우리 대부분이 과학 논문이나 보도 자료를 읽을 때, 우리는 과학자들이 테스트 중에 측정하는 것이 정확하다고 가정하므로 신뢰합니다. 그러나 과학 연구자들도 인간이며, 측정 할 때 실수를 할 수 있습니다. 과학에는 세 가지 유형의 측정 오류가 있습니다.
우리는 자신의 실험을 수행 할 때 동일한 실수를 피할 수 있도록 여기로 갈 것입니다. 먼저, 오류는 실제 값과 관찰 된 값 사이의 불일치라는 점을 명심하십시오. 연구원이 오류를 사실로 받아들이고 그 결과를 홍보하면 청중을 오도하거나 잘못 인도 할 수 있습니다.
랜덤 오류에 익숙해지기
임의의 오류는 실험에서 알려지지 않았으며 예측할 수 없으며 통제 할 수없는 변경으로 인해 발생합니다. 임의의 오류가 측정에 미치는 영향은 매번 다릅니다. 예를 들어, 풍속과 같은 환경 적 요인은 임의의 오류를 유발할 수 있습니다. 과학자가 산발적이지만 강렬한 바람 돌풍이 특징 인 하루에 야외 측정을 시도하는 것을 고려하십시오. 그들이 갑자기 돌풍이 발생하면 악기를 읽으려고한다면, 그 환경 적 요인으로 인해 임의의 오류가 발생할 수 있습니다.
평균을 결정하기 위해 몇 가지 측정을 수행하여 복제라는 프로세스에 참여하는 것은 임의 오류의 영향을 제거하는 신뢰할 수있는 방법 중 하나입니다. 각 측정에는 변동이 있지만 집단 결과는 실수 인 이상치에 비해 올바른 측정을 인식하는 데 도움이됩니다. 대안으로, 통제 할 수없는 요소를 덜 문제가 만드는 데 측정 기술을 정제하는 것을 고려하십시오.
이러한 접근 방식을 취하는 인내심과 시행 착오에 참여하려는 의지가 필요하지만 정확한 결과가 우선 순위라면 돈을 지불 할 수 있습니다.
체계적인 오류는 어떻습니까?
연구원들은 또한 실험을 수행하는 동안 체계적인 오류를 조심하고 최소화해야합니다. 임의의 오류와 달리, 사람이 동일한 방식으로 읽거나 변경하지 않고 악기를 사용하는 한 체계적인 오류가 예측 가능합니다. 이 경우 오류는 각 시도마다 동일한 비율만큼 결과에 영향을 미칩니다. 체계적인 오류는 일반적으로 일관되게 긍정적이거나 부정적이므로 일부 사람들은 그것들을 편견으로 분류합니다.
여러 종류의 체계적인 오류가 존재합니다. 첫 번째는 도구 오류입니다. 보정되지 않은 기기에서 발생하거나 측정 도구가 고장 났고 사용자가 인식하지 못한 경우 발생할 수 있습니다. 여러 연구원이 숫자를 둥글게하고 시작시 절차에 동의하지 않을 때와 같은 절차 오류가 발생할 수 있습니다. 한 사람이 반올림하고 다른 사람이 반올림하면 불일치가 결과에 들어옵니다. 그런 다음 환경 오류가 있으며, 이는 이전 섹션에 설명 된 변동 조건과 다릅니다. 그들은 측정 도구를 사용하는 곳마다 연구원이 통제 할 수있는 지속적인 환경 조건과 관련이 있습니다.
예를 들어, 연구원이 기기가 제대로 작동하기에는 너무 습한 방에서 실내 측정을 수행하면 환경 오류가 결과를 테이프 할 수 있습니다. 이론적 오류도 문제를 일으킬 수 있습니다. 사람이 측정 장비와 관련된 지나치게 단순한 이론에 너무 크게 의존 할 때, 다른 사람들을 간과하면서 그 측면에 너무 많은 돈을 지불하는 패턴에 빠질 수 있습니다. 마지막으로 관찰 오류가 있습니다. 사람들이 측정 기기를 잘못 읽을 때 발생합니다.
