L’importanza dell’errore nelle misure sperimentali
Ogni misura sperimentale risulta inevitabilmente affetta da un margine di errore, che può essere causato da vari fattori, sia accidentali che sistematici, che influenzano l’accuratezza del risultato. Gli strumenti di misura, per quanto sensibili, presentano dei limiti che condizionano il valore finale ottenuto, e va considerato che il valore vero di una grandezza è indefinito, quindi ogni misura rappresenta solamente un’approssimazione del valore vero e si discosta da questo di una quantità definita: l’errore. La teoria della misura affronta questa problematica con metodi statistici che consentono di fornire una stima del valore vero e di esprimere i risultati in termini di probabilità.
Tipologie di errore: assoluto e relativo
L’errore assoluto di una misura è definito come la differenza tra il valore misurato e il valore vero, mentre l’errore relativo è ottenuto tramite il rapporto tra l’errore assoluto e la grandezza misurata. Quando si effettuano diverse misurazioni, è possibile calcolare il valore medio, la semidispersione assoluta e la semidispersione relativa, utili per valutare l’entità degli errori presenti nei dati raccolti.
Considerando un insieme di dati sperimentali relativi a una misurazione, è possibile calcolare il valore medio sommando tutti i valori ottenuti e dividendoli per il numero totale di misurazioni effettuate. Questa procedura, estesa a ogni tipo di misura, fornisce una formula per il calcolo del valore medio.
Valore medio e semidispersione
Per valutare quanto il valore medio si discosti dal valore vero, si utilizza la semidispersione assoluta, che rappresenta la differenza tra il valore massimo e il valore minimo diviso per due. Questo valore fornisce un’indicazione sull’incertezza della misurazione e consente di esprimere il risultato della misura in termini di valore medio più o meno la semidispersione assoluta. Inoltre, è possibile esprimere l’incertezza della misura mediante la semidispersione relativa e la semidispersione relativa percentuale, utili per valutare la precisione della misura rispetto al valore vero. Questi calcoli permettono di ottenere un’idea chiara dell’entità degli errori presenti nei risultati.
In sintesi, l’errore nelle misure sperimentali è un elemento cruciale da considerare per valutare l’affidabilità dei risultati e la precisione delle misurazioni effettuate. La corretta valutazione dell’errore consente di ottenere stime realistiche del valore vero e di esprimere in modo accurato l’incertezza associata a una determinata misura.
Con queste nozioni è possibile comprendere come le misure sperimentali siano affette da vari tipi di errori, sia accidentali che sistematici, che influenzano l’accuratezza del risultato. Gli strumenti di misura, per quanto sensibili, presentano dei limiti che condizionano il valore finale ottenuto, e va considerato che il valore vero di una grandezza è indefinito, quindi ogni misura rappresenta solamente un’approssimazione del valore vero e si discosta da questo di una quantità definita: l’errore. La teoria della misura affronta questa problematica con metodi statistici che consentono di fornire una stima del valore vero e di esprimere i risultati in termini di probabilità.
