研究におけるデータ評価：精度、精度、およびエラーの種類

科学的データを研究またはレビューする場合、科学的データを注意深く研究および評価することが不可欠であり、最も重要です。 科学的データは、政策を立案する上で重要な要素であり、研究を行う上で深遠で広範囲にわたる効果もあります。 正確で正確な計算が提示されると、データは科学データの評価を成功させるのに大いに役立ちます。 意思決定が正確な科学データに裏打ちされている場合、科学研究の信頼性が高まります。

科学データの精度は、実験の精度に依存します。 実験を何度も繰り返すと、数回の実験で収集されたデータよりも正確なデータとより多くの情報が得られます。 このようなデータは、実験時に同じ手順を何度も繰り返すことによって実現されます。 実験を繰り返すと、予期しないエラーが発生し、それらを無効にする機会が与えられます。 エラーがない場合、データは正確になり、実験から期待された結果が得られます。

科学データでは、エラー、精度、精度などの用語が非常に重要です。 科学研究でデータ評価がどのように機能するかをよりよく理解するには、それらをある程度詳細に理解する必要があります。 また、科学研究を成功させるためには、これらの用語の関係をさまざまな形で捉える必要があります。

正確さ

測定が正確である場合、それは実際の値に非常に近いです。 実際の値は、事前にはわからない値ですが、通常、達成が期待される望ましい値です。 正確さは、投げられるたびにダーツが狙うブルズアイを打つようなものです。 ダーツがブルズアイに当たらない場合、ダーツが当たるのに十分な距離にある場合、ダーツの精度を測定します。 実際の値と受け入れられた値の違いはエラーです。

たとえば、別の例を見てみましょう。 液体の量を100mlとすると、代わりに測定量が98 mlになると、実験の精度が非常に高くなります。 精度は、測定値が実際の値または許容値にどれだけ近いかとして定義されます。 精度は、いくつかの測定を行い、測定値の平均をとることによって達成されます。 これらの違いは、正または負のいずれかとして表すことができます。 正の値も絶対値であり、高得点で読んでいます。 読み取り値のスコアが低い場合、負の値は絶対値でもあります。

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精度の測定方法

精度は絶対的または相対的のいずれかです。 繰り返しますが、精度はエラーまたは値の違いの観点から測定されます。 したがって、絶対精度または相対精度が得られます。

絶対誤差：絶対精度は、測定値と実際の値の差です。 測定値が実際の値よりも低い場合、結果は負またはマイナスになります。 また、測定値が実際の値または真の値よりも高い場合、結果は正またはプラスの値になります。 これは、次の簡単な計算でも表すことができます。絶対誤差=測定値–実際の値。

相対誤差：これはパーセンテージとして測定されます。 絶対誤差を真の値で割り、100を掛けると、相対誤差のパーセンテージが得られます。 また、場合によっては、1000分の1または100万分の1で表されます。 したがって、相対誤差は次の式で求めることができます。

 相対誤差={（測定値–真の値）/真の値} x 100％

精度

精度は、データ評価に影響を与えるさらに別の要因です。 同じ条件で何度も実験を行った繰り返し値と言えます。 ダーツゲームの場合、ダーツがブルズアイを見逃し続け、ブルズアイに近い同じ場所を繰り返し叩き続ける場合、それはダーツがどれだけ正確であったかを示す尺度です。 科学的分析に戻ると、精度は同じ測定が達成された回数です。 液体の実際の望ましい量が100mlであると予想され、実験が行われる10回ごとに、結果は80 mlになり、データは正確であると言えます。 その結果、液体の量は80 mlであり、実験を10回行うごとに達成されたためです。

精度と精度は独立した用語ではありませんが、相互に関連しています。 これはエラーで表されます。 エラーは、機器の故障や人間によって引き起こされます。 これらは、系統的エラーとランダムエラーとしてさらに分類できます。 エラーを理解することは、精度と精度の用語を理解するためのより良い方法です。

