Gần như không thể tránh khỏi sai sót khi thực hiện các phép đo chính xác hoặc gặp sự cố với thiết bị. Các phép đo đại lượng vật lý không phải lúc nào cũng là giá trị chính xác.
Để tránh những lỗi như vậy, các nhà khoa học cố gắng phân loại lỗi và loại bỏ những sai số trong các phép đo của họ.
Có hai loại lỗi chính - Lỗi hệ thống và Lỗi ngẫu nhiên. Biết về sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên giúp chúng tôi thực hiện thí nghiệm tốt hơn và giảm sai số.
Chìa khóa chính
- Lỗi hệ thống là độ lệch nhất quán, có thể lặp lại so với giá trị thực trong phép đo hoặc thử nghiệm, do thiết bị bị lỗi hoặc phương pháp sai lệch.
- Sai số ngẫu nhiên là sai lệch không thể đoán trước, không nhất quán so với giá trị thực do các yếu tố không thể đoán trước, chẳng hạn như kỹ thuật đo lường hoặc điều kiện môi trường.
- Sự khác biệt chính giữa lỗi hệ thống và lỗi ngẫu nhiên nằm ở nguyên nhân và khả năng dự đoán của chúng, với lỗi hệ thống là nhất quán và do các yếu tố cụ thể. Ngược lại, các lỗi ngẫu nhiên không nhất quán và khó dự đoán.
Lỗi hệ thống so với lỗi ngẫu nhiên
Lỗi hệ thống xảy ra do lỗi trong thiết kế hoặc thiết bị thí nghiệm, chẳng hạn như dụng cụ bị lệch, hiệu chuẩn bị lỗi hoặc phương pháp đo không đúng. Các lỗi ngẫu nhiên có thể dẫn đến sự thiếu chính xác nhưng có thể giảm bớt bằng cách thực hiện nhiều phép đo và lấy kết quả trung bình.
Bảng so sánh
Các thông số so sánh | lỗi hệ thống | Lỗi ngẫu nhiên |
---|---|---|
Ý nghĩa | Sai số hệ thống là sai số phát sinh do lỗi của thiết bị đo. | Lỗi ngẫu nhiên là lỗi phát sinh do những thay đổi không thể đoán trước của môi trường. |
Lặp đi lặp lại | Lỗi hệ thống là lặp đi lặp lại. | Lỗi ngẫu nhiên không lặp lại. |
Nguyên nhân | Lỗi trong thiết bị thí nghiệm. | Biến thể không thể đoán trước trong bài đọc và rối loạn trong môi trường. |
Giảm | Lỗi hệ thống có thể được giảm bớt bằng cách sử dụng đúng thiết bị hoặc kỹ thuật thích hợp. | Lỗi ngẫu nhiên có thể được giảm bằng cách lặp lại các bài đọc và tăng số lượng các quan sát. |
Các loại | Ba loại: Công cụ, Môi trường và Lỗi hệ thống. | Không có loại. |
Có thể tái tạo | Đây là tái sản xuất. | Đây là không thể tái sản xuất. |
Độ lớn của lỗi | Liên tục | Vary |
Lỗi hệ thống là gì?
Lỗi hệ thống còn được gọi là sai lệch hệ thống. Đây là những lỗi nhất quán có thể lặp lại do thiết kế thử nghiệm thiếu sót.
Nguồn lỗi hệ thống:
- Dụng cụ hiệu chuẩn không chính xác
- nhạc cụ bị mòn
- Một cá nhân thực hiện phép đo không chính xác
Có ba loại lỗi hệ thống:
- Lỗi công cụ- Về cơ bản, có ba nguyên nhân gây ra lỗi công cụ:
- Sử dụng sai cơ cấu thí nghiệm. Khi cấu trúc cơ học của cơ cấu không hoàn hảo.
- Khi có tải hiệu lực.
- Lỗi quan sát phát sinh khi người quan sát không giải thích chính xác các bài đọc.
- Lỗi môi trường- Khi có những thay đổi trong môi trường xung quanh, chẳng hạn như áp suất, độ ẩm, v.v., nó có thể làm phát sinh lỗi môi trường.
Lỗi ngẫu nhiên là gì?
Như tên cho thấy, một lỗi ngẫu nhiên là bất thường và không thể dự đoán được. Những lỗi như vậy phát sinh khi một số hạn chế không nằm trong tầm kiểm soát của người thử nghiệm.
Sai số ngẫu nhiên còn được gọi là sai số thống kê. Điều này là như vậy bởi vì những lỗi như vậy có thể được loại bỏ bằng các phương tiện thống kê vì nó không thường xuyên và không nhất quán.
