Di David Dunning
Aggiornato il 24 marzo 2022

Nella ricerca scientifica, un errore costante, chiamato anche errore sistematico, crea una deviazione coerente dal valore reale di una misurazione. A differenza degli errori casuali che variano in modo imprevedibile, gli errori costanti spostano tutte le letture nella stessa direzione di un importo fisso.

Identificazione degli errori sistematici

Poiché gli errori sistematici non cambiano quando un esperimento viene ripetuto nelle stesse condizioni, spesso sono invisibili all’analisi statistica. La media o la mediana dei dati presenterà comunque la stessa distorsione, rendendo difficile il rilevamento dell'errore senza riferimento esterno.

Come eliminare gli errori costanti

Diverse strategie possono rivelare e correggere bias sistematici:

• Benchmarking: Confronta i tuoi risultati con quelli ottenuti con un metodo o strumento diverso. Un offset persistente indica un errore sistematico.
• Calibrazione: Adatta il tuo apparecchio o la tua procedura in base a standard di riferimento noti. Ciò garantisce che qualsiasi deviazione venga presa in considerazione prima di misurare le incognite.
• Impatto dello strumento: Alcuni dispositivi possono alterare la quantità misurata (ad esempio, un voltmetro che aggiunge resistenza a un circuito a bassa corrente). La selezione di apparecchiature o tecniche di misurazione adeguate può mitigare questo effetto.

Precisione e accuratezza

La precisione si riferisce alla coerenza delle misurazioni ripetute, mentre l'accuratezza denota la vicinanza al valore reale. Un dispositivo con una scala graduata in modo errato può produrre letture altamente precise ma sistematicamente imprecise. La calibrazione rispetto a una quantità di riferimento rimuove questa distorsione.

Errore zero

L'errore zero è un tipo specifico di errore costante in cui uno strumento di misura non legge zero quando dovrebbe. Gli esempi includono amperometri, voltmetri, cronometri e termometri. Anche se lo strumento non può essere resettato, l'errore zero può essere corretto aggiungendo o sottraendo l'offset da tutte le letture successive.

Riconoscendo e correggendo gli errori costanti, i ricercatori possono garantire che i loro dati riflettano realmente i fenomeni oggetto di indagine.