При оценке реальной погрешности измерения не учитывается: При оценке реальной погрешности измерения не учитывается – Ответ на вопрос №60377

Погрешности измерений, обработка результатов, выбор средств измерений — Мегаобучалка

Абсолютная погрешность выражается в . . .

+: единицах измеряемой величины

Амперметр с пределами измерений 0 … 10 А показывает 8А. Погрешность от подключения амперметра в цепь ∆_S = – 0,2 А. Среднее квадратическое отклонение показаний прибора σ_I = 0,3 А. Укажите доверительные границы истинного значения измеряемой силы тока в цепи с вероятностью Р = 0,9544 (t_P = 2)

+: I = (8,2 ± 0,6) А, Р = 0,9544

Вольтметр показывает 230В. Среднее квадратическое отклонение показаний . Погрешность от подключения вольтметра в цепь (изменение напряжения) равна -1В. Истинное значение напряжения с вероятностью равно …

+:

Доверительными границами результата измерения называют …

+: пределы значения случайной величины Х при заданной вероятности Р

Неконтролируемым источником погрешности измерения является…

+: возможное случайное отклонение измеряемой величины

Оценкой истинного значения по результатам многократных измерений является . . .

+: среднее арифметическое значение

Погрешность, выраженная формулой

∆ = А – Х_ист является . . .

+: абсолютной

Поправка на показание весов, систематическая погрешность которых составляет +1,0 г. равна

+: -1,0 г

Поправка на показание весов, систематическая погрешность которых составляет -1,0 г. равна

+: +1,0 г

По характеру изменения результатов измерений погрешности разделяют на…

+: систематические, случайные и грубые

При выборе средства измерений целесообразно обеспечить соотношение предела допускаемой и реальной погрешностей измерения

+:

При выборе средства измерения температуры производственного помещения предел допускаемой погрешности измерения следует принять

+:

При измерении падения напряжения вольтметр показывает 36В. Среднее квадратическое отклонение показаний σ_I = 0,5В. Погрешность от подключения вольтметра в сеть . Доверительные границы для истинного значения падения напряжения с вероятностью р = 0,95(t_P = 2) можно записать

+:

При измерении размера были следующие источники погрешности измерений: средства измерений ∆_СИ = ± 0,05 мм, отсчета оператора ∆_ОП = ± 0,01 мм. Реальная погрешность измерения ∆ будет равна . . .

+: ± 0,06 мм

При измерении температуры в помещении термометр показывает 28 ^оС. Погрешность градуировки термометра + 0,5 ^оС. Среднее квадратическое отклонение показаний σ _Т = 0,3 ^оС. Укажите доверительные границы для истинного значения температуры с вероятностью Р= 0,9973 (t _P =3)

+: Т = (27,5 ±0,9) ^оС, Р= 0,9973

При измерении температуры Т в помещении термометр показывает 26 ^оС. Среднее квадратическое отклонение показаний σ _Т = 0,3 ^оС. Систематическая погрешность измерений ∆_S + 0,5 ^оС. Укажите доверительные границы для истинного значения температуры с вероятностью Р= 0,9973 (t _P =3)

+: 24,6 ^оС ≤ Т ≤ 26,4 ^оС Р= 0,9973

При измерении усилия динамометр показывает Н, погрешность градуировки равна – 50Н. Среднее квадратическое отклонение показаний =10Н. Укажите доверительные границы для истинного значения измеряемого усилия с вероятностью

+:

При измерении электрического сопротивления нагрузки омметр показывает 85 Ом. Среднее квадратическое отклонение показаний . Погрешность от подключения омметра в сеть . Доверительные границы для истинного значения сопротивления с вероятностью ( ) можно записать

+:

При многократном измерении влажности воздуха получены значения 65, 64, 66, 65, 63, 64, 66, 67. Укажите доверительные границы для истинного значения влажности в % с вероятностью

+:

