ここにいくつかの例があります：
* 故障した機器： 壊れた温度計、誤動作スケール、または較正されていない分光光度計はすべて、読みが不正確になり、機械的エラーが導入される可能性があります。
* 機器の不適切な使用： 測定シリンダーを誤って使用すると、バランスを適切にゼロにすることなく、またはインキュベーターの正しい温度設定を維持できない場合も、機械的エラーが発生する可能性があります。
* 摩耗と裂け目： 時間が経つにつれて、楽器は摩耗や裂け目を経験することができ、それはその精度に影響を与える可能性があります。たとえば、使い古された定規は正確な測定値を提供しない場合があります。
* 環境要因： 温度の変動、湿度、または振動は、機器の性能に影響を与え、機械的な誤りにつながる可能性があります。
* 不整合またはキャリブレーションの問題： 機器が適切に整列または較正されていない場合、不正確な結果を提供できます。
機械的エラーを最小限に抑える方法：
* キャリブレーションされた機器を使用： 定期的に楽器を調整して、正確性を確保します。
* 適切に維持する機器： 摩耗や裂け目を防ぐために、定期的にきれいにして維持します。
* 操作手順に従ってください： すべての機器の操作手順を注意深く読んで追跡します。
* 環境要因を制御する： 制御された環境を使用したり、一貫した時間に測定値をとることにより、環境要因の影響を最小限に抑えます。
* 複数の試行を実行します： 測定を複数回繰り返すと、機械的エラーを特定して最小限に抑えることができます。
機械的エラーはヒューマンエラーとは異なることに注意することが重要です 、不注意、不注意、または誤解のために研究者が犯した間違いです。信頼できる科学的結果を得るには、機械的エラーと人的エラーの両方を特定して最小化することが重要です。
