Toks klausimas iškyla beveik visuomet, kuomet tik eksperimento metu yra gaunami duomenys, kuriuos reikia įvertinti. Atsakymas susijęs ir su duomenų statistiniu reikšmingumu, ir tuo, kokius standartus naudoti jų vertinimui. Kai kalbame apie duomenų statistinį reikšmingumą, paprastai naudojamas matavimo vienetas yra standartinis nuokrypis, žymimas mažąja graikiška raide sigma - σ. Daugeliu atvejų eksperimento rezultatai atitinka vadinamąjį normalųjį skirstinį.
Standartinio nuokrypio pavyzdys Gauso kreivėje
Standartinis Nuokrypis ir Gauso Kreivė
Pavyzdžiui, jei jūs mesite monetą 100 kartų ir skaičiuosite, kiek kartų ji atsivers herbu, o kiek skaičiumi, vidurkis turėtų būti 50. Bet jei jūs pakartosite šį veiksmą 100 kartų, tai yra mesite monetą šimtą kartų po šimtą, viso dešimt tūkstančių kartų, o po kiekvieno šimto metimų užrašysite gautą rezultatą, jis bus gana įvairus. Kartais po 50 kartų iškris skaičius ir herbas, kartais 49 kartus herbas, o 51 skaičius. Pasitaikys, kad herbas iškris 45 kartus, o herbas - 55. Šiuos rezultatus atidėjus grafike, gautume gerai žinomą kreivę, vadinamą Gauso arba varpo formos kreive, kurioje nuo maksimumo - vidurkio - į abi puses nueina nuolaidūs šlaitai.
Nuokrypis leidžia įvertinti, kiek kiekvienas gautas rezultatas yra nutolęs nuo vidurkio. Pavyzdžiui, rezultato 47 nuokrypis nuo vidurkio - 50 - yra 3. Standartinis nuokrypis yra kvadratinė šaknis iš visų nuokrypių kvadratų sumos. Grafike nubrėžus dvi vertikalias linijas, nutolusias į abi puses nuo vidurkio vieno standartinio nuokrypio (arba vienos sigmos) atstumu, į išskirtą plotą patektų 68 procentai visų duomenų taškų. Čia ir padeda standartinis nuokrypis. Žinoma, tai taip pat reiškia, kad 5 procentai rezultatų būtų ne dviejų sigmų intervale.
Standartinė Paklaida Moksliniuose Tyrimuose
Tačiau 2011 metų rugsėjo mėnesį Europos branduolinių mokslinių tyrimų organizacija (CERN) paskelbė aptikusi neutrinus, kurie skriejo greičiu, didesniu nei šviesos. Matavimų paklaida buvo mažesnė nei šešios sigma. Atliekant kitą CERN eksperimentą - ieškant Higso bozono, pradinių rezultatų paklaida buvo tik 2,3 sigma - tai yra vienas matavimas iš penkiasdešimties galėjo būti lemtas atsitiktinės paklaidos. Tačiau šiame eksperimente buvo remiamasi pripažinta vadinama Standartine fizikos teorija, todėl dauguma fizikų manė, kad gautas rezultatas gali būti teisingas, nepaisant daug mažesnio statistinio patikimumo lygio.
Patikimùmas - psichologinių matavimo priemonių, daugiausia testų, kokybės kriterijus - matavimų tikslumas, stabilumas. Būtina, nors ir nepakankama, testo validumo sąlyga. Patikimumo samprata remiasi teorine prielaida, kad matuojamoji psichikos ypatybė turi vadinamąją tikrąją vertę, bet tiesiogiai jos išmatuoti negalima, todėl kiekvienas psichologinio matavimo rezultatas yra vadinamosios tikrosios vertės ir vadinamosios klaidingosios vertės suma. Matavimo paklaida nustatoma matematinės statistikos metodais, išreiškiama patikimumo rodikliais - patikimumo koeficientais, standartine paklaida.
Testo patikimumo rodikliai gaunami:
- Skaičiuojant koreliaciją tarp dviejų tyrimų rezultatų, gautų kartojant tų pačių tiriamųjų testavimą tuo pačiu testo variantu arba antrą kartą pateikiant kitą ekvivalentišką testo variantą;
- Iš vienkartinio tyrimo, skaičiuojant koreliaciją tarp dviejų testo dalių rezultatų arba specialiomis formulėmis įvertinant testo užduočių suderinamumą (vidinę konsistenciją).
