Toate ramurile stiintei folosesc date numerice experimentale si in mod virtual, toate masuratorile si datele experimentale prezinta erori - ca diferente intre valoarea masurata si valoarea reala.
Daca masurarea unei marimi este repetata de un numar de ori, erorile de masurare devin evidente. Prezenta erorilor nu demonstreaza faptul ca experimentatorul face greseli, chiar daca aproape toti cercetatorii fac erori matematice, ori de inregistrare ocazionale, care insa pot fi eliminate prin interpretarea fidela si detectarea lor inainte de publicarea lucrarii in forma finala.
Cautarea erorilor personale este prima metoda de detectare a greselilor. O regula de baza a omului de stiinta trebuie sa fie cea care admite ca interpretarea poate fi eronata, asumarile pot fi eronate, dar nu trebuie sa existe erori in culegerea datelor experimentale.
Oamenii de stiinta ca si cei ce nu au astfel de preocupari recunosc rolul constructiv reprezentat de eroare: „adevarul iese la iveala mai repede din eroare, decat din confuzie” (Francis Bacon, 1620), sau „omul care nu face greseli, de fapt, nu face nimic” (Phelps, 1899).
Ipotezele incorecte dar provocatoare pot fi valoroase, pentru ca investigatiile pe care le inspira pot conduce la o descoperire, sau pot arata calea spre o ipoteza mai bună.
Erorile sunt mai usor detectabile la prima expunere a rezultatelor. Dupa aceasta prima vizare, ele devin aproape invizibile. De exemplu, daca o ipoteza eronata trece testul initial si e acceptata, ea devine imuna la detronare.
O alta definitie a expertului este aceea a persoanei care cunoaste toate posibilele greseli si modul de a le evita.
Erorile sunt inevitabile: daca nu se recunoaste variatia conditiilor experimentale, erorilor pot fi atat aleatoare, cat si sistematice. Cercetatorul trebuie sa stie efectele posibile ale erorilor asupra datelor experimentale, pentru a evalua gradul de incredere in concluziile rezultatelor. Fara a cunoaste erorile, nu se poate compara un rezultat experimental cu o anticipare teoretica, nu se pot compara doua rezultate experimentale intre ele, nu se poate decide daca o aparenta corelatie este reala. In concluzie, datele ca atare, fara evaluarea erorilor lor sunt inutilizabile.
Precizia este masura imprastierii (dispersiei), replicabilitatea masurarilor. O precizie scazuta, ori un grad mare de imprastiere a rezultatelor este catalogata drept „inregistrare cu zgomot” a datelor. Diferente medii reduse intre masuratori repetate inseamna precizie mare.
Acuratetea este masura in care masuratorile au gradul de incredere estimat al “adevaratei” valori. Ambele tipuri de erori, cele aleatoare si cele sistematice afecteaza acuratetea.
Gradul de incredere este un termen mai subiectiv, ce se refera, de regula, la interpretari, dar si la masuratori. El e afectat de ambele caracteristici, precizie si acuratete, dar depinde, de asemenea, de validitatea asumarilor ce se fac in masuratori si in calcule. Asumarile dubioase, fara legatura cu precizia si acuratetea, conduc la interpretari cu grad redus de incredere.
Ipotezele incorecte dar provocatoare pot fi valoroase, pentru ca investigatiile pe care le inspira pot conduce la o descoperire, sau pot arata calea spre o ipoteza mai bună.
Erorile sunt mai usor detectabile la prima expunere a rezultatelor. Dupa aceasta prima vizare, ele devin aproape invizibile. De exemplu, daca o ipoteza eronata trece testul initial si e acceptata, ea devine imuna la detronare.
O alta definitie a expertului este aceea a persoanei care cunoaste toate posibilele greseli si modul de a le evita.
Erorile sunt inevitabile: daca nu se recunoaste variatia conditiilor experimentale, erorilor pot fi atat aleatoare, cat si sistematice. Cercetatorul trebuie sa stie efectele posibile ale erorilor asupra datelor experimentale, pentru a evalua gradul de incredere in concluziile rezultatelor. Fara a cunoaste erorile, nu se poate compara un rezultat experimental cu o anticipare teoretica, nu se pot compara doua rezultate experimentale intre ele, nu se poate decide daca o aparenta corelatie este reala. In concluzie, datele ca atare, fara evaluarea erorilor lor sunt inutilizabile.
Precizia este masura imprastierii (dispersiei), replicabilitatea masurarilor. O precizie scazuta, ori un grad mare de imprastiere a rezultatelor este catalogata drept „inregistrare cu zgomot” a datelor. Diferente medii reduse intre masuratori repetate inseamna precizie mare.
Acuratetea este masura in care masuratorile au gradul de incredere estimat al “adevaratei” valori. Ambele tipuri de erori, cele aleatoare si cele sistematice afecteaza acuratetea.
Gradul de incredere este un termen mai subiectiv, ce se refera, de regula, la interpretari, dar si la masuratori. El e afectat de ambele caracteristici, precizie si acuratete, dar depinde, de asemenea, de validitatea asumarilor ce se fac in masuratori si in calcule. Asumarile dubioase, fara legatura cu precizia si acuratetea, conduc la interpretari cu grad redus de incredere.
Niciun comentariu:
Trimiteți un comentariu
Opinia ta conteaza !