1.9: 측정의 불확실성: 정확성과 정밀성

과학자들은 일반적으로 연구 결과의 품질을 보장하고 결과의 정밀도와 정확성을 평가하기 위해 수량을 반복적으로 측정합니다. 동일한 방식으로 반복했을 때 매우 유사한 결과가 나오면 측정이 정확하다고 합니다. 측정 결과가 실제 값 또는 허용된 값에 매우 가까운 경우 측정이 정확한 것으로 간주됩니다. 정밀한 값은 서로 일치합니다. 실제로 정확한 값은 실제 값과 일치합니다.

제약 회사의 품질 관리 화학자가 500mL의 기침 시럽을 저장병에 분배하는 세 가지 기계의 정확성과 정밀도를 확인하는 임무를 맡고 있다고 가정해 보겠습니다. 화학자는 표 1에 보고된 대로 각 기계를 사용하여 5개의 병을 채운 다음 분배된 실제 용량을 신중하게 결정합니다.

이러한 결과를 고려하여 화학자는 디스펜서 #1이 정밀하지만 정확하지 않다고 보고했습니다. 분배 #1의 모든 값은 서로 가깝지만 목표 값인 500mL에 가까운 값은 없습니다. 디스펜서 #2에 대한 결과는 향상된 정확도(값이 500mL에 가까움)를 나타냈지만 정밀도는 더 나빴습니다(서로 가깝지 않음). 마지막으로, 화학자는 디스펜서 #3이 잘 작동하고 기침 시럽을 정확하고(모든 용량이 목표 용량의 0.2mL 이내임) 정확하게(용량이 0.2mL 이하로 서로 다름) 분배하고 있다고 보고했습니다.

매우 정확한 측정은 정밀도도 높은 경향이 있습니다. 그러나 매우 정밀한 측정이 반드시 정확하지는 않을 수 있습니다. 예를 들어, 부적절하게 보정된 온도계나 결함이 있는 계량 저울은 부정확한 정확한 판독값을 제공할 수 있습니다.

무작위 및 체계적 오류

과학자들은 항상 최고의 정확성과 정밀도로 측정값을 기록하기 위해 최선을 다합니다. 그러나 가끔 오류가 발생하는 경우도 있습니다. 이러한 오류는 무작위적이거나 체계적일 수 있습니다.

측정 과정의 불일치나 변동 또는 측정되는 양 자체의 변화로 인해 무작위 오류가 관찰됩니다. 이러한 오류는 반복 측정 시 실제 값보다 너무 높거나 너무 낮습니다. 자를 사용하여 지렁이의 길이를 측정하는 과학자를 생각해 보십시오. 이 측정 과정에서 무작위 오류는 과학자가 저울을 읽는 일관되지 않은 방법의 결과일 수도 있고, 지렁이가 가만히 있지 않고 몸의 움직임이 정확한 길이 측정에 어려움을 줄 수도 있습니다. 무작위 오류는 피할 수 없습니다. 그러나 반복적인 시도를 통해 평균을 낼 수 있습니다.

지속적인 문제로 인해 체계적인 오류가 발생하고 측정 시 일관된 불일치가 발생합니다. 이러한 오류는 실제 값보다 지속적으로 너무 높거나 너무 낮은 경향이 있습니다. 이는 예측 가능하며 본질적으로 대부분 도구입니다. 예를 들어, 부적절하게 보정된 계량 저울은 실제 값보다 더 무거운 물체의 무게를 지속적으로 측정할 수 있습니다. 그러나 무작위 오류와 달리 시스템 오류는 반복 측정으로 평균을 낼 수 없습니다.

이 문서는 에서 발췌되었습니다 Openstax, Chemistry 2e, Section 1.5: Measurement Uncertainty, Accuracy, and Precision.

과학자들은 실험에서 결과가 정확하고 정밀한지 확인하기 위해 양적 측정을 반복합니다. 측정의 정확도는 실제값 또는 허용값에 대한 결과의 근접도입니다. 두 학생 A와 B가 실제 질량이 10그램인 것으로 알려진 금괴의 무게를 반복적으로 측정한다고 생각해 봅시다.

학생 A는 9.5 그램, 10 그램, 10.5 그램의 세 가지 값을 얻었고 학생 B는 8.5 그램, 8.6 그램, 8.5 그램의 세 가지 값을 얻었다고 기록했습니다. 학생 A는 학생 B에 비해 실제 질량에 가까운 값을 얻었습니다. 따라서 학생 A가 수행한 측정이 더 정확한"측정입니다.

한편 정밀도는 측정 결과가 서로 얼마나 밀접하게 일치하는지 또는 얼마만큼 재현가능한지를 보여주는 척도입니다. 동일한 조건에서 측정을 반복할 때 매우 유사한 결과를 제공할 경우 측정이 정밀하다고 합니다. 예를 들어 학생 B가 얻은 금괴 질량의 값들은 학생 A의 측정값들과 비교했을 때 서로 매우 유사했습니다.

이것이 정밀도"입니다. 정확도와 정밀도는 서로 관련이 없으며 측정에서 고려해야 할 두 가지 요소입니다. 따라서 어떤 일련의 측정값들은 정확도와 정밀도 중 한 가지만을 만족하거나 두 가지 모두 만족 또는 그 반대일 수 있습니다.

학생 A의 금괴 질량 측정은 더 정확하여 실제 값인 10 그램에 가까웠지만, 측정값이 서로 가깝지는 않아 정밀하지는 않았습니다. 반대로 학생 B의 측정은 정밀했지만 정확하지는 않았습니다. 정확도가 높을 수록 정밀도도 높은 경향을 가집니다.

모든 물체에 대해 반복적으로 실제 질량 또는 그에 근사한 질량을 보여주는 저울처럼 말입니다. 그러나 정밀도가 높은 측정값이 반드시 정확하다고는 볼 수 없습니다. 저울이 잘못 교정된 경우 정밀하지만 부정확한 측정값을 얻을 수 있습니다.

이것은 과학적인 오류로 이어질 수 있습니다. 측정 과정의 오차는 일반적으로 나타나는 문제입니다. 이러한 오차는 우연 및 계통의 두 범주로 분류될 수 있습니다.

우연오차는 측정 과정에 일관성이 결여되거나 측정되는 수량의 변동으로 인한 결과입니다. 이 경우 참값 주위에서 높거나 낮은 편차가 크게 나타납니다. 과학자가 캘리퍼스를 사용하여 지렁이의 길이를 측정한다고 생각해봅시다.

과학자가 척도를 일관되게 읽지 못하거나 측정 중에 지렁이가 계속 움직이는 것으로 인해 길이 측정이 잘못될 수 있습니다. 우연오차는 피할 수 없지만 반복 시행을 통해 평균 값을 산출할 수 있습니다. 계통오차는 지속적인 문제의 결과이며 측정에서 일관되게 불일치를 초래합니다.

이러한 오차는 참값에 비해 모두 너무 높거나 너무 낮은 경향이 있습니다. 예를 들어, 잘못 교정된 체중계를 사용하여 측정한 체중을 들 수 있습니다. 이런 오차는 예측 가능하고 대부분 계측기와 관련됩니다.

그러나 우연오차와는 달리 반복적인 측정으로 평균을 낼 수 없습니다.