Относительная ошибка единицы измерения

1) Абсолютная погрешность.

Абсолютную погрешность принято обозначать прописной греческой буквой дельта (Δ).

Чтобы найти абсолютную погрешность, следует воспользоваться формулой:

Δ = |x – x0|

где

Δ — абсолютная погрешность;

x — приближённое (практическое) значение измеряемой величины;

x0 — точное (истинное/теоретическое) значение измеряемой величины.

Абсолютная погрешность имеет ту же единицу измерения, что и измеряемая величина. Например: если измеряемая величина измеряется в метрах, то и абсолютная погрешность будет измеряться в метрах; если изм. величину мы измеряем в килограммах, то и абсолютную погрешность — тоже в килограммах. И так далее.

2) Относительная погрешность.

Относительная погрешность, как правило, обозначается строчной греческой буквой дельта (δ).

Чтобы найти относительную погрешность, следует воспользоваться формулой:

δ = |x – x0|/x0

где

δ — относительная погрешность;

x — приближённое (практическое) значение измеряемой величины;

x0 — точное (истинное/теоретическое) значение измеряемой величины.

Относительная погрешность является безразмерной величиной. Относительная погрешность либо имеет единицу измерения 1 (доли единицы), либо измеряется в процентах.

Чтобы перевести относительную погрешность из долей единицы в проценты, необходимо умножить её на 100.

δ (%) = δ * 100 = (|x – x0|/x0) * 100

Для примера рассмотрим такую задачу.

Ученик измерял линейкой длину карандаша. В результате измерений ученик получил результат, равный 152 мм. Истинная же длина карандаша, измеренная штангенциркулем, равняется 151,7 мм. Вопрос: чему равна абсолютная и относительная погрешность результата измерений ученика?

Дано:

x = 152 мм;

x0 = 151,7 мм.

Найти:

Δ — ?

δ — ?

Решение.

1) Найдём абсолютную погрешность.

Δ = |x – x0| = |152 мм – 151,7 мм| = |0,3 мм| = 0,3 мм.

2) Найдём относительную погрешность.

δ = |x – x0|/x0 = (|152 мм – 151,7 мм|/151,7 мм) * 100% = (0,3 мм : 151,7 мм) * 100% = 0,198 %.

Ответ: Δ = 0,3 мм; δ = ок. 0,198 % (приближённое значение).

Абсолютные и относительные погрешности

Абсолютной
погрешностью
D
называют погрешность измерения,
выраженную в единицах измеряемой
величины. Например, если результат
измерения равен 20,1 мм, а действительное
значение- 20,0 мм, то погрешность измерения
составляет D
= 20,1 – 20,0 = 0,1 мм.

Относительной
погрешностью
измерения δ называют отношение абсолютной
погрешности к истинному (действительному)
значению измеряемой величины

.

Относительная
погрешность δ может быть выражена в
процентах

%.

Разновидностью
относительной является приведённая
погрешность
γ:

%,

где
Х_N
– нормированное значение величины.
Например, Х_N=
Х_max,
где Х_max
– максимальное значение измеряемой
величины.

Систематические погрешности

Систематическими
погрешностями
D_с
называются составляющие погрешности
измерения, остающиеся постоянными или
закономерно изменяющиеся при повторных
измерениях одной и той же величины (рис.
4).
Они возникают под действием отдельных
определенных
факторов — источников погрешностей.
Примером систематических погрешностей
являются погрешности показаний
измерительных приборов вследствие их
неправильной градуировки
или изменения
окружающей температуры.

Причиной
появления систематических погрешностей
также могут быть неисправности
измерительной аппаратуры, несовершенство
метода измерений, неправильная установка
измерительных приборов и отступление
от нормальных условий работы, особенно
самого оператора. Систематические
погрешности в принципе могут быть
выявлены и устранены. Для этого требуется
проведение тщательного анализа возможных
источников погрешностей в каждом
конкретном случае.

Если
известны причины, вызывающие появление
систематической погрешности, то её
можно обнаружить при измерениях и
исключить из результата полностью или
частично введением соответствующих
поправок или устранить изменением
условий измерений, юстировкой, подгонкой
меры и т.д.

Поправка
определяется значением величины,
одноименной с измеряемой, которую
необходимо прибавить к измеренному
значению с целью исключения систематической
погрешности. Количественно поправка сравна абсолютной систематической
погрешности, взятой с обратным знаком:

с
= 
_с.

