Incertidumbre y Error
La incertidumbre es una estimación cuantitativa del error que está presente en todos los datos; en donde todas las medidas contienen alguna incertidumbre generada a través del error sistemático o del error común.
Reconocer la incertidumbre de los datos es un componente importante en la presentación de los resultados de la investigación científica y es por ello que otro punto importante es que la incertidumbre es malentendida comúnmente como que significa que los científicos no están seguros de sus resultados, pero el término especifica el grado por el cual los científicos sí están seguros de sus datos. Además debemos recordar siempre que la incertidumbre nunca puede ser reducida a cero.
La Confiabilidad
Como consecuencia del error, las medidas científicas no se reportan como valores sencillos, sino como gamas o promedios con barras de errores en un gráfico o signos de ± en una tabla. Karl Pearson primero describió los métodos matemáticos para determinar la distribución de la probabilidad de las medidas científicas, y estos métodos forman la base de las aplicaciones estadísticas en la investigación científica. Las técnicas estadísticas nos permiten estimar y reportar el error que rodea un valor, después de que se han repetido las medidas de ese valor.
La Propagación del Error
Como reconoció Pearson, la incertidumbre en la investigación científica es inherente, y por esta razón es clave para los científicos reconocer y tomar en cuenta los errores dentro de un conjunto de datos. Ignorar la fuente de un error puede conducir a la propagación y magnificación de ese error.
El reconocimiento y la reducción del error
La propagación del error no está limitada al modelado matemático. Siempre es una preocupación en la investigación científica, especialmente en los estudios que proceden en pasos de incrementación múltiple, debido a que el error en un paso puede incrementarse fácilmente en el siguiente paso.
Como consecuencia, los científicos han desarrollado varias técnicas para ayudar en la cuantificación del error. El uso de los controles en la experimentación científica ayuda a cuantificar el error en un experimento e identifica el error sistemático, ya sea para medirlo o eliminarlo.
La reducción del error estadístico es frecuentemente tan simple, como la repetición de una medida de investigación u observación variada para reducir la incertidumbre en el registro de valores obtenidos.
El error sistemático puede ser más difícil de precisar, introduciéndose sigilosamente en la investigación, debido al sesgo instrumental, errores humanos, diseño pobre de investigación o presunciones erradas sobre el comportamiento de las variables en un sistema.
Desde este punto de partida, la identificación y cuantificación de la fuente del error sistemático en una investigación, puede ayudarles a los científicos a entender mejor el comportamiento del sistema en sí.
El error es equivalente a equivocación. Cuando en realidad su significado está asociado con la incerteza en la determinación del resultado de una medición.
Al establecer un intervalo, se podrá mostrar con mayor precisión una medida.
Donde hallamos el valor que mejor represente la medida y a un semi ancho llamado incerteza o incertidumbre, o error absoluto de la medición.
La importancia de los errores:
En ell proceso de medición existe factores como los instrumentos usados, el método y el observador quien la realiza, que nos limitan a dar como resultado certero.
Otra fuente de error:
· Exactitud y la precisión de los instrumentos
· La exactitud está asociada a la calidad de la calibración de los instrumentos.
· La precisión está asociada a la menor variación que se pueda detectar con el instrumento o método.
Existen unas clases de errores experimentales:
· Errores sistemáticos
· Errores aleatorios, erráticos o estadísticos
· Errores ilegítimos o espurios
No hay comentarios:
Publicar un comentario