Técnicas para mantener la integridad de los datos de los instrumentos científicos

Mantenimiento de medidas

Digamos que está realizando una investigación sobre el terreno, tal vez esté midiendo las espirales de los caracoles. O tal vez se le haya encomendado la tarea de averiguar la relación de masa relativa a volumen de varias rocas. Cualquiera que sea la naturaleza del trabajo de campo, es probable que tenga que usar algún tipo de medición para terminar su trabajo. Simplemente informar que ‘los caracoles son grandes’ o ‘las rocas son más grandes’ simplemente no es suficiente. Esta medición ayuda a garantizar que la ciencia sea objetiva y repetible. Afortunadamente, desde calibradores hasta básculas de masa, no tiene escasez de herramientas para ayudarlo a hacer eso. Aún así, hay un problema. Incluso los científicos mejor intencionados a veces pueden cometer errores. Minimizar esos errores es una de las razones por las que mantener buenas mediciones es tan importante para los científicos.

Calibración

Digamos que estás midiendo conchas de caracoles. Ahora, podría usar una regla y obtener una medida razonablemente precisa, probablemente dentro de unos pocos milímetros. Pero eso no es lo suficientemente bueno, ¿verdad? No, por eso usa calibradores , que le permiten medir en una fracción de milímetro. Dicho esto, medidas tan precisas solo son buenas si el equipo está debidamente calibrado. Calibraciónse refiere al proceso de asegurarse de que el equipo esté configurado para medir correctamente los datos. Para un juego de pinzas, eso puede significar asegurarse de que los pequeños engranajes del mecanismo estén claros y limpios. Para un balance, podría ser tan simple como presionar el botón de tara hasta que la masa sea cero. En cualquier caso, es mucho mejor calibrar un instrumento antes de realizar el trabajo de campo. De lo contrario, es posible que tenga que empezar de nuevo o, al menos, intentar ajustar todos los datos anteriores.

Exactitud y precisión

De hecho, ajustar los datos generalmente no es una buena idea. Esto se debe a que los datos no existen solo como un número. En cambio, los datos deben ser exactos y precisos. A veces escuchas esas palabras usadas indistintamente, pero la verdad es que hay una gran diferencia. La precisión se refiere a la proximidad de un valor a un objetivo. Por ejemplo, si toma una medida de un peso de 100 gramos y luego encuentra que la balanza lo mide como 100.5 gramos, 100.25 gramos, 99.0 gramos y 99.5 gramos, los datos serían bastante precisos. Si bien todavía tararía esa escala nuevamente, los números siguen siendo bastante precisos para 100 gramos. Si hubiera tomado una masa del peso de 100 gramos y obtenido 50.0 gramos como masa, eso sería inexacto.

Aún así, los números anteriores pueden haber sido bastante precisos, pero carecían de precisión. La precisión se refiere a la cercanía de las medidas entre sí. Digamos que acumuló el peso en un equilibrio diferente. Al igual que antes, tomaste su masa cuatro veces. Sin embargo, esta vez, la balanza leyó 90,0 gramos cada una de las cuatro veces. La escala es precisa, pero es inexacta.

Personajes importantes

A veces, no se trata solo de cómo mide los números, sino de cómo los registra. Prueba esto, por ejemplo. 10 * 10 = 100. Sin embargo, 10,4 * 10,4 = 108,16. ¡Esa es una diferencia de más del ocho por ciento! Sin embargo, si hubieras redondeado, esa es la diferencia con la que habrías terminado. ¿Cómo podemos asegurarnos de que los datos se mantengan con una precisión constante y útil? Podemos hacer esto mediante el uso de cifras significativas. Las cifras significativas garantizan que los datos registrados se mantengan con un cierto nivel de precisión.

El término “cifras significativas” es un nombre poco apropiado, ya que no es que los otros dígitos sean menos importantes. Solo se refiere a los números que no se utilizan con fines de espaciado. Por lo tanto, 0.000001 y 0.1 tienen el mismo número de dígitos significativos: uno. Los ceros para el espaciado no son cifras significativas. Sin embargo, los números 0.00001 y 0.00101 tienen diferentes números de cifras significativas. El primer número tiene uno, mientras que el segundo tiene tres. Los ceros que el espacio entre cifras distintas de cero son significativos. ¿Entonces, Qué significa todo esto? Supongamos que debe limitar los datos de un conjunto dado a tres cifras significativas. Los números en cuestión fueron 0.123, 0.004539 y .1. El primero es bastante fácil: el número es el mismo. Para el segundo, mantenemos todos los espacios entre ceros, luego lo cortamos después del tercer número distinto de cero. Finalmente, para el tercero, no solo escribimos 0.1. En cambio, nos aseguramos de que sea exactamente el punto en cuestión. Si es así, lo registramos como 0,100, ya que ese es precisamente el punto en cuestión.

Resumen de la lección

En esta lección, analizamos las formas en que los científicos pueden estar seguros de que sus mediciones son confiables. Comenzamos por asegurarnos de que los instrumentos estén debidamente calibrados. Luego discutimos las diferencias entre los conceptos de exactitud y precisión. Finalmente, se discutió la importancia de las cifras significativas como una forma de asegurar que se mantuvieran tanto la exactitud como la precisión.

Términos clave

• calibrador: herramienta que le permite medir a una fracción de milímetro
• Calibración: el proceso de asegurarse de que el equipo esté configurado para medir correctamente los datos.
• precisión: se refiere a la proximidad de un valor a un objetivo
• precisión: se refiere a la cercanía de las medidas entre sí
• cifras significativas: números que garantizan que los datos registrados se mantengan con un cierto nivel de precisión

Si toma una medida de 100 gramos y el peso es de 90 gramos, entonces la precisión es incorrecta.

Los resultados del aprendizaje

Haga lo necesario para prepararse para alcanzar los siguientes objetivos:

• Discutir la importancia de la precisión en las mediciones.
• Comprender el proceso de calibración
• Compare exactitud y precisión
• Utilice cifras significativas para mantener la precisión