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実験精度の検定について
BOB-RooKの回答
>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? この悩みは統計の本の最初を読まれるときっとすっきりします。 我々は多くの数値事象を平均値という1つの数値で代表させて、分かり易くしようとしていますが、それが何を語っているのかを理解することが統計の基本であり、少なくともその数値の固まり(母集団)のバラツキについて表現していないとどんな数値の集まりだか理解できません。 上の例で1℃違うデータが100回やって100回出た場合はそれは「違う数値」と思うことが出来る(101回目の数値は不問でも)。1回やっただけで1℃の違いでは違うとも違わないとも言えません。更にもう1回やって今度は3℃違う数値が出たらどうしますか?多分、少なくとももう一度は実験するでしょう。で、その結果が、また3℃だったら? 感じは分かって来られたかと思います。元々3℃以上の違いしか分からない実験系で、1℃の差は議論しても無駄です。でも、この精度を実験系の不安定要素の除去(他の回答者からアドバイスが出てますよね)とか、多数の繰り返し実験を行う、気づいていなかった変動要素(外気温、気圧、実験者の癖など)をつぶして行けば、きっと満足する実験となることと信じています。 繰り返しになりますが、統計の勉強もしながら、実験頑張って下さい。
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