重要な概念の内訳は次のとおりです。
1。不確実性の原因：
* 機器の制限： すべての測定器には、ある程度の固有のエラーがあります。たとえば、定規は最も近いミリメートルにしか正確ではありませんが、デジタルスケールの精度は0.01グラムの精度を持っている可能性があります。
* 測定プロセス： 測定の方法は、エラーを導入することができます。これには、オブザーバーのスキル、環境要因（温度、圧力）、測定されるオブジェクトの変動性などが含まれます。
* ランダムエラー： これらのエラーは予測不可能であり、測定から次の測定までさまざまです。それらは、測定機器の変動や測定対象のオブジェクトの変動などの要因によって引き起こされる可能性があります。
* 系統的エラー： これらのエラーは一貫性があり、予測可能であり、通常、測定機器または測定プロセスの問題に起因します。
2。不確実性の表現：
不確実性は通常、いくつかの方法で表現されます。
* 絶対的な不確実性： これは、測定値の周りの可能な値の範囲です。たとえば、測定値が10.0 cm±0.1 cmの場合、絶対不確実性は0.1 cmです。
* 相対的な不確実性： これは、測定値の割合として表される不確実性です。たとえば、測定が10.0 cm±0.1 cmの場合、相対的な不確実性は1％です。
* 信頼区間： これは、測定の真の値を含む可能性が高い値の範囲です。通常、95％の信頼区間など、パーセンテージとして表現されます。
3。不確実性の重要性：
不確実性の理解と報告は、科学において重要です。
* 比較を可能にします： 測定値と不確実性を比較すると、差が統計的に有意であるかどうか、またはランダムエラーによるものであるかどうかを判断することになります。
* 意思決定を通知します： 測定の不確実性は、結果の解釈と実験から得られた結論に影響を与える可能性があります。
* 透明性を促進します： 不確実性を報告すると、科学的研究の厳格さと信頼性が示されています。
要するに、科学測定の不確実性は、測定の固有の不正確さを認め、考えられる値の範囲を定量化する方法を提供し、科学的結果の責任ある透明なコミュニケーションを保証します。
