実験精度の検定について

質問

熱電対温度計というものを用いて液体の沸点を測定する、という実験を行っているのですが、測定条件や環境を変化させた際に温度計の精度が変化します。温度計の精度が良くなった、または悪くなったということを論理的に言うために統計的な処理をしなければならないのですが、各測定条件におけるデータ群のどういった点を比較すればよいのでしょうか？標準偏差や平均値、有意差検定をどうのこうの・・・とするらしいのですがいまいちピンと来ません。誰かアドバイスお願いします。

回答No.4

BOB-RooK

一般的に実験測定値には実験誤差というものが付きまといます。従って、全く同じ手順で操作した場合の実測値のバラツキを平均値と偏差値で表現して、本番の測定ではその偏差値（誤差範囲という表現が分かり易いかと思いますが）よりもはるかに大きいか小さいかでその実験データが差があるか無いかを検定する必要があります。
例えば、平均で３というデータが出る実験で誤差が±２あるということが分かっていれば、いくら２というデータが出ても、それは差を言うことが出来ないとことが分かります。６というデータならば、これは違うということが出来ると言った具合です。でも、注意しなければならないのは、これは統計確率的に表現しているだけなので、厳密に言ったら差があるのかどうかは無限の回数やっても分かりません・・・
上の「±２」という表現も９５％の信頼区間で、とか９９％の信頼区間でという言葉が付かなくては統計上は意味がありません。
　統計の初歩のテキスト、あるいは実験計画法とかの書籍を参考にされると良い実験が出来るかと思います。頑張って下さい。

補足

とてもわかりやすい例えで参考になります。では逆に私の実験などで、違う沸点が測定されることになっている2つの試料データの差が仮に１℃だったとして、しかし2つのデータとも誤差範囲が±３℃ほどあった場合、その２つのデータは違うものであるというためにはどうしたらよいのでしょうか？誤差の範囲が差を上回ってしまっていると信頼できない、ということになるのでしょうか？それとも平均値をとってしまえば１℃違っているんだから問題はない、といえるのでしょうか？