Однако
систематическую составляющую погрешности
удаётся исключить не полностью. Оставшуюся
неустранённой из результатов
систематическую погрешность называют
неисключённойсистематической
погрешностью.

Случайные погрешности

Случайная
погрешность
–
составляющая погрешности, изменяющаяся
случайным образом при повторных
измерениях одной и той же величины (рис.
5).

Случайная
погрешность является результатом
случайных изменений многочисленных
условий измерений, учёт которых
практически не осуществим, и её можно
обнаружить только при многократных
измерениях.

Случайные
погрешности неизбежны, неустранимы и
всегда присутствуют в результате
измерения. Их влияние может быть учтено
теоретически, путём применения специальных
способов обработки результатов наблюдений
методами теории вероятностей и
математической статистики.

Грубые промахи

Грубая погрешность (промах) –
погрешность измерения, существенно
превышающая ожидаемую при данных
условиях погрешность.

Хд

Х

Причиной
грубой погрешности может служить
невнимательность оператора, неисправность
прибора, кратковременные изменения
условий измерения. Как правило, грубые
погрешности выявляются в результате
обработки результатов измерений с
помощью специальных критериев.

Соседние файлы в папке теория метрология

• #
• #
• #

  12.04.2015332.63 Кб12Древние единицы измерения — Википедия.mht

• #

  12.04.2015369.78 Кб12Русская система мер — Википедия.mht

• #
• #
• #

  12.04.20151.14 Mб9Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии.mht

Статья обновлена 10.07.2022

Что такое погрешность измерения

Любой расчет состоит из истинного и вычисляемого значения. При этом всегда должны учитываться значения ошибки или погрешности. Погрешность — это расхождение между истинным значением и вычисляемым. В маркетинге выделяют следующие виды погрешностей.

1. Математическая погрешность. Она описывается алгебраической формулой и бывает абсолютной, относительной и приведенной. Абсолютная погрешность измерения — это разница между вычисляемым и истинным значением. Относительная погрешность вычисляется в процентном соотношении истинного значения и полученного. Вычисление погрешности приведенной схоже с относительной, указывается она также в процентах, но дает разницу между нормирующей шкалой и полученными данными, то есть между эталонными и полученными значениями.
2. Оценочная погрешность. В маркетинге она бывает случайной и систематической. Случайная погрешность возникает из-за любых факторов, которые случайным образом влияют на измерение переменной в выборке. Систематическая погрешность вызывается факторами, которые систематически влияют на измерение переменной в выборке.

Математическая погрешность: формула для каждого типа

Если определение погрешности можно провести точным путем, она считается математической. Зачем нужно вычисление этого значения в маркетинге?

Погрешности возникают настолько часто, что популярной практикой в исследованиях является включение значения погрешности в окончательные результаты. Для этого используются формулы. Математическая погрешность — это значение, которое отражает разницу между выборкой и фактическим результатом. Если при расчетах учитывалась  погрешность, в тексте исследования указывается что-то вроде: «Абсолютная погрешность для этих данных составляет 3,25%». Погрешность можно вычислить с любыми цифрами: количество человек, участвующих в опросе, погрешность суммы, затраченной на маркетинговый бюджет, и так далее.

Формулы погрешностей вычисляются следующим образом.

Абсолютная погрешность измерений: формула

Формула дает разницу между измеренным и реальным значением.

Относительная погрешность: формула

Формула использует значение абсолютной погрешности и вычисляется в процентах по отношению к фактическому  значению.

Приведенная погрешность: формула

Формула также использует значение абсолютной погрешности. В чем измеряется приведенная погрешность? Тоже в процентах, но в качестве «эталона» используется не реальное значение, а единица измерения любой нормирующей шкалы. Например, для обычной линейки это значение равно 1 мм.

Классификация оценочной погрешности

Определение погрешности в оценках — это всегда методическая погрешность, то есть допустимое значение ошибки, основанное на методах проведения исследования. Погрешность метода вызывает два типа погрешностей — случайные и систематические. Таблица погрешностей в графической форме покажет все возможные типы.