При многократном измерении диаметра отверстия индикаторным нутромером, настроенным на номинальный размер , получены отклонения в мкм: 0, +1, +3, +1, -1. При вероятности P=0.982 коэффициент Стьюдента . Результат измерения следует записать…

+:

При многократном измерении длины L получены значения в мм 30,2; 30,0; 30,4; 29,7; 30,3; 29,9; 30,2. Укажите доверительные границы истинного значения длины с вероятностью

+:

При многократном измерении силы F получены значения в Н: 263; 268; 273; 265; 267; 261; 266; 264; 267. Доверительный интервал для истинного значения силы с вероятностью Р=0,90 (t_P = 1,86) равен . . .

+: F = 266 ± 2 Н, Р=0,90

При многократном измерении силы F получены значения в Н: 403; 408; 410; 405; 406; 398; 406; 404. Укажите доверительные границы истинного значения силы с вероятностью Р= 0,95 (t_p = 2,365)

+: 402 Н ≤ F ≤ 408 Н, Р= 0,95

При многократном измерении температуры T в производственном помещении получены значения в градусах Цельсия 20,4; 20,2; 20,0; 20,5; 19,7; 20,3; 20,4; 20,1. Укажите доверительные границы истинного значения температуры в помещении с вероятностью

+:

При оценке реальной погрешности измерений не учитывается . . .

+: возможное случайное отклонение измеряемой величины от заданного значения

При оценке реальной погрешности измерения ∆ необходимо учитывать

+: инструментальную, методическую и субъективную составляющие погрешности измерения

Карта сайта

// Росатом / // ТВЭЛ / ВНИИНМ

Главная АО ВНИИНМ Обратная связь Научно-технический совет Научно-технический совет Об институте Об институте Научные направления Научные направления МСИ ОСИ Оценка состояния измерений Журнал “Вопросы атомной науки и техники” Журнал “Вопросы атомной науки и техники” Общепромышленная деятельность института Продукция Бериллиевые фольги и рентгеновские окна Высокоэнергетические магнитные материалы Композитные наноматериалы Компьютерное моделирование Многофункциональные фильтроэлементы Наноструктурные провода с высокой прочностью и электропроводностью Опытно-производственный цех плавки, литья, обработки конструкционных и функциональных материалов Очистка радиоактивно загрязненных грунтов Скандий металлический особой чистоты Функциональные и защитные покрытия Технологии сверхпроводимости Пресс-центр Новости Новости Новости Фирменный стиль Пресс-центр – Фирменный стиль Фотогалерея Атомэкспо-2016 Научные конференции День информирования 2017 НТК-2014 Химический клуб Элемент будущего VII Лидер-форум инженеров Топливной компании Росатома “ТВЭЛ” “Идеи, меняющие мир” Продукция Магниты Сверхпроводники Цирконий Спортивные и культурно-массовые мероприятия

Диссертационный совет АО ВНИИНМ Аспирантура Аспирантура Партнерам Партнерам Годовая программа закупок Аренда Продажа непрофильных активов Акционерам Устав АО “ВНИИНМ” Реализация невостребованного имущества Реализация невостребованного имущества Контакты Контакты Обратная связь

Глава 4.

Ошибка и предвзятость измерения

Другие главы в Эпидемиология для непосвященных

Эпидемиологические исследования измеряют характеристики населения. Интересующим параметром может быть уровень заболеваемости, распространенность воздействия или, что чаще, некоторая мера связи между воздействием и заболеванием. Поскольку исследования проводятся на людях и имеют все сопутствующие практические и этические ограничения, они почти всегда подвержены предвзятости.

