1. 오류 최소화 : 과학적 측정은 거의 완벽하지 않습니다. 기기 정밀도, 인간 오류 또는 환경 변동과 같은 다양한 요인의 영향을받을 수 있습니다. 여러 번의 판독 값을 가져 오는 데 도움이됩니다.
* 특이 치 식별 : 한 독서가 다른 독서와 크게 다르면 실수로 인한 이상치 일 수 있습니다.
* 평균 임의의 오류 : 무작위 오류는 여러 판독 값에서 평균화 될 때 서로를 취소하는 경향이있어 최종 결과가 더 정확합니다.
2. 정밀도 개선 : 여러 판독 값을 사용하면 측정의 평균 및 표준 편차를 계산할 수 있습니다. 이를 통해 측정의 정밀도에 대한 더 나은 아이디어를 제공합니다. 판독 값이 평균 값에 대해 얼마나 밀접하게 클러스터됩니다.
3. 통계적 유의성 : 경우에 따라 통계 분석에는 여러 번 반복되는 판독 값이 필수적입니다. 이것은 두 측정의 차이가 유의한지 또는 임의의 변화로 인해 단지 유의한지 확인하려고 할 때 특히 그렇습니다.
4. 확인 : 반복 측정은 초기 결과를 확인하는 방법을 제공합니다. 일관된 결과를 세 번 얻으면 데이터의 신뢰성을 강화합니다.
중요한 참고 : 반복의 수는 실험, 사용 된 기기 및 원하는 정밀도 수준에 따라 다를 수 있습니다. 때로는 세 번의 판독 값이 충분할 수 있지만 다른 실험에는 더 많은 반복이 필요할 수 있습니다.
요약하면, 과학에서 3 번 반복 읽기는 정확성, 정밀성 및 데이터의 신뢰성을 향상시키는 데 사용되는 기술입니다. 오류를 최소화하고 결과가 통계적으로 건전한지 확인하는 데 도움이됩니다.