Что такое случайная погрешность

Случайная погрешность бывает статической и динамической. Динамическая погрешность возникает, когда мы имеем дело с меняющимися значениями — например, количество человек в выборке при маркетинговом исследовании. Статическая погрешность описывает ошибки при вычислении неизменных величин — вроде количества вопросов в вопроснике. Все они относятся к случайным погрешностям.

Типичный пример возникновения случайной погрешности — настроение участников маркетингового опроса. Как известно, эмоциональный настрой человека всегда влияет на его производительность. В ходе тестирования одни люди могут быть в хорошем расположении духа, а другие — в «миноре». Если настроение влияет на их ответы по заданному критерию выборки, это может искусственно завышать или занижать наблюдаемые оценки. Например, в случае с истинным значением 1 случайная погрешность может дать как -0,8, так и +0,5 к этому числу. Очень часто это случается при оценке времени ответа, например.

Случайная погрешность добавляет изменчивости данным, но не оказывает постоянного влияния на всю выборку. Вместо этого она произвольно изменяет измеряемые значения в диапазоне. В маркетинговой практике считается, что все случайные погрешности в распределении перекрывают друг друга и практически не влияют на конечный результат. Поэтому случайная погрешность считается «шумом» и в расчет не принимается. Эту погрешность нельзя устранить совсем, но можно уменьшить, просто увеличив размер выборки.

Что такое систематическая погрешность

Систематическая погрешность существует в результатах исследования, если эти результаты показывают устойчивую тенденцию к отклонению от истинных значений. Иными словами, если полученные цифры постоянно выше или ниже расчетных, речь идет о том, что в данных имеется систематическая погрешность.

В маркетинговых исследованиях есть два основных типа систематической погрешности: погрешность выборки и погрешность измерения. 

Погрешность выборки

Погрешность выборки возникает, когда выборка, используемая в исследовании, не репрезентативна для всей совокупности данных. Типы такой погрешности включают погрешность структуры, погрешность аудитории и погрешность отбора.

Погрешность структуры

Погрешность структуры возникает из-за использования неполной или неточной основы для выборки. Распространенным источником такой погрешности в рамках маркетинговых исследований является проведение какого-либо опроса по телефону на основе существующего телефонного справочника или базы данных абонентов. Многие данные там указаны неполно или неточно — например, если люди недавно переехали или изменили свой номер телефона. Также такие данные часто указывают неполную или неверную демографию.

Если в качестве основы для исследования взят телефонный справочник, оно подвержено погрешности структуры, так как не учитывает всех возможных респондентов.

Погрешность аудитории

Погрешность аудитории возникает, если исследователь не знает, как определить аудиторию для исследования. Пример — оценка результатов исследования, проведенного среди клиентов крупного банка. Доля ответов на анкету составила чуть менее 1%. Анализ профессий всех опрошенных показал, что процент пенсионеров среди них в 20 раз выше, чем в целом по городу. Если эта группа значительно различается по интересующим переменным, то результаты будут неверными из-за погрешности аудитории.

Погрешность отбора

Даже если маркетологи правильно определили структуру и аудиторию, они не застрахованы от погрешности отбора. Она возникает, когда процедуры отбора являются неполными, неправильными или не соблюдаются должным образом. Например, интервьюеры при полевом исследовании могут избегать людей, которые живут в муниципальных домах. Потому что, по их мнению, жители вряд ли согласятся пройти такой опрос. Если жители муниципальных домов отличаются от тех, кто проживает в домах бизнес-класса, в результаты опроса будет внесена погрешность отбора.

Как минимизировать погрешность выборки

• Знайте свою аудиторию.
  Знайте, кто покупает ваш продукт, использует его, работает с вами и так далее. Имея базовую социально-экономическую информацию, можно составить стабильную выборку целевой аудитории. Маркетинговые исследования часто касаются одной конкретной группы населения — например, пользователей Facebook или молодых мам.
• Разделите аудиторию на группы.
  Вместо случайной выборки разбейте аудиторию на группы в соответствии с их численностью в общей совокупности данных. Например, если люди с определенной демографией составляют 35% населения, убедитесь, что 35% респондентов исследования отвечают этому условию.
• Увеличьте размер выборки.
  Больший размер выборки приводит к более точному результату.

