Ⅱ과목 조사관리와 자료처리_4장 측정의 타당성과 신뢰성_04.측정오차의 의미_➋측정 오차의 종류

➋측정 오차의 종류
1.체계적 오차 "편향"이라고도 하는 체계적 오류는 여러 측정에서 동일한 방향으로 일관되게 발생하는 측정 오류 유형입니다. 이러한 오류는 측정되는 실제 값에 대한 지속적인 과대평가 또는 과소평가로 이어질 수 있습니다. 체계적 오류는 일반적으로 측정 프로세스의 결함, 편견 또는 부정확성으로 인해 발생하며 우연으로 인한 것이 아닙니다.
특징	①일관성: 체계적 오류는 지속적으로 동일한 방향의 측정에 영향을 미칩니다. 이는 오류로 인해 지속적으로 너무 높거나 너무 낮은 측정값이 발생한다는 것을 의미합니다.
	②재현성: 체계적 오류는 반복 가능하고 체계적입니다. 즉, 동일한 조건에서 예측 가능하게 발생합니다. 동일한 측정을 동일한 방식으로 여러 번 수행하면 매번 동일한 체계적 오류가 발생합니다.
	③표본 크기의 영향을 받지 않음: 표본 크기를 늘려도 체계적 오류가 줄어들지 않습니다. 여러 번 측정하거나 더 큰 샘플을 사용하더라도 체계적 오류는 동일하게 유지됩니다.
	④외부 요인: 체계적 오류는 계측기 교정 문제, 환경 조건 또는 측정 절차의 체계적 편향과 같은 외부 요인으로 인해 발생하는 경우가 많습니다.
	⑤수정 가능: 체계적인 오류는 일단 식별되면 수정될 수 있는 경우가 많습니다. 이러한 수정에는 기기 재보정, 측정 절차 조정 또는 데이터 분석의 알려진 편향 고려가 포함될 수 있습니다.
	⑥정확도에 대한 영향: 체계적 오류는 측정 정확도에 큰 영향을 미칩니다. 이로 인해 측정값이 실제 값에서 지속적으로 벗어나게 되어 정확하고 편견이 없는 결과를 얻기 어려울 수 있습니다.
예	기기 교정 오류: 예: 온도계는 실제 온도보다 지속적으로 섭씨 2도 높은 값을 나타냅니다. 이 온도계를 사용하여 온도를 측정할 때마다 체계적으로 실제 온도보다 높아집니다. 원인: 온도계가 부적절하게 보정되었거나 시간이 지남에 따라 성능이 저하되었습니다.
기타 예	척도의 제로 오류, 연구자 편견,측정 방법론 편향,계측 편향,샘플링 편향
수집된 데이터가 최대한 정확하도록 하려면 측정 프로세스의 체계적인 오류를 식별하고 수정하는 것이 중요합니다. 이러한 오류는 신중한 보정, 절차 표준화, 잠재적 편향 원인에 대한 철저한 분석을 통해 완화될 수 있는 경우가 많습니다.