Không giống như sai số hệ thống, sai số ngẫu nhiên có thể giảm bằng cách lấy các quan sát lặp đi lặp lại và lấy trung bình cộng của nhiều quan sát.
Sự khác biệt chính giữa Lỗi hệ thống và ngẫu nhiên
- Lỗi hệ thống có thể lặp lại, trong khi lỗi ngẫu nhiên không thể lặp lại.
- Độ lớn của sai số là không đổi trong sai số hệ thống và có thể thay đổi trong sai số ngẫu nhiên.
- https://journals.ametsoc.org/mwr/article/121/1/173/65053
- https://journals.ametsoc.org/jhm/article/17/4/1119/342820
Cập nhật lần cuối: ngày 11 tháng 2023 năm XNUMX
Emma Smith có bằng Thạc sĩ tiếng Anh của Cao đẳng Irvine Valley. Cô là Nhà báo từ năm 2002, viết các bài về tiếng Anh, Thể thao và Pháp luật. Đọc thêm về tôi trên cô ấy trang sinh học.
Một bài viết thú vị và được viết tốt!
Tôi không thể đồng ý nhiều hơn. Bài đăng cung cấp thông tin toàn diện về các lỗi hệ thống và ngẫu nhiên.
Các ví dụ thực tế về lỗi hệ thống và lỗi ngẫu nhiên sẽ bổ sung thêm khía cạnh thực tế cho bài viết này.
Tính liên quan của các ví dụ làm cho nội dung dễ tiếp cận hơn với nhiều độc giả khác nhau.
Tuyệt đối. Các ví dụ thể hiện một cách hiệu quả các khái niệm được thảo luận.
Bảng so sánh cung cấp một bản tóm tắt hữu ích về sự khác biệt giữa hai loại lỗi.
Chắc chắn. Cấu trúc của bảng so sánh thực sự giúp hiểu được sắc thái của từng loại lỗi.
Tôi không nghĩ bài viết nhấn mạnh đủ về tính khó lường của các lỗi ngẫu nhiên.
Tôi nghĩ rằng tính không thể đoán trước đã được giải quyết, nhưng có lẽ bài viết có thể nhấn mạnh nó rõ ràng hơn.
Đúng là bản chất của các lỗi ngẫu nhiên và độ khó của việc dự đoán có thể được nhấn mạnh hơn để tránh những quan niệm sai lầm.
Lời giải thích chi tiết về nguyên nhân gây ra lỗi hệ thống làm tăng thêm giá trị cho bài viết này.
Tôi đồng ý, sự rõ ràng trong việc xác định nguồn gốc của lỗi hệ thống là điều đáng khen ngợi.
Tuyệt đối. Thật hiếm khi tìm được những cuộc thảo luận chuyên sâu về chi tiết cụ thể của lỗi và bài viết này đã làm rất tốt điều đó.
Tôi thấy thật sai lầm khi nói rằng lỗi hệ thống là do thiết bị bị lỗi. Còn nhiều điều hơn thế nữa.
Tôi nghĩ bạn đang hiểu điều này theo nghĩa đen. Ý tưởng chung được truyền đạt một cách hiệu quả.
Tôi hiểu quan điểm của bạn, nhưng bài viết cũng đề cập đến phương pháp luận thiên vị. Có lẽ nó có thể rõ ràng hơn về những nguyên nhân khác nhau gây ra lỗi hệ thống.
Một bài đọc ngắn gọn nhưng đầy đủ thông tin.
Đã đồng ý. Sự ngắn gọn của bài viết không làm mất đi độ sâu của thông tin được cung cấp.
Bài viết này cực kỳ nhiều thông tin. Cuộc thảo luận về nguồn gốc của lỗi hệ thống đặc biệt sâu sắc.
Đồng ý, sự rõ ràng trong việc phân loại các nguồn sai sót là điều đáng khen ngợi.
Tôi đặc biệt đánh giá cao việc phân tích chi tiết các loại lỗi hệ thống.
Một nỗ lực đáng khen ngợi trong việc làm rõ một chủ đề phức tạp.
Tôi không thể đồng ý nhiều hơn. Giải thích của bài đăng được quản lý tốt và dễ hiểu.
Thật sảng khoái khi đọc một bài viết được nghiên cứu kỹ lưỡng với sự phân biệt rõ ràng giữa các loại lỗi khác nhau.
Một bài viết hay. Nó phân định hiệu quả giữa các lỗi hệ thống và ngẫu nhiên.
Tôi không thể đồng ý nhiều hơn. Sự khác biệt rõ ràng giữa hai loại lỗi được nêu rõ.
Theo tôi, bài viết có thể hấp dẫn hơn. Nó có vẻ khá khô khan.