IntroductionMeasurement can be defi

Introduction
Measurement can be defined as “a set of operations having the object of determining the value of a quantity”. Most sciences, particularly chemistry and physics, involve doing experiments in which the output is a quantity or value aligned with a certain variable (eg mass, yield, reaction rate, velocity etc). However, measuring these through experiment introduces a problem: how certain are the figures that we obtain? Also, are the measurements accurate, or precise? Is every number that we get significant in terms of the actual figure? To understand these questions more clearly, it is necessary to revisit some definitions.
Significant figures
As mentioned above, all experimental results have a degree of uncertainty associated with them. The precision of any value is expressed by the number of significant digits written when the value is quoted. The more significant digits quoted implies greater precision, with the number of significant figures giving useful information. For example, it is practical to quote the length of a human hair to the nearest fraction of a millimeter, but not for the length of a swimming pool!
For a given value, how many of these digits are significant? Let’s take the following value, 9.851 as an example. The number of significant figures in this value is equal to the number of them that are known with some degree of confidence (eg 9, 8, and 5). The last digit (1) is less certain. The level of certainty depends is derived from the experimentalist’s knowledge and experience, or
determined from the standard deviation of values obtained from repeated experiments.
In general, rules for counting significant figures are as follows:
1. Non-zero digits are always significant
2. Any zeros between two significant digits are significant
3. A final zero or trailing zeros in the decimal portion ONLY are significant
a. Zeros that do nothing but set the decimal point are not significant (230,000 has 2 significant figures, or can be written as 2.3 x 105 so the zeros are not expressed)
b. Trailing zeros that are given but after the decimal point are significant (eg 4.00 has 3 significant figures)
How many significant figures appear in calculations? When answers are combined in calculations, the accuracy of the final answer cannot be any more than the least accurate answer! For addition and subtraction, the answer cannot have more decimal places than the least accurate value used. For example, if we calculate 2.345 + 7.68, the answer obtained (10.025) must be expressed only to 2 decimal places (as 7.68 has only 2 decimal places). For this, the value must be rounded up to the nearest integer number (10.03). The value here (10.05) has 4 significant figures.
In cases of multiplication and division, again the result cannot be more accurate than the least accurate value used. In this case, the answer cannot contain more significant figures than the least accurate value. For example, take 3.2 x 5.81. The value of this on the calculator is 18.592. However, this can only be expressed to 2 significant figures (as 3.2 has only 2 significant figures). The final value then must be rounded up to the nearest whole number. If rounded to 18.6 this contains 3 significant figures, which is also more precise than the original value used (3.2). Therefore the final answer must be rounded to the nearest whole number having 2 significant figures (19).
Precision and Accuracy
In science, it is not appropriate to conduct an experiment only once as this gives no information as to the accuracy, precision and reliability of the result. Only through repetition and analysis of the results obtained do these become clearer