➋측정 오차의 종류
2.비체계적 오차(무작위 오차) "우연 오류" 또는 "통계 오류"라고도 알려진 무작위 오류는 제어할 수 없는 다양한 무작위 요인으로 인해 발생하는 예측할 수 없는 측정 변화입니다. 이러한 요인으로 인해 실제 값을 중심으로 측정 결과가 변동될 수 있습니다. 체계적인 오류와 달리 무작위 오류는 일관성이 없으며 여러 측정을 수행할 때 균형을 맞추는 경향이 있습니다. 다음은 예를 들어 임의 오류에 대한 자세한 설명입니다.
정의	무작위 오류는 측정 프로세스에 내재되어 있으며 자연적 변화, 환경 조건 또는 측정 장비의 사소한 변화와 같은 예측할 수 없는 다양한 요인으로 인해 발생합니다. 일반적으로 실제 값 주위에 데이터 포인트를 분산시키는 경향이 특징입니다.
예	표준 100그램 무게를 여러 번 측정하는 데 사용되는 실험실 저울을 생각해 보세요. 눈금은 매우 정확하지만 무작위 오류로 인해 판독값에 약간의 변화가 발생합니다. 다음은 100g 표준 분동에 대한 몇 가지 측정 결과(g)입니다. ①100.08g ②99.97g ③100.13g ④100.05g ⑤100.01g 이 예에서는 측정의 무작위 오류가 분명합니다. 실제 값은 100그램이지만 측정된 값은 기류, 온도 변화 또는 미세한 진동에 대한 저울의 민감도와 같은 예측할 수 없는 요인으로 인해 이 값 근처에서 약간 다릅니다. 측정값의 변화는 무작위 오류의 결과입니다.
특성 및 고려사항	무작위 오류는 체계적이지 않습니다. 즉, 지속적으로 실제 값을 과대평가하거나 과소평가하지 않습니다. 대신 데이터 포인트가 분산됩니다. 여러 번 측정하면 임의 오류의 영향이 상쇄되는 경향이 있으며 측정 평균이 실제 값에 가까워집니다. 보다 정밀한 기기를 사용하고, 반복 측정을 수행하고, 환경 조건을 제어하면 무작위 오류의 크기를 줄일 수 있습니다. 연구에서 무작위 오류를 설명하기 위해 오차 한계나 신뢰 구간을 사용하여 측정값을 보고하는 것이 일반적입니다. 이는 실제 값이 포함될 가능성이 있는 범위를 제공합니다. 연구자들은 또한 통계적 방법을 사용하여 수량화하고 해결합니다.
연구에서 무작위 오류를 설명하기 위해 오차 한계나 신뢰 구간을 사용하여 측정값을 보고하는 것이 일반적입니다. 이는 실제 값이 포함될 가능성이 있는 범위를 제공합니다. 연구자들은 또한 통계적 방법을 사용하여 수량화하고 해결합니다.

➋측정 오차의 종류
3.비체계적 오차(무작위 오차)를 줄이는 방법 측정 시 무작위 오류를 완전히 제거할 수는 없지만 영향을 줄이고 측정 정확도를 높이기 위한 조치를 취할 수는 있습니다. 무작위 오류를 최소화하기 위한 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.
①고품질 장비 사용	고유 변동성이 낮은 정밀 장비에 투자하십시오. 고품질 장비는 무작위 오류를 최소화하도록 설계되었습니다.
②교정	측정 장비를 정기적으로 교정하십시오. 교정을 통해 기기의 판독값이 정확하고 일관되게 유지됩니다.
③반복 측정	동일한 수량을 여러 번 측정하고 평균을 계산합니다. 평균화는 여러 측정을 수행할 때 무작위 오류가 상쇄되는 경향이 있으므로 무작위 오류의 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.
④환경 조건 안정화	측정 중에 안정적이고 통제된 환경 조건을 유지합니다. 온도, 습도 또는 기류의 변동으로 인해 무작위 오류가 발생할 수 있습니다.
⑤인적 오류 최소화	측정을 수행하는 직원이 잘 훈련되고 일관된 절차를 따르도록 합니다. 사람의 실수는 무작위 오류의 원인이 될 수 있습니다.
⑥통계 사용	통계 분석을 적용하여 데이터를 분석할 때 무작위 오류를 정량화하고 설명합니다. 신뢰구간, 표준편차, 오류 전파 등의 방법은 무작위 오류를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.
⑦적절한 표본 크기	표본 크기가 분석에 적합한지 확인하십시오. 표본이 클수록 더 정확한 결과를 생성하고 무작위 오류의 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.
⑧데이터 복제	실험이나 측정을 복제하여 결과를 비교하고 잠재적인 무작위 오류를 식별합니다.
⑨오류 전파	측정을 기반으로 계산할 때 무작위 오류가 계산을 통해 어떻게 전파되는지 고려하십시오. 오류가 어떻게 누적되는지 이해하면 오류의 영향을 관리하는 데 도움이 됩니다
⑩문서 및 기록	환경 조건이나 잠재적인 오류 원인을 포함하여 측정에 대한 자세한 기록을 보관하십시오. 이 문서는 데이터 분석 중 무작위 오류를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
임의 오류는 모든 측정 프로세스에 내재되어 있으며 완전히 제거할 수는 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 그러나 이러한 방법을 따르면 영향을 줄이고 측정의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.