1。エラーの最小化：
- ランダムエラー： すべての測定には、ある程度の不確実性があります。複数の測定値を取得すると、これらのランダムな変動を平均化することができ、より正確な結果につながります。
- 系統的エラー： 繰り返される測定値は系統的エラーを排除しませんが（同じ方向の測定に一貫して影響するエラー）、測定値が特定の方法で一貫して逸脱している場合、それを識別するのに役立ちます。
2。外れ値の識別：
- 繰り返される読み取りでは、他の部分（外れ値）とは大きく異なるデータポイントを識別できます。外れ値は、実験またはデータ収集のエラーを示す可能性があり、それらを削除またはさらに調査することができます。
3。変動の評価：
- 複数の測定値は、データの変動性または拡散に関する情報を提供します。これは、結果の信頼性を理解し、統計分析のために重要です。
4。自信の向上：
- サンプルサイズが大きくなると、結果に対する信頼性が高まります。データポイントが多いほど、平均が測定されている真の値を表す可能性が高くなります。
5。傾向の検出：
- 変数が時間の経過とともに変化している実験では、繰り返される読み取りは、単一の測定から明らかではない傾向やパターンを特定するのに役立ちます。
6。統計分析：
- 統計分析を実行するためには、繰り返される測定値が不可欠です。これにより、サンプルデータに基づいて母集団について推論を行うことができます。
例：
溶液の温度を測定することを想像してください。 1つの測定値は25.2°Cを与える可能性があります。しかし、5つの測定値をとると、25.1°C、25.3°C、25.2°C、25.0°C、および25.4°Cを生成する可能性があります。これらの測定値を平均化すると、より正確な温度（25.2°C）が得られ、温度がわずかに変動することがわかります。
要約すると、科学における繰り返しの測定値は、実験結果の精度、信頼性、および妥当性を改善するために不可欠です。