Погрешность измерения

Погрешность измерения представляет собой серьезную угрозу точности исследования. Она возникает, когда существует разница между искомой информацией — то есть истинным значением, и информацией, фактически полученной в процессе измерения. К таким погрешностям приводят различные недостатки процесса исследования. Погрешность измерения, в основном, вызывается человеческим фактором — например, формулировкой вопросника, ошибками ввода данных и необъективными выводами.

К погрешностям измерения приводят следующие виды ошибок.

Ошибка цели

Ошибка цели возникает, когда существует несоответствие между информацией, фактически необходимой для решения проблемы, и данными , которые собирает исследование. Например, компания Kellogg впустую потратила миллионы на разработку завтраков для снижения уровня холестерина. Реальный вопрос, который нужно было бы задать в исследовании, заключался в том, купят ли люди овсяные хлопья для решения своей проблемы. Ответ «Нет» обошелся бы компании дешевле.

Предвзятость ответов

Некоторые люди склонны отвечать на конкретный вопрос определенным образом. Тогда возникает предвзятость ответа. Предвзятость ответа может быть результатом умышленной фальсификации или неосознанного искажения фактов.

Умышленная фальсификация происходит, когда респонденты целенаправленно дают неверные ответы на вопросы. Есть много причин, по которым люди могут сознательно искажать информацию. Например, они хотят скрыть  или хотят казаться лучше, чем есть на самом деле.

Бессознательное искажение информации происходит, когда респондент пытается быть правдивым, но дает неточный ответ. Этот тип предвзятости может возникать из-за формата вопроса, его содержания или по другим причинам.

Предвзятость интервьюера

Интервьюер оказывает влияние на респондента — сознательно или бессознательно. Одежда, возраст, пол, выражение лица, язык тела или тон голоса могут повлиять на ответы некоторых или всех респондентов.

Ошибка обработки

Примеры включают наводящие вопросы или элементы дизайна анкеты, которые затрудняют запись ответов или приводят к ошибкам в них.

Ошибка ввода

Это ошибки, возникающие при вводе информации. Например, документ может быть отсканирован неправильно, и его данные по ошибке перенесутся неверно. Или люди, заполняющие опросы на смартфоне или ноутбуке, могут нажимать не те клавиши.

Виды проводимых маркетинговых исследований различны, поэтому универсальных рецептов не существует. Мы дадим несколько общих советов, используемых для минимизации систематических погрешностей разного типа.

Как минимизировать погрешность измерения

• Предварительно протестируйте.
  Погрешностей обработки и предвзятости можно избежать, если проводить предварительные тесты вопросника до начала основных интервью.
• Проводите выборку случайным образом.
  Чтобы устранить предвзятость, при выборке респондентов можно включать каждого четвертого человека из общего списка.
• Тренируйте команду интервьюеров и наблюдателей.
  Отбор и обучение тех, кто проводит исследования, должен быть тщательным. Особое внимание нужно уделять соблюдению инструкций в ходе каждого исследования.
• Всегда выполняйте проверку сделанных записей.
  Чтобы исключить ошибки ввода, все данные, вводимые для компьютерного анализа, должны быть перепроверены как минимум дважды.

Мир без ошибок  не может существовать. Но понимание факторов, влияющих на маркетинговые исследования и измеряемые погрешности, имеет важное значение для сбора качественных данных.

При выборе измерительного оборудования всегда стоит типичная задача – количественно описать задачу измерения: что нужно измерять и с какой точностью? Вопрос о реально требуемой точности измерений  всегда является ключевым вопросом, определяющим цену оборудования, поскольку эта цена (цена полного технического решения) резко зависит от требуемой точности измерений.  

Физические величины и погрешности их измерений

Задачей физического эксперимента является определение числового значения измеряемых физических величин с заданной точностью.

Сразу оговоримся, что при выборе измерительного оборудования часто нужно также знать диапазон измерения и какое именно значение интересует: например, среднеквадратическое значение (СКЗ) измеряемой величины в определённом интервале времени, или требуется измерять среднеквадратическое отклонение (СКО) (для измерения переменной составляющей величины), или требуется измерять мгновенное (пиковое) значение. При измерении переменных физических величин (например, напряжение переменного тока) требуется знать динамические характеристики измеряемой физической величины: диапазон частот или максимальную скорость изменения физической величины. Эти данные, необходимые при выборе измерительного оборудования, зависят от физического смысла задачи измерения в конкретном физическом эксперименте.   

