الخطأ في القياس - Measurement Error

اقرأ في هذا المقال


ما هو خطأ القياس – Measurement Error؟

خطأ القياس والذي يسمّى أيضًا “خطأ الملاحظة”، وهو الفرق بين الكمية المقاسة وقيمتها الحقيقية، ويتضمن الخطأ العشوائي (random error)، والمقصود به “الأخطاء التي تحدث بشكل طبيعي والتي يمكن توقعها مع أي تجربة”، والخطأ المنهجي (systematic error)، والمقصود به الخطأ الناتج عن أداة تمت معايرتها بشكل خاطئ تؤثر على جميع القياسات”.

شرح مفهوم خطأ القياس:

على سبيل المثال، لنفترض أنّك كنت تقيس أوزان (100) رياضي في ماراثون، الميزان الذي تستخدمه هو رطل واحد: هذا خطأ منهجي سينتج عنه أنّ جميع حسابات وزن الجسم للرياضيين تكون بعيدة عن الباوند، من ناحية أخرى، لنفترض أنّ مقياسك كان دقيقًا، قد يعاني بعض الرياضيين من الجفاف أكثر من غيرهم، قد يرتدي البعض ملابس أكثر رطوبة “وبالتالي أثقل” أو (2) أوقية، قطعة حلوى في الجيب على سبيل المثال، هذه أخطاء عشوائية ويجب توقعها، في الواقع، ستحتوي جميع العينات التي تمّ جمعها على أخطاء عشوائية فهي في الغالب، لا مفر منها.

ومثال آخر على ذلك، ضع في اعتبارك أنّ أحد المُختبرين يقوم بقراءة الفترة الزمنية للتأرجح الكامل للبندول، إذا كانت ساعة الإيقاف أو المؤقت تبدأ بثانية واحدة على مدار الساعة، فستتوقف جميع النتائج بمقدار ثانية واحدة، إذا كررنا هذه التجربة عشرين مرة، “بدءًا من ثانية واحدة في كل مرة”، فسيكون هناك خطأ في النسبة المئوية في المتوسط المحسوب للنتائج؛ ستكون النتيجة النهائية أكبر قليلاً من الفترة الحقيقية.

يمكن أن يزداد حجم أخطاء القياس بسرعة عند استخدامها في المعادلات الرياضية، على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم خطأ صغيرًا في قياس السرعة لحساب الطاقة الحركية، فيمكن أن تتضاعف أخطائك بسهولة أربع مرات، لحساب هذا، يجب عليك استخدام صيغة لانتشار الخطأ كلما استخدمت مقاييس غير مؤكدة في تجربة لحساب شيء آخر.

أنواع مقاييس الخطأ المختلفة:

تشمل مقاييس الخطأ المختلفة ما يلي:

  • الخطأ المطلق (Absolute Error): مقدار الخطأ في القياس، على سبيل المثال، إذا صعدت على ميزان للقياس وأعطى الميزان قيمة (150) رطلاً لكنك تعلم أنّ وزنك الحقيقي هو (145) رطلاً، فإنّ الميزان سيكون به خطأ مطلق قدره (150) رطلاً – (145) رطلاً = (5) أرطال.
  • أكبر خطأ محتمل (Greatest Possible Error): يُعرَّف بأنّه نصف وحدة القياس، على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم مسطرة تقيس قيم كاملة “أي بدون أي كسور”، فإنّ أكبر خطأ ممكن هو نصف ياردة.
  • خطأ في الأداة المستخدمة (Instrument Error): خطأ ناتج عن أداة غير دقيقة، “مثل مقياس متوقف أو استبيان سيء الصياغة”.
  • هامش الخطأ (Margin of Error): قيمة أعلى أو أدنى من قياسك، على سبيل المثال، قد تقول إنّ الطفل العادي يزن (8) أرطال بهامش خطأ (2) رطل، أي (± 2 رطل).
  • خطأ في موقع القياس (Measurement Location Error): ناتج عن وضع أداة في مكان ما لا يجب وضعها فيه، مثل ترمومتر “ميزان حرارة” ترك في الشمس.
  • خطأ الشخص الذي يقيس (Operator Error): العوامل البشرية التي تسبب الخطأ، مثل قراءة مقياس بشكل غير صحيح.
  • النسبة المئوية للخطأ (Percent Error): طريقة أخرى للتعبير عن خطأ القياس، ويتم التعبير عنها كالتالي:

Percent Error = (measured value – actual value)/actual value

  • الخطأ النسبي (Relative Error): نسبة الخطأ المطلق للقياس المقبول، ويتم التعبير عنها كالتالي:

relative = E absolute/E measured

طرق لتقليل خطأ القياس:

  • تحقق مرتين من جميع القياسات للتأكد من دقتها، على سبيل المثال، أدخل جميع المدخلات في ورقتي عمل بشكل مزدوج وقارنها.
  • تحقق مرة أخرى من أنّ الصيغ والمعادلات الرياضية الخاصة بك صحيحة.
  • تأكد من أنّ الأشخاص المراقبين والمسؤولين عن القياس مدربون جيدًا.
  • قم بإجراء القياس باستخدام الجهاز الذي يتميز بأعلى دقة.
  • خذ القياسات في ظل ظروف خاضعة للرقابة.
  • عمل اختبار تجريبي لأدوات القياس الخاصة بك، على سبيل المثال، قم بتكوين مجموعة ملاحظات واسأل عن مدى سهولة أو صعوبة فهم الأسئلة.
  • استخدم مقاييس متعددة لنفس البنية، على سبيل المثال، إذا كنت تريد قياس الضغط الجوي، فاستخدم جهازين مختلفين للقياس.

الإجراءات الإحصائية لتقييم خطأ القياس:

الطرق التالية لتقييم “الموثوقية المطلقة”:

  • الخطأ القياسي في القياس (Standard error of measurement (SEM)): يقدّر كيفية تقدير القياسات المتكررة المأخوذة على نفس الأداة حول النتيجة الحقيقية.
  • معامل التباين (Coefficient of variation (CV)): مقياس تباين توزيع الدرجات أو القياسات المتكررة، تشير القيم الأصغر إلى تباين أصغر وبالتالي تكون هي القيم الأقرب إلى النتيجة الحقيقية.
  • حدود التوافق (Limits of agreement (LOA)): يعطي تقديرًا للفاصل الزمني حيث توجد نسبة من الاختلافات بين القياسات.

المصدر: Measurement ErrorMeasurement Error (Observational Error)Effects of Measurement Error


شارك المقالة: