1。精度と精度：
* 精度： 測定値は真の価値にどれだけ近いか。不正確な測定により、結果と結論が不正確になります。
* 精度： 繰り返し測定が互いにどれだけ近いか。精度が低いため、観察された変化が実際のものか、ランダムな誤差が原因であるかどうかを判断することが困難になります。
2。機器エラー：
* キャリブレーション： 機器が正しく調整されない場合、測定は不正確になります。
* 解像度： 機器が測定できる最小ユニット。解像度が低い機器は、測定の精度と精度を制限する可能性があります。
* ドリフト： 機器は時間の経過とともに漂う可能性があり、その結果、測定が不正確になります。
3。ヒューマンエラー：
* 読み取りエラー： 誤読スケールまたはデジタルディスプレイ。
* サンプリングバイアス： 研究対象の母集団を代表していないサンプルを選択します。
* 記録エラー： 記録データの間違い。
4。環境要因：
* 温度： 極端な温度は、楽器や材料に影響を与える可能性があります。
* 湿度： いくつかの測定の精度に影響を与える可能性があります。
* 電磁干渉： 電子機器を混乱させることができます。
5。測定効果：
* オブザーバー効果： 何かを観察する行為は、結果に影響を与える可能性があります。これは、行動科学の実験に特に関連しています。
* 反応性： 実験の参加者は、観察されていることを知って異なる行動をとることができます。
測定が実験結果にどのように影響するか：
* 無効な結論： 不正確な測定により、データの解釈が誤っている可能性があります。
* 再現性の欠如： 実施されていない測定により、実験結果を再現することが困難になります。
* 偏った結果： ヒューマンエラーと機器エラーにより、データにバイアスが導入される可能性があります。
* 信頼できない調査結果： 精度と精度が低い測定は、信頼性の低い結果をもたらす可能性があります。
要約すると、正確で正確な測定値は、有効で信頼できる実験結果を得るために重要です。 測定のエラーは、実験の結果に大きな影響を与え、不正確な結論につながる可能性があります。