Итак, повторимся: задачей физического эксперимента является определение числового значения измеряемых физических величин с заданной точностью. Эта задача решается с помощью прямых или косвенных измерений.

При прямом измерении осуществляется количественное сравнение физической величины с соответствующим эталоном при помощи измерительных приборов. Отсчет по шкале прибора указывает непосредственно измеряемое значение. Например, термометр дает значения измеряемой температуры, а вольтметр – значение напряжения.

При косвенных измерениях интересующая нас физическая величина находится при помощи математических операций над непосредственно измеренными физическими величинами (непосредственно измеряя напряжение U на резисторе и ток I через него, вычисляем значение сопротивления R = U / I ).

Точность прямых измерений некоторой величины X оценивается величиной погрешности или ошибки, измерений относительно действительного значения физической величины X_Д.

Действительное значение величины X_Д (согласно РМГ 29-99) – это значение физической величины, полученное экспериментальным путем и настолько близкое к истинному значению, что в поставленной измерительной задаче может быть использовано вместо него.

Различают абсолютную (∆X) и относительную (δ) погрешности измерений.

Абсолютная погрешность измерения – это погрешность средства измерений, выраженная в единицах измеряемой физической величины, характеризующая абсолютное отклонение измеряемой величины от действительного значения физической величины: ∆X = X – X_Д.

Относительная погрешность измерения – это погрешность измерения, выраженная отношением абсолютной погрешности измерения к действительному значению измеряемой величины. Обычно относительную погрешность выражают в процентах: δ = (∆X / Xд) * 100%.

При оценке точности косвенных измерений некоторой величины X₁, функционально связанной с физическими величинами X₂, X₃,…,   X₁ = F (X₂, X₃, …),  учитывают погрешности прямых измерений каждой из величин X₂, X₃,… и характер функциональной зависимости F (). Приводим ниже примеры вычисления погрешности косвенного измерения для четырёх наиболее типичных функциональных зависимостей.

Характер функциональной зависимости F ()	Абсолютная погрешность косвенного измерения физической величины X1	Относительная погрешность косвенного измерения физической величины X1 (* 100%)
X1= X2+ X3	∆X1= ∆X2+ ∆X3	δ = ( ∆X2+ ∆X3 ) / (X2+ X3)
X1= X2– X3	∆X1= ∆X2+ ∆X3	δ = ( ∆X2+ ∆X3 ) / (X2– X3)
X1= X2* X3	∆X1=X3*∆X2+ X2*∆X3	δ = (∆X2/X2) + (∆X3/X3)
X1= X2 / X3	∆X1=(X3*∆X2+ X2*∆X3)/(X3)2	δ = (∆X2/X2) + (∆X3/X3)

Приведём краткое определение некоторых других погрешностей средств измерений, согласно  РМГ 29-99:

• Погрешность средства измерений — разность между показанием средства измерений и истинным (действительным) значением измеряемой физической величины.
• Систематическая погрешность средства измерений — составляющая погрешности средства измерений, принимаемая за постоянную или закономерную изменяющуюся.
• Случайная погрешность средства измерений — составляющая погрешности средства измерений, изменяющаяся случайным образом.
• Приведенная погрешность средства измерений — относительная погрешность, выраженная отношением абсолютной погрешности средства измерений к условно принятому значению величины, постоянному во всем диапазоне измерений или в части диапазона.
• Основная погрешность средства измерений — погрешность средства измерений, применяемого в нормальных условиях.
• Дополнительная погрешность средства измерений — составляющая погрешности средства измерений, возникающая дополнительно к основной погрешности вследствие отклонения какой-либо из влияющих величин от нормального ее значения или вследствие ее выхода за пределы нормальной области значений.
• Стабильность средства измерений — качественная характеристика средства измерений, отражающая неизменность во времени его метрологических характеристик (в качестве количественной оценки стабильности служит нестабильность средства измерений).
• Нестабильность средства измерений — изменение метрологических характеристик средства измерений за установленный интервал времени.
• Класс точности средств измерений —  обобщенная характеристика данного типа средств измерений, как правило, отражающая уровень их точности, выражаемая пределами допускаемых основной и дополнительных погрешностей, а также другими характеристиками, влияющими на точность.

---

По данной теме читайте также: 

• Пределы допускаемой погрешности измерений
• Условия измерений нормальные