1. 정확도와 정밀도 :
* 정확도 : 측정이 실제 값에 얼마나 가깝는가. 부정확 한 측정은 부정확 한 결과와 결론으로 이어집니다.
* 정밀 : 서로 반복되는 측정이 얼마나 가까운 지. 정밀도가 좋지 않으면 관찰 된 변화가 실제인지 또는 임의의 오류로 인한 지 확인하기가 어렵습니다.
2. 기기 오류 :
* 교정 : 기기를 올바르게 보정하지 않으면 측정이 정확하지 않습니다.
* 해상도 : 기기가 측정 할 수있는 가장 작은 단위. 해상도가 낮은 기기는 정확도와 정밀도를 제한 할 수 있습니다.
* 드리프트 : 기기는 시간이 지남에 따라 표류 할 수있어 측정이 부정확합니다.
3. 인간 오류 :
* 읽기 오류 : 스케일 또는 디지털 디스플레이를 잘못 읽었습니다.
* 샘플링 바이어스 : 연구중인 인구를 대표하지 않는 샘플을 선택합니다.
* 기록 오류 : 데이터 기록의 실수.
4. 환경 적 요인 :
* 온도 : 극한의 온도는 기기와 재료에 영향을 줄 수 있습니다.
* 습도 : 일부 측정의 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
* 전자기 간섭 : 전자 기기를 방해 할 수 있습니다.
5. 측정 효과 :
* 옵저버 효과 : 무언가를 관찰하는 행위는 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 이것은 특히 행동 과학 실험과 관련이 있습니다.
* 반응성 : 실험의 참가자는 자신이 관찰되고 있음을 알고 다르게 행동 할 수 있습니다.
측정이 실험 결과에 영향을 미치는 방법 :
* 잘못된 결론 : 부정확 한 측정은 데이터에 대한 잘못된 해석으로 이어질 수 있습니다.
* 재현성 부족 : 잘못 수행되지 않은 측정은 실험 결과를 복제하기가 어렵습니다.
* 바이어스 결과 : 인적 오류 및 기기 오류는 데이터에 대한 편향을 도입 할 수 있습니다.
* 신뢰할 수없는 결과 : 정밀도와 정확도가 낮은 측정은 신뢰할 수없는 결과를 얻을 수 있습니다.
요약하면, 정확하고 정확한 측정은 유효하고 신뢰할 수있는 실험 결과를 얻는 데 중요합니다. 측정의 모든 오류는 실험 결과에 크게 영향을 미칠 수 있으며 부정확 한 결론을 이끌어냅니다.
