과학자들은 일반적으로 결과의 품질을 보장하고 결과의 정확성과 정확성을 모두 평가하기 위해 수량을 반복적으로 측정합니다. 동일한 방식으로 반복될 때 측정이 매우 유사한 결과를 얻을 경우 정확하다고 합니다. 측정은 실제 또는 허용된 값에 매우 가까운 결과를 산출하는 경우 정확한 것으로 간주됩니다. 정확한 값은 서로 동의합니다. 정확한 값은 진정한 값에 동의합니다.

제약 회사의 품질 관리 화학자는 저장 병에 500 mL의 기침 시럽을 분배하기위한 세 가지 다른 기계의 정확성과 정밀도를 확인하는 임무를 맡고 있다고 가정해 봅시다. 화학자는 각 기계를 사용하여 5 병을 채운 다음 표 1에보고된 대로 분배된 실제 볼륨을 신중하게 결정합니다.

표 1. 500mL 디스펜서로 전달된 기침 시럽의 부피(mL)
디스펜서 #1	디스펜서 #2	디스펜서 #3
493.5	502.4	500.0
494.0	498.2	499.8
493.5	500.0	500.0
494.0	498.5	500.1
494.2	494.6	499.9

이러한 결과를 고려하여 화학자는 디스펜서 #1 정확하지만 정확하지 않다고 보고했습니다. 디스펜스 #1 모든 값은 서로 가깝지만 값 중 어느 것도 500mL의 목표 값에 가깝지 않습니다. 디스펜서#2 의 결과는 향상된 정확도(값이 500mL에 가깝지만) 더 정밀도가 더 나빠지는 것으로 나타났습니다(서로 가깝지 않음). 마지막으로, 화학자는 디스펜서#3 잘 작동하고, 기침 시럽을 정확하게 분배하고 있다고 보고했습니다 (모든 부피는 목표 부피의 0.2 mL 이내) 정확하게 (볼륨은 0.2 mL 이하로 서로 다릅니다).

매우 정확한 측정도 정확합니다. 그러나 고정밀 측정이 반드시 정확하지는 않을 수 있습니다. 예를 들어, 부적절하게 보정된 온도계 또는 계량 밸런스가 잘못되면 부정확한 정확한 판독값이 발생할 수 있습니다.

무작위 및 체계적인 오류

과학자들은 항상 최대한의 정확성과 정밀도로 측정을 기록하기 위해 최선을 다합니다. 그러나 경우에 따라 오류가 발생합니다. 이러한 오류는 무작위이거나 체계적일 수 있습니다.

무작위 오차는 측정 중인 수량 자체의 불일치 또는 변동 또는 수량 자체의 변화로 인해 관찰됩니다. 이러한 오류는 반복된 측정에서 실제 값에서 너무 높거나 너무 낮게 변동합니다. 눈금자를 사용하여 지렁이의 길이를 측정하는 과학자를 생각해 보십시오. 이 측정 프로세스의 무작위 오류는 과학자가 저울을 읽는 일관되지 않은 방법의 결과일 수 있으며, 지렁이가 아직 남아 있지 않고 신체 움직임이 올바른 길이 측정을 하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 임의 오류를 피할 수 없습니다. 그러나 반복된 시험으로 평균화될 수 있습니다.

체계적인 오류는 지속적인 문제에서 발생하며 측정에서 일관된 불일치를 초래합니다. 이러한 오류는 true 값에서 너무 높거나 너무 낮은 경향이 있습니다. 이들은 예측 가능하 고 주로 자연에서 중요한. 예를 들어, 부적절하게 보정된 계량 밸런스는 실제 값보다 무거운 물체의 무게를 일관되게 측정할 수 있습니다. 그러나 임의 오차와 달리 반복된 측정으로 전신 오류를 평균할 수 없습니다.

이 텍스트는 Openstax, 화학 2e, 섹션 1.5: 측정 불확실성, 정확도 및 정밀도에서 적용됩니다.