and enable us to say whether results have meaning or not. All experiments have the potential for error, giving rise to uncertainties in the results obtained. The accuracy of a result is a measure of its correctness of a measurement; in effect, the distance of the measured value from the true value. In the majority of cases, we cannot know the true value of a measurement, unless precise standards exist for validation. Therefore, measurements need to be repeated and the mean ( x , or average) value of a number of experiments obtained. This is derived using equation 1, where x is calculated from summing all the results and dividing by the number of data sets

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แนะนำประเมินสามารถกำหนดเป็น "ชุดของการดำเนินงานที่มีวัตถุประสงค์ของการกำหนดค่าของปริมาณ" วิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่ โดยเฉพาะวิชาเคมีและฟิสิกส์ เกี่ยวข้องกับการทำการทดลองซึ่งผลผลิตมีปริมาณหรือมูลค่าที่สอดคล้องกับตัวแปร (เช่นมวล ผล ผลิต อัตราปฏิกิริยา ความเร็วฯลฯ) อย่างไรก็ตาม วัดเหล่านี้ผ่านการทดลองแนะนำปัญหา: วิธีบางอย่างเป็นตัวเลขที่เราได้รับหรือไม่ เป็นการวัดยัง ถูกต้อง หรือแม่นยำ ทุกหมายเลขที่เราได้รับอย่างมีนัยสำคัญในแง่ของตัวเลขที่แท้จริง คือ เข้าใจคำถามเหล่านี้ มากขึ้นเห็นได้ชัด จำเป็นต้องมาทบทวนข้อกำหนดบางอย่างเลขนัยสำคัญดังกล่าวข้างต้น ผลการทดลองทั้งหมดมีองศาของความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้อง ความแม่นยำของค่าใด ๆ จะแสดงตามจำนวนตัวเลขนัยสำคัญเขียนเมื่อมีการเสนอราคาค่า ตัวเลขนัยสำคัญเพิ่มเติมเสนอราคาหมายถึงความแม่นยำมากขึ้น มีจำนวนเลขนัยสำคัญให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ตัวอย่าง คือเพื่อเสนอความยาวของเส้นผมมนุษย์ให้เป็นเศษส่วนที่ใกล้ที่สุดเป็นมิลลิเมตร แต่ไม่ใช่ สำหรับความยาวของสระว่ายน้ำสำหรับค่าที่กำหนด จำนวนของตัวเลขเหล่านี้สำคัญ ลองใช้ค่าต่อไปนี้ 9.851 เป็นตัวอย่าง จำนวนเลขนัยสำคัญในค่านี้เท่ากับจำนวนของพวกเขาที่เป็นที่รู้จักกับบางส่วนของความเชื่อมั่น (เช่น 9, 8 และ 5) เลขหลักสุดท้าย (1) น้อยกว่าบางอย่างได้ ระดับของความเชื่อมั่นขึ้นมาจากความรู้และประสบการณ์ ของ experimentalist หรือกำหนดจากส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าที่ได้จากการทดลองซ้ำทั่วไป กฎการนับเลขนัยสำคัญมีดังนี้:1. ศูนย์ไม่ใช่ตัวเลขสำคัญเสมอ2.ศูนย์ระหว่างตัวเลขนัยสำคัญ 2 ตัวสำคัญ3. ศูนย์สุดท้ายหรือเลขศูนย์ต่อท้ายในส่วนเป็นทศนิยมเท่านั้นสำคัญอ.ศูนย์ที่ไม่ต้องทำอะไร แต่การตั้งค่าจุดทศนิยมไม่สำคัญ (230,000 มีเลขนัยสำคัญ 2 หรือสามารถเขียนเป็น 2.3 x 105 เพื่อศูนย์จะไม่ถูกแสดง)b. ต่อท้ายเลขศูนย์ที่กำหนด แต่ หลังจุดทศนิยมสำคัญ (เช่น 4.00 มีเลขนัยสำคัญ 3)จำนวนเลขนัยสำคัญที่ปรากฏในการคำนวณหรือไม่ เมื่อมีรวมคำตอบในการคำนวณ ความถูกต้องของคำตอบสุดท้ายไม่ได้มากกว่าคำตอบที่ถูกต้องอย่างน้อย การบวกและการลบ คำตอบไม่มีทศนิยมเพิ่มเติมมากกว่าค่าน้อยที่สุดถูกต้องที่ใช้ ตัวอย่าง ถ้าเราคำนวณ 2.345 + 7.68 คำตอบที่ได้รับ (10.025) ต้องจะแสดงเฉพาะในทศนิยม 2 (7.68 มีทศนิยมเพียง 2) สำหรับนี้ ต้องปัดขึ้นค่าเลขจำนวนเต็มที่ใกล้ที่สุด (10.03) ค่านี่ (10.05) มีเลขนัยสำคัญ 4ในกรณีของการคูณและการหาร อีกผลลัพธ์ไม่ถูกต้องมากกว่าค่าน้อยที่สุดถูกต้องที่ใช้ ในกรณีนี้ คำตอบที่ไม่ประกอบด้วยเลขนัยสำคัญมากขึ้นกว่าค่าที่ถูกต้องอย่างน้อย ตัวอย่าง ใช้ 3.2 x 5.81 ค่านี้บนเครื่องคิดเลขเป็น 18.592 อย่างไรก็ตาม นี้สามารถเท่านั้นจะแสดงตัวเลขนัยสำคัญ 2 (3.2 มีเลขนัยสำคัญ 2) ค่าสุดท้ายแล้วต้องปัดเศษค่าจำนวนเต็มที่ใกล้ที่สุด ถ้าปัด 18.6 นี้ ประกอบด้วยเลขนัยสำคัญ 3 ที่ซึ่งยังมีความชัดเจนมากขึ้นกว่าเดิมค่าใช้ (3.2) ดังนั้น คำตอบสุดท้ายต้องถูกปัดเศษจำนวนเต็มที่ใกล้ที่สุดที่มีเลขนัยสำคัญ 2 (19)ความแม่นยำและความถูกต้องวิทยาศาสตร์ ไม่เหมาะสมกับทำการทดลองเพียงครั้งเดียวเท่านี้ให้ข้อมูลไม่เป็นความถูกต้อง ความแม่นยำ และความน่าเชื่อถือของผลการ เท่าที่ผ่านการทำซ้ำและวิเคราะห์ผลได้รับ ทำเหล่านี้กลายเป็นชัดเจนและให้เราบอกว่า ผลลัพธ์มีความหมาย หรือไม่ การทดลองทั้งหมดมีโอกาสที่ผิดพลาด ให้เพิ่มขึ้นไม่แน่นอนในผลได้รับ ความถูกต้องของผลลัพธ์คือ การวัดความถูกต้องของการวัด ในผล ระยะห่างของค่าที่วัดจากค่าจริง ส่วนใหญ่ของกรณี เราไม่รู้ว่าคุณค่าแท้จริงของการประเมิน เว้นแต่จะมีมาตรฐานที่ชัดเจนสำหรับการตรวจสอบ ดังนั้น วัดจำเป็นต้องทำซ้ำ และได้รับค่าเฉลี่ย (x หรือค่าเฉลี่ย) ของจำนวนการทดลอง นี้ได้มาโดยใช้สมการที่ 1 ที่ x จะคำนวณจากการรวมผลลัพธ์ทั้งหมด และหาร ด้วยจำนวนชุดข้อมูล