Matavimų Paklaidos Apskaičiavimas
Technines matavimo priemones dydį randame darydami bandymą. Patį, bet kitus dydžius, funkciškai susijusius su pirmuoju. Randame matuodami nueitą kelią ir laiką, varžą - srovę ir įtampą. Gaunamas matavimo rezultatas, t. y., matuojamojo fizikinio dydžio vertė. Išreiškiama tam tikru matavimo vienetų skaičiumi.
1960 m. sistemą (System Internacional), sutrumpintai žymimą SI. Steradianas (sr) yra patogu, todėl leidžiama naudotis kartotiniais ir daliniais vienetais. Vienetams sudaryti vartojami daugikliai.
Tikrosios matuojamojo dydžio vertės - tikroji matuojamojo dydžio vertė. Matavimų paklaida. Dydžio vertė yra nežinoma. Pagal , jos išreiškiamos matuojamojo fizikinio dydžio vienetais. Vadinama absoliutine paklaida. Didelė išreiškiama procentais. Lyginama paklaida paklaidoms. Determinuotą paklaidų dalį dėsniu. Matavimo priemonės; naudojimo ir matuotojo paklaidos. Paklaidos yra dėsningos, tai jas galima sukompensuoti arba pašalinant šių paklaidų atsiradimo priežastis.
Standartinės Paklaidos Naudojimas Interpoliacijoje
Standartinės paklaidos naudingos, nes pateikia informaciją apie prognozuojamų reikšmių patikimumą. Paprastai 95 proc. atvejų tikra reikšmė yra kažkur tarp dviejų standartinių prognozuojamos reikšmės verčių. Pavyzdžiui, naujos vietos prognozuojama reikšmė yra 50 su standartine paklaida 5. Vadinasi įrankio geriausias spėjimas yra, kad tikra reikšmė toje vietoje yra 50, tačiau gali būti ir mažesnė (iki 40) arba didesnė (iki 60).
Yra keletas būdų, kaip nustatyti klasių (prognozuojamų reikšmių intervalų) skaičių rezultato sluoksnyje:
- Geometrinis intervalas - plotai pagrįsti klasės intervalais, sudarančiais geometrinę progresiją.
- Vienodas plotas - kuriami tokie plotai, kad kiekviename plote būtų vienodas skaičius duomenų reikšmių.
- Rankiniu būdu - ši parinktis leidžia apibrėžti savo plotų reikšmių intervalus.
Įveskite tarpais atskirtas norimas klasių lūžių reikšmes. Pavyzdžiui, jei norite klasės lūžių ties reikšmėmis 1,5, 3 ir 7, įveskite 1.5 3 7. Šios reikšmės nustatys viršutinę kiekvienos klasės ribą, kad klasių skaičius būtų lygus įvestų reikšmių skaičiui. Jokioms vietoms nebus sukurti plotai naudojant prognozuojamas reikšmes, didesnes nei įvesta didžiausia lūžio reikšmė.
Taip pat galite įbrėžkite arba pateikite sluoksnį, nurodantį plotą, kuriame turi būti įbrėžiamas rezultatas, arba įbrėžkite arba pateikite sluoksnį, nurodantį taškų vietas prognozuojamoms reikšmėms skaičiuoti. Tokiu būdu galėsite atlikti konkrečių dominančių vietų prognozes. Pavyzdžiui, jei įvesties sluoksnyje pateikiami užterštumo lygių matavimai, naudojant šį parametrą galima prognozuoti užterštumo lygius vietose, kuriose kyla didelis pavojus gyventojams, pvz., mokyklose arba ligoninėse.
Jei palaikoma, šis įrankis pateiks prognozių taškų sluoksnio išvestį konkrečiose vietose. Išvesties sluoksnio pavadinimas bus rezultato sluoksnio pavadinimas su priesaga Taškai. Tai sluoksnio, kuris bus sukurtas ir patalpintas Turinyje ir pridėtas į žemėlapį, pavadinimas. Numatytasis pavadinimas sukuriamas pagal įrankio ir įvesties sluoksnio pavadinimus.
tags: #kokia #turi #buti #standartine #paklaida