเชิงวิเคราะห์อาจแตกต่างออกไปหากได้รับผลกระทบจากกระแสอากาศ
- การวัดความสูงของบุคคลนั้นขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงท่าทาง
- การวัดความเร็วลมขึ้นอยู่กับความสูงและช่วงเวลาที่ทำการวัด ต้องอ่านค่าหลายค่าและค่าที่ได้รับมาเฉลี่ยเพื่อให้ได้การวัดที่เป็นตัวแทน เนื่องจากลมกระโชกแรงและการเปลี่ยนแปลงของทิศทางลมจะปรับเปลี่ยนการกำหนดเฉพาะแต่ละรายการ
- ควรประมาณค่าที่อ่านได้เมื่ออยู่ระหว่างเครื่องหมายบนมาตราส่วนหรือเมื่อคำนึงถึงความหนาของเครื่องหมายการวัด
เนื่องจากข้อผิดพลาดแบบสุ่มเกิดขึ้นได้เสมอและไม่สามารถคาดการณ์ได้ จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องรวมการอ่านข้อมูลหลายๆ ครั้งไว้ในขั้นตอนการวัด จากนั้นจึงหาค่าเฉลี่ยเพื่อให้ได้ค่าที่แท้จริงของพารามิเตอร์ที่ถูกต้อง และในขณะเดียวกันก็รู้ว่าคืออะไร ความแปรปรวนของการวัด
ข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบ
ข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบสามารถคาดเดาได้และมักมีอุบัติการณ์เดียวกันเสมอ สาเหตุทั่วไปของข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบ ได้แก่ ข้อผิดพลาดจากการสังเกต การสอบเทียบเครื่องมือที่ไม่สมบูรณ์ และอุบัติการณ์ของปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม มาดูตัวอย่างกัน:
- ลืมที่จะทดหรือทำให้สเกลเป็นศูนย์ การดำเนินการนี้ทำให้การวัดมวลมีค่าต่ำกว่าค่าจริงเสมอในจำนวนที่เท่ากัน (ในกรณีนี้คือค่าภาชนะ) ข้อผิดพลาดที่เกิดจากการไม่ปรับศูนย์เครื่องมือก่อนใช้งานเรียกว่าข้อผิดพลาดออฟเซ็ต
- อย่าอ่านวงเดือนในระดับสายตาสำหรับการวัดปริมาตร สิ่งนี้จะส่งผลให้เกิดการอ่านที่ไม่ถูกต้องเสมอ ค่าที่สังเกตได้จะประเมินค่าการวัดที่ถูกต้องต่ำไปหรือสูงเกินไป ขึ้นอยู่กับว่าค่าที่อ่านได้อยู่เหนือหรือต่ำกว่าเครื่องหมาย
- การวัดความยาวด้วยไม้บรรทัดโลหะจะให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับอุณหภูมิโดยรอบ เนื่องจากการขยายตัวทางความร้อนของวัสดุ
- เทอร์โมมิเตอร์ที่สอบเทียบแล้วสามารถอ่านค่าได้อย่างแม่นยำภายใน ช่วง อุณหภูมิ หนึ่งๆ แต่อาจคลาดเคลื่อนได้ที่อุณหภูมิสูงขึ้นหรือต่ำลง เนื่องจากการสอบเทียบทั้งหมดจะใช้ได้ภายในช่วงการเปลี่ยนแปลงของพารามิเตอร์ที่กำหนด
- ระยะทางที่วัดได้จะแตกต่างไปจากการใช้ตลับเมตรแบบใหม่เมื่อเทียบกับการวัดด้วยตลับเมตรแบบยืดแบบเก่า ในสถานการณ์ประเภทนี้ ข้อผิดพลาดจะแปรผันตามการวัดและเรียกว่าข้อผิดพลาดของสเกลแฟกเตอร์
- การวัดค่าอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์มักจะเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิส่วนประกอบ พวกเขากล่าวกันว่ามีความอ่อนไหวต่อการดริฟท์ การวัดที่ได้จากเครื่องมือประเภทอื่นอาจได้รับผลกระทบเมื่ออุปกรณ์ร้อนขึ้น
เมื่อระบุสาเหตุได้แล้ว อุบัติการณ์ของข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบสามารถลดลงได้ในระดับหนึ่ง และสามารถลดได้โดยการสอบเทียบอุปกรณ์เป็นประจำ เช่น โดยรวมการควบคุมในการทดลอง การนำเครื่องมือไปยังอุณหภูมิการทำงานที่ดำเนินการสอบเทียบ ก่อนการอ่านค่าหรือเปรียบเทียบการวัดกับมาตรฐาน
แม้ว่าข้อผิดพลาดแบบสุ่มสามารถลดลงได้โดยการเพิ่มจำนวนของการกำหนดและค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์ แต่ก็ยังมีความไม่แน่นอนในการวัดที่เกี่ยวข้องกับความแปรปรวนที่แท้จริงของพารามิเตอร์หรือขั้นตอนการวัด ในกรณีของข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบ วิธีที่ดีที่สุดในการลดข้อผิดพลาดคือทำความคุ้นเคยกับข้อจำกัดของเครื่องมือ มีประสบการณ์ในการใช้งานที่ถูกต้องและสร้างขั้นตอนการวัด และปฏิบัติตามอย่างเคร่งครัด
น้ำพุ
เดวิด เอ. ฟรีดแมน. แบบจำลองทางสถิติ: ทฤษฎีและการปฏิบัติ . สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์, 2548.