系統的エラー

実験のために取られた欠陥のある機器、または測定に古くて古い機器を使用することによって引き起こされるエラーは、系統的エラーです。 たとえば、錆びた古い測定スケールを使用します。 系統的エラーは通常、測定または実験を行う人のエラーではありません。 エラーの原因は、システムまたは使用されているセットアップのエラーです。 このようなエラーは、古いものを新しいものに置き換え、使用するシステムを調整および修正することで修正できます。

たとえば、ダーツが左側に当たるように斜めに固定されたダーツボードは系統的なエラーであり、ダーツボードを再調整するとこのエラーが修正されます。 さびた古い測定スケールは、マーキングが太字で表示されるように新しいスケールに置き換えることができ、エラーを修正します。 ただし、古い定規から複数の測定値を取得し、平均測定値を取得すると、結果は実際の値からはほど遠いものになります。

系統的エラーは次のようになります。

• 計算のエラー。
• 間違った温度を取る。
• さまざまな段階での材料の機械的損失。
• 分析には不純な物質を使用しました。
• 読み取りのエラー。
• 機器が正しく校正されていません。
• 不等長の腕。
• 実験に入る異物。
• 実験に不純な化学物質を使用する。

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ランダムエラー

ランダムエラーは比較的簡単に修正できます。 このエラーは、人為的エラーの一種であり、読み取りや実験を行う人の判断のエラーです。 複数の測定値を取得してから平均値に到達すると、実際の値に近くなります。

有効数字

有効数字は実用的な価値のある数字です。 数字に有効数字があるかどうかの概念を理解すると、いくつかの規則を見ることができます。 これらの規則は、実用的な価値のある数字と実用的な価値のない数字を知るために適用され、数字の中でのそれらの位置はまったく影響しません。 これらのルールは次のとおりです。

• 「ゼロ」ではない数字は常に重要です。 たとえば、269は有効数字です。
• 開始時のゼロは重要ではありません。 たとえば、0.065です。
• キャプティブゼロは重要です。 たとえば、2.0085。
• 数値に小数点があり、ゼロが数値の後ろにある場合、その数値は重要です。 たとえば、3.65800です。
• ゼロは有効数字である場合とそうでない場合があります。 それはそれが数のどこに置かれるかに依存します。 たとえば、15.0002598または25.365100では、ゼロは有効数字です。 小数点の前のゼロ。たとえば、0.00258は、有効数字が3つしかないため、ゼロには実用的な値がありません。

さらに、有効数字は次の一連のルールによっても決定されます。

• 加算/減算は、小数点以下の桁数の最小数に四捨五入されます。
• 乗算/除算は、有効数字の最小数に四捨五入されます。
• 対数は、入力のいくつかの有効数字が結果の小数点以下の桁数と一致するように四捨五入されます。
• べき乗は、ベースでのみ確実に四捨五入されます。
• 末尾のゼロは、数値の後の小数点以下の桁の後に配置されます。 たとえば、1200です。
• 最後のステップでラウンドします。 該当する場合は括弧の後に続きます。

有効数字の計算と計算機

Good Calculatorsには、独自の有効数字計算機があり、数値が保持する有効数字の数を計算して計算します。

有効数字計算機でサポートされている演算子と関数は何ですか？

• 加算（+）、減算（-）、除算（/または÷）、乗算（*またはx）、指数（^）などの算術関数。
• （）のようなグループ記号。
• log n、lnnのような関数。
• 円周率のような定数、e。

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結果の精度のために有効数字計算機を使用する方法は？

有効数字計算機を計算する場合、結果データが正確でないことがあります。 したがって、データの精度を高めるには、数値の最後に＃を付けます。 たとえば、6.24＃。

 例：10.00698÷13.6 = 0.736（有効数字は3です）。

 10.00698÷13.6＃= 0.7358074（有効数字は7です）。

数字の最後に＃記号を追加すると、単に数字を入力するよりも正確な結果が得られます。 有効数字は、測定と計算の精度を高めるための単なる方法です。 有効数字の計算に上記のルールを適用することにより、ユーザーはより正確に結果を得ることができます。 これは、科学計算のすべての分野に適用可能であり、科学データの評価に関連する直接的な影響を及ぼします。