В научных исследованиях ошибка измерения — это разница между наблюдаемым значением и истинным значением чего-либо. Это также называется ошибкой наблюдения или экспериментальной ошибкой.
Существует два основных типа погрешности измерения:
- Случайная ошибка — это случайная разница между наблюдаемыми и истинными значениями чего-либо (например, исследователь, неправильно взвешивающий весы, записывает неверное измерение).
- Систематическая ошибка — это постоянная или пропорциональная разница между наблюдаемыми и истинными значениями чего-либо (например, неверно откалиброванные весы постоянно регистрируют веса как более высокие, чем они есть на самом деле).
Распознавая источники ошибок, вы можете уменьшить их влияние и записывать точные и точные измерения. Оставленные незамеченными, эти ошибки могут привести к предвзятости исследования, такой как предвзятость из-за пропущенных переменных или информационная предвзятость.
Систематическая ошибка, как правило, является более серьезной проблемой в исследованиях.
При случайной ошибке несколько измерений будут группироваться вокруг истинного значения. Когда вы собираете данные из большой выборки, ошибки в разных направлениях компенсируют друг друга.
Систематические ошибки гораздо более проблематичны, потому что они могут исказить ваши данные от истинного значения. Это может привести к ложным выводам о связи между изучаемыми переменными.
Случайная ошибка почти всегда присутствует в научных исследованиях, даже в строго контролируемых условиях. Хотя вы не можете полностью избавиться от нее, вы можете уменьшить случайную ошибку, выполнив повторные измерения, используя большую выборку и контролируя посторонние переменные.
Вы можете избежать систематических ошибок, тщательно разработав процедуры отбора проб, сбора данных и анализа. Например, используйте триангуляцию для измерения ваших переменных несколькими методами; регулярно калибровать инструменты или процедуры; использовать случайную выборку и случайное распределение; и применяйте маскировку (ослепление), где это возможно.