Смещение выбора

Смещение выбора возникает, когда изучаемые субъекты не являются репрезентативными для целевой группы, в отношении которой должны быть сделаны выводы. Предположим, исследователь хочет оценить распространенность чрезмерного употребления алкоголя (более 21 единицы в неделю) среди взрослых жителей города. Он может попытаться сделать это, выбрав случайную выборку из всех взрослых, зарегистрированных у местных врачей общей практики, и отправив им по почте вопросник об их привычках к алкоголю. При таком дизайне одним из источников ошибки будет исключение из выборки жителей, не состоящих на учете у врача. Эти исключенные субъекты могут иметь разные модели употребления алкоголя по сравнению с включенными в исследование. Кроме того, не все испытуемые, отобранные для исследования, обязательно заполнят и вернут анкеты, а у тех, кто не ответил, могут быть иные привычки употребления алкоголя, чем у тех, кто потрудился ответить. Оба этих недостатка являются потенциальными источниками систематической ошибки отбора. При определении выборки для исследования всегда следует учитывать возможность систематической ошибки отбора. Кроме того, если ответы неполные, необходимо оценить масштаб предвзятости. Проблемы неполного ответа на опросы рассматриваются далее в 9.0005

Информационная погрешность

Другой основной класс систематической ошибки возникает из-за ошибок в измерении воздействия или заболевания. В исследовании по оценке относительного риска врожденных пороков развития, связанных с воздействием на мать органических растворителей, таких как уайт-спирит, матерей детей с пороками развития опрашивали об их контакте с такими веществами во время беременности, и их ответы сравнивали с ответами матерей контрольной группы с нормальным дети. При таком дизайне существовала опасность, что «случайные» матери, которые были очень заинтересованы в том, чтобы выяснить, почему их дети родились с отклонениями, могли вспомнить прошлое воздействие более полно, чем контрольная группа. Если это так, то результатом будет предвзятость с тенденцией к преувеличению оценок риска.

В другом исследовании изучался риск остеоартрита тазобедренного сустава в зависимости от физической активности на работе, случаи были выявлены на основании записей о поступлении в больницу для замены тазобедренного сустава. Здесь была возможность предвзятости, потому что испытуемые с физически тяжелой работой могли быть более инвалидами из-за данного уровня артрита и, следовательно, с большей готовностью обращались за лечением.

Систематическая ошибка обычно не может быть полностью исключена из эпидемиологических исследований. Таким образом, цель должна состоять в том, чтобы свести его к минимуму, выявить те предубеждения, которых нельзя избежать, оценить их потенциальное влияние и принять это во внимание при интерпретации результатов. Девизом эпидемиолога вполне могло быть «грязные руки, но чистый разум» (manus sordidae, mens pura).

Ошибка измерения

Как указывалось выше, ошибки в измерении воздействия или заболевания могут быть важным источником систематической ошибки в эпидемиологических исследованиях. Поэтому при проведении исследований важно оценивать качество измерений. Идеальный метод опроса является действительным (то есть он точно измеряет то, что должен измерять). Иногда имеется надежный стандарт, по которому можно оценить достоверность метода обследования. Например, достоверность сфигмоманометра можно измерить, сравнив его показания с внутриартериальным давлением, а достоверность маммографического диагноза рака молочной железы можно проверить (с согласия женщины) с помощью биопсии. Однако чаще всего нет надежного эталонного стандарта. Достоверность опросника для диагностики стенокардии не может быть полностью известна: клиническое мнение экспертов различается, и даже коронарные артериограммы могут быть нормальными в истинных случаях или аномальными у бессимптомных людей. Патолог может описать изменения при вскрытии, но они мало что могут сказать о симптомах или функциональном состоянии пациента. Измерения болезней в жизни часто не могут быть полностью подтверждены.

Таким образом, на практике действительность может оцениваться косвенно. Обычно используются два подхода. Технику, которая была упрощена и стандартизирована, чтобы сделать ее пригодной для использования в обследованиях, можно сравнить с наилучшей общепринятой клинической оценкой. Самостоятельно заполняемый психиатрический вопросник, например, можно сравнить с мнением большинства психиатрической комиссии. В качестве альтернативы измерение