Aléatoire vs Définitions et exemples d'erreurs systématiques

Peu importe votre prudence, il y a toujours une erreur dans un la mesure. L'erreur n'est pas une "erreur" - elle fait partie du processus de mesure. En science, l'erreur de mesure est appelée erreur expérimentale ou erreur d'observation.

Il existe deux grandes classes d'erreurs d'observation: erreur aléatoire et erreur systématique. L'erreur aléatoire varie de façon imprévisible d'une mesure à l'autre, tandis que l'erreur systématique a la même valeur ou proportion pour chaque mesure.

Points clés à retenir

Si vous prenez plusieurs mesures, les valeurs se regroupent autour de la valeur réelle. Ainsi, l'erreur aléatoire affecte principalement précision. En règle générale, une erreur aléatoire affecte le dernier chiffre significatif d'une mesure.

Les principales raisons de l'erreur aléatoire sont les limitations des instruments, les facteurs environnementaux et les légères variations de procédure. Par exemple:

• Lorsque vous vous pesez sur une balance, vous vous positionnez légèrement différemment à chaque fois.
• Lorsque vous prenez un lecture du volume dans une fiole, vous pouvez lire la valeur sous un angle différent à chaque fois.
• Mesurer la masse d'un échantillon sur une balance analytique peut produire des valeurs différentes lorsque les courants d'air affectent la balance ou lorsque l'eau entre et sort du spécimen.
• La mesure de votre taille est affectée par des changements mineurs de posture.
• La mesure de la vitesse du vent dépend de la hauteur et de l'heure auxquelles une mesure est prise. Plusieurs lectures doivent être prises et moyennées car les rafales et les changements de direction affectent la valeur.
• Les lectures doivent être estimées lorsqu'elles se situent entre des repères sur une échelle ou lorsque l'épaisseur d'un repère de mesure est prise en compte.

Parce qu'une erreur aléatoire se produit toujours et ne peut pas être prédit, il est important de prendre plusieurs points de données et d'en faire la moyenne pour avoir une idée de l'ampleur de la variation et estimer la valeur réelle.

L'erreur systématique est prévisible et soit constante soit proportionnelle à la mesure. Les erreurs systématiques influencent principalement une mesure précision.

Les causes typiques d'erreur systématique comprennent l'erreur d'observation, l'étalonnage imparfait de l'instrument et les interférences environnementales. Par exemple:

• Oublier de tarer ou de remettre à zéro une balance produit des mesures de masse qui sont toujours "désactivées" de la même quantité. Une erreur causée par la non-mise à zéro d'un instrument avant son utilisation est appelée erreur de décalage.
• Ne pas lire le ménisque au niveau des yeux pour une mesure de volume entraînera toujours une lecture inexacte. La valeur sera toujours faible ou élevée, selon que la lecture est prise au-dessus ou au-dessous de la marque.
• La mesure de la longueur avec une règle en métal donnera un résultat différent à une température froide qu'à une température chaude, en raison de la dilatation thermique du matériau.
• Un thermomètre mal calibré peut donner des lectures précises dans une certaine plage de températures, mais devenir inexact à des températures plus élevées ou plus basses.
• La distance mesurée est différente en utilisant un nouveau ruban à mesurer en tissu par rapport à un ancien, étiré. Les erreurs proportionnelles de ce type sont appelées erreurs de facteur d'échelle.
• Dérive se produit lorsque les lectures successives deviennent constamment inférieures ou supérieures au fil du temps. Les équipements électroniques ont tendance à être susceptibles de dériver. De nombreux autres instruments sont affectés par une dérive (généralement positive) lorsque l'appareil se réchauffe.

Une fois sa cause identifiée, l'erreur systématique peut être réduite dans une certaine mesure. L'erreur systématique peut être minimisée en étalonnant régulièrement l'équipement, en utilisant des contrôles dans les expériences, en réchauffant les instruments avant de prendre des lectures et en comparant les valeurs avec normes.

Bien que les erreurs aléatoires puissent être minimisées en augmentant la taille de l'échantillon et en faisant la moyenne des données, il est plus difficile de compenser les erreurs systématiques. La meilleure façon d'éviter les erreurs systématiques est de se familiariser avec les limites des instruments et de savoir comment les utiliser correctement.

• Les deux principaux types d'erreur de mesure sont l'erreur aléatoire et l'erreur systématique.
• Une erreur aléatoire fait qu'une mesure diffère légèrement de la suivante. Cela vient de changements imprévisibles au cours d'une expérience.
• L'erreur systématique affecte toujours les mesures de la même quantité ou de la même proportion, à condition qu'une lecture soit effectuée de la même manière à chaque fois. C'est prévisible.
• Les erreurs aléatoires ne peuvent pas être éliminées d'une expérience, mais la plupart des erreurs systématiques peuvent être réduites.

• Bland, J. Martin et Douglas G. Altman (1996). "Notes statistiques: erreur de mesure." BMJ 313.7059: 744.
• Cochran, W. G. (1968). "Erreurs de mesure dans les statistiques". Technométrie. Taylor & Francis, Ltd. au nom de l'American Statistical Association et de l'American Society for Quality. 10: 637–666. est ce que je:10.2307/1267450
• Dodge, Y. (2003). Le dictionnaire Oxford des termes statistiques. OUP. ISBN 0-19-920613-9.
• Taylor, J. R. (1999). Une introduction à l'analyse des erreurs: l'étude des incertitudes dans les mesures physiques. Livres scientifiques universitaires. p. 94. ISBN 0-935702-75-X.