인간 오류는 실수를 유발합니다
사람들이 전체 초보자 또는 숙련 된 전문가로서 실험을하든 모두 과학적 방법의 단계를 따라야합니다. 가설을 세우고 테스트하는 것은 이전에 들었던 몇 가지 단계입니다. 열정과 열정은 과학 탐험을 특히 보람있게 만들 수있는 두 가지이지만, 당신은 당신의 흥분이 정확성을 방해하지 않도록해서는 안됩니다.
.사람들이 측정을 통해 서두르거나 시간을 올바르게 가져가는 방법을 배우지 않으면 Blunders는 결과의 유효성에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 종류의 문제를 총 오류라고도합니다. 당신은 그것들을 인간의 오류로 인한 부정확 한 것으로 생각할 수 있습니다. 일부 관찰 오류도 실수입니다. 과학계에서 일반적으로 논의되는 두 가지 유형의 실수는 추정 오류 및 전사 오류입니다. 측정 도구로 정확한 판독 값을 얻을 수없고 결과를 읽는 사람들이 동의 할 수없는 경우 추정 오류가 발생할 수 있습니다.
당신이 추정을하고 친구 나 동료에게 당신이 본 것을 확인하도록 요청하지 않으면 일어날 수도 있습니다. 그런 다음 전사 오류는 그림을 잘못 쓰거나 스프레드 시트에 잘못된 필드에 넣는 경우 발생하는 실수와 관련이 있습니다. 다른 사람들이 읽을 수없는 조잡한 필기로 측정을 서둘러 긁어 내면 동료들이 가정을 할 때 전사 오류가 조직 전체에 빠르게 퍼질 수 있습니다.
조심하는 것은 총 오류를 줄이기위한 가장 효과적인 접근법 중 하나입니다. 또한 다른 사람이 측정 한 후 결과를 비교하는 것도 현명합니다.
측정 오류 유형은 어떤 영향을 미치는가?
과학자들이 때때로하는 측정 실수에 대한 이러한 고장을 얻었으므로 잠재적 인 영향에 대해 궁금 할 것입니다. 오류의 심각성은 영향을받는 사람이나 단체의 수와 마찬가지로 차이를 만드는 한 가지 요소입니다. 언제
Facebook은 2016 년과 2017 년에 마케팅 및 참여 지표와 관련된 실수를 인정했으며, 뉴스는 마케팅 담당자 중 하나가 소셜 미디어 플랫폼에 광고에 대해 잘못 청구된다는 오류가 발생했다는 사실을 인정했습니다. Facebook의 고객 중 일부는 해당 사고가 용납 될 수 없다고 결정할 수 있으며 다른 프로모션 방법을 찾을 수 있습니다.
최근에는 과학 팀이 출판 된 논문에 대한 수정을 발행했습니다. 그들은 기후 변화가 온난화 해양 온도에 어떤 영향을 미쳤는지에 대한 연구와 관련된 오류의 마진이 처음 계산 된 것보다 훨씬 크다는 것을 깨달았습니다. 계시는 그들이 그들의 결론에 많은 확신을 가질 수 없다는 것을 의미했습니다. 이 경우 연구원들은 실수를 인정했습니다. 그들은 또한 그들의 발견에 대해 제기 한 모든 우려를 취하고 연구에 사용 된 방법을 재검토하기 위해 노력했습니다. 이러한 반응은 부정확 한 문제를 고치는 것에 대해 진지하다고 전달합니다.
지속적인 개선은 훌륭한 목표입니다
아무도 완벽하지 않으며, 당신은 필연적으로 연구에서 실수를 저질 것입니다. 즉, 측정 오류의 유형과 피하는 방법을 알면 정확한 결과를 얻을 가능성이 높습니다. 측정에 문제가있는 경우 지나치게 좌절하기보다는 개선하기가 더 어려워지기를 결정합니다. 그렇게하면 실수로부터 배우고, 다시 만드는 것을 피하고 시간이 지남에 따라 프로세스를 완성하는 데 더 가까이 다가 갈 수 있습니다.
