Mga Kamalian sa Pagsukat | Pagklasipika ng mga Kamalian

Upang maintindihan ang konsepto ng mga kamalian sa pagsukat, kailangan nating malaman ang dalawang termino na naglalarawan ng kamalian at ang mga ito ay isinulat sa ibaba:

Tunay na Halaga

Hindi posible na matukoy ang tunay na halaga ng isang bilang sa pamamagitan ng eksperimento. Ang tunay na halaga maaaring ilarawan bilang ang average na halaga ng walang katapusang bilang ng sukatin na halaga kapag ang average na pagkakaiba dahil sa iba't ibang nakakaimpluwensyang factor ay lumapit sa sero.

Sukatin na Halaga

Ito maaaring ilarawan bilang ang tinatayang halaga ng tunay na halaga. Ito ay maaaring makilala sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng ilang sukat na basahin sa panahon ng eksperimento, sa pamamagitan ng pag-apply ng angkop na mga approximation sa pisikal na kondisyon.

Ngayon, handa na tayo na ilarawan ang static error. Ang static error ay inilalarawan bilang ang pagkakaiba ng sukat na halaga at ang tunay na halaga ng bilang.
Matematikal, maaari nating isulat ang ekspresyon ng error bilang, dA = Am – At kung saan, dA ang static error Am ang sukat na halaga at At ang tunay na halaga.
Dapat tandaan na hindi maaaring matukoy ang absolute value ng error dahil sa kategorya ng tunay na halaga ng bilang ay hindi maaaring matukoy nang wasto.
Tingnan natin ang ilang termino na may kaugnayan sa mga error.

Limiting Errors o Guarantee Errors

Ang konsepto ng guarantee errors ay maaaring maisalin kung susundin natin ang uri ng error sa pamamagitan ng pagtingin sa isang halimbawa. Sabihin nating may manufacturer na gumagawa ng ammeter, ngayon siya ay dapat magpangako o ideklara na ang error sa ammeter na ipinagbibili niya ay hindi hihigit sa limit na itinakda niya. Ang limit na ito ng error ay kilala bilang limiting errors o guarantee error.

Relative Error o Fractional Error

Ito ay inilalarawan bilang ang ratio ng error at ang naitakdang magnitude ng bilang. Matematikal, isusulat natin bilang,

Kung saan, dA ang error at A ang magnitude.
Ngayon, interesado tayo sa pag-compute ng resultant limiting error sa ilalim ng sumusunod na mga kaso:

(a) Sa pamamagitan ng pagkuha ng sum ng dalawang bilang: Tingnan natin ang dalawang sukat na bilang a1 at a2. Ang sum ng dalawang bilang na ito ay maaaring ipahayag ng A. Kaya maaari nating isulat A = a1 + a2. Ngayon, ang relative incremental value ng function na ito ay maaaring makalkula bilang

Paghihiwalay ng bawat term tulad ng ipinapakita sa ibaba at sa pamamagitan ng pag-multiply at pag-divide ng a1 sa unang term at a2 sa ikalawang term, mayroon tayo

Sa itaas na equation, makikita natin na ang resultant limiting error ay katumbas ng sum ng mga produkto na nabuo sa pamamagitan ng pag-multiply ng individual na relative limiting errors sa ratio ng bawat term sa function. Parehong proseso ay maaaring gamitin upang makalkula ang resultant limiting error dahil sa summation ng higit sa dalawang bilang. Upang makalkula ang resultant limiting error dahil sa pagkakaiba ng dalawang bilang, basahin lamang ang addition sign sa subtraction at ang natitirang proseso ay pareho.
(b) Sa pamamagitan ng pagkuha ng product ng dalawang bilang: Tingnan natin ang dalawang bilang a1 at a2. Sa kasong ito, ang product ng dalawang bilang ay ipinahayag bilang A = a1.a2. Ngayon, pag-log sa parehong side at pag-differentiate sa A, mayroon tayong resultant limiting errors bilang

Sa itaas na equation, makikita natin na ang resultant error ay ang sum ng relative mga kamalian sa pagsukat ng terms. Parehong proseso ay maaaring gamitin upang makalkula ang resultant limiting error para sa power factor. Kaya ang relative error ay n times sa kasong ito.

Mga Uri ng Kamalian

Bukod pa doon, may tatlong uri ng mga kamalian batay sa kanilang pinagmulan.

Gross Errors

Ang kategorya ng mga kamalian na ito ay kinabibilangan ng lahat ng mga pagkakamali ng tao habang nasa proseso ng pagbabasa, pagrerecord, at pagbabasa ng mga resulta. Ang mga pagkakamali sa pagkalkula ng mga error ay kasama rin sa kategoryang ito. Halimbawa, habang nasa proseso ng pagbabasa mula sa meter ng instrumento, maaaring basahin ang 21 bilang 31. Ang lahat ng uri ng error ay kasama sa kategoryang ito. Ang gross errors ay maaaring iwasan sa pamamagitan ng paggamit ng dalawang angkop na hakbang at ang mga ito ay isinulat sa ibaba:

1. Ang wastong pag-aalamin, pagrerecord, at pagkalkula ng data ay dapat gawin.

2. Ang pagtaas ng bilang ng mga eksperimenter ay maaaring makatulong sa pagbawas ng gross errors. Kung bawat eksperimenter ay nagsasagawa ng iba't ibang pagbabasa sa iba't ibang puntos, ang pagkuha ng average ng mas maraming pagbabasa ay maaaring makatulong sa pagbawas ng gross errors.

Systematic Errors

Upang maintindihan ang mga uri ng mga kamalian, susundin natin ang systematic errors bilang

Instrumental Errors

Ang mga kamalian na ito ay maaaring dahil sa maling konstruksyon, calibration ng instrumento ng pagsukat. Ang mga uri ng error na ito maaaring dahil sa friction o maaaring dahil sa hysteresis. Ang mga uri ng error na ito ay kasama rin ang loading effect at maling paggamit ng mga instrumento. Ang maling paggamit ng mga instrumento ay nagresulta sa pagkakamali sa zero adjustment ng mga instrumento. Upang minimisin ang gross mga kamalian sa pagsukat, ang iba't ibang correction factors ay dapat ma-apply at sa extreme condition, ang instrumento ay dapat ma-re-calibrate nang maingat.

Environmental Errors

Ang uri ng error na ito ay nagmumula sa kondisyon ng labas ng instrumento. Ang kondisyong labas ay kasama ang temperatura, presyon, humidity o maaaring kasama ang external magnetic field. Ang mga sumusunod ay ang mga hakbang na dapat sundin upang minimisin ang environmental errors:

• Subukan na panatilihin ang temperatura at humidity ng laboratoryo na constant sa pamamagitan ng paggawa ng ilang arrangement.

• Siguraduhin na wala namang external magnetic o electrostatic field sa paligid ng instrumento.

Observational Errors

Tulad ng pangalan, ang mga uri ng mga kamalian na ito ay dahil sa maling observasyon. Ang maling observasyon ay maaaring dahil sa PARALLAX. Upang minimisin ang PARALLAX error, ang highly accurate meters ay kinakailangan, na may mirrored scales.

Random Errors

Pagkatapos ng pagkalkula ng lahat ng systematic errors, natuklasan na mayroon pa ring mga error sa pagsukat. Ang mga error na ito ay kilala bilang random errors. Ang ilang dahilan ng paglitaw ng mga error na ito ay alam, ngunit mayroon pa ring ilang dahilan na hindi alam. Kaya hindi natin maaaring ganap na alisin ang mga