Aleatorio vs. Definiciones y ejemplos de errores sistemáticos

No importa cuán cuidadoso sea, siempre hay un error en un medición. El error no es un "error", es parte del proceso de medición. En ciencia, el error de medición se llama error experimental o error de observación.

Hay dos clases amplias de errores de observación: error al azar y error sistematico. El error aleatorio varía de manera impredecible de una medición a otra, mientras que el error sistemático tiene el mismo valor o proporción para cada medición.

Para llevar clave

Si toma varias medidas, los valores se agrupan alrededor del valor verdadero. Por lo tanto, el error aleatorio afecta principalmente

Las principales razones del error aleatorio son las limitaciones de los instrumentos, los factores ambientales y las ligeras variaciones en el procedimiento. Por ejemplo:

• Cuando se pesa en una báscula, se posiciona de manera ligeramente diferente cada vez.
• Al tomar un lectura de volumen en un matraz, puede leer el valor desde un ángulo diferente cada vez.
• Midiendo el masa de una muestra en una balanza analítica puede producir diferentes valores a medida que las corrientes de aire afectan la balanza o cuando el agua entra y sale de la muestra.
• Medir su altura se ve afectado por pequeños cambios de postura.
• La medición de la velocidad del viento depende de la altura y el tiempo en el que se toma una medición. Se deben tomar y promediar múltiples lecturas porque las ráfagas y los cambios de dirección afectan el valor.
• Las lecturas deben estimarse cuando caen entre marcas en una escala o cuando se tiene en cuenta el grosor de una marca de medición.

Porque siempre se produce un error aleatorio y no se puede predecir, es importante tomar varios puntos de datos y promediarlos para tener una idea de la cantidad de variación y estimar el valor verdadero.

El error sistemático es predecible y constante o proporcional a la medición. Los errores sistemáticos influyen principalmente en la medición de exactitud.

Las causas típicas de error sistemático incluyen error de observación, calibración imperfecta del instrumento e interferencia ambiental. Por ejemplo:

• Olvidar tarar o poner a cero un balance produce mediciones de masa que siempre están "apagadas" en la misma cantidad. Un error causado por no establecer un instrumento en cero antes de su uso se denomina error de compensación.
• No leer el menisco a la altura de los ojos para una medición de volumen siempre dará como resultado una lectura inexacta. El valor será consistentemente bajo o alto, dependiendo de si la lectura se toma desde arriba o debajo de la marca.
• Medir la longitud con una regla de metal dará un resultado diferente a una temperatura fría que a una temperatura caliente, debido a la expansión térmica del material.
• Un termómetro calibrado incorrectamente puede dar lecturas precisas dentro de un cierto rango de temperatura, pero puede ser inexacto a temperaturas más altas o más bajas.
• La distancia medida es diferente usando una nueva cinta métrica de tela versus una más vieja y estirada. Los errores proporcionales de este tipo se llaman errores de factor de escala.
• Deriva ocurre cuando las lecturas sucesivas se vuelven consistentemente más bajas o más altas con el tiempo. Los equipos electrónicos tienden a ser susceptibles a la deriva. Muchos otros instrumentos se ven afectados por la deriva (generalmente positiva), a medida que el dispositivo se calienta.

Una vez que se identifica su causa, el error sistemático puede reducirse hasta cierto punto. El error sistemático se puede minimizar calibrando rutinariamente el equipo, utilizando controles en experimentos, calentando instrumentos antes de tomar lecturas y comparando valores con normas.

Si bien los errores aleatorios pueden minimizarse aumentando el tamaño de la muestra y promediando los datos, es más difícil compensar los errores sistemáticos. La mejor manera de evitar errores sistemáticos es estar familiarizado con las limitaciones de los instrumentos y tener experiencia en su uso correcto.

• Los dos tipos principales de error de medición son el error aleatorio y el error sistemático.
• El error aleatorio hace que una medición difiera ligeramente de la siguiente. Proviene de cambios impredecibles durante un experimento.
• El error sistemático siempre afecta las mediciones en la misma cantidad o en la misma proporción, siempre que una lectura se tome de la misma manera cada vez. Es predecible
• Los errores aleatorios no pueden eliminarse de un experimento, pero la mayoría de los errores sistemáticos pueden reducirse.

• Bland, J. Martin y Douglas G. Altman (1996). "Notas de estadísticas: error de medición". BMJ 313.7059: 744.
• Cochran, W. SOL. (1968). "Errores de medición en estadísticas". Tecnometría. Taylor & Francis, Ltd. en representación de la American Statistical Association y la American Society for Quality. 10: 637–666. doi:10.2307/1267450
• Dodge, Y. (2003). El Diccionario Oxford de Términos Estadísticos. OUP ISBN 0-19-920613-9.
• Taylor, J. R. (1999). Una introducción al análisis de errores: el estudio de las incertidumbres en las mediciones físicas. Libros de ciencias de la universidad. pag. 94. ISBN 0-935702-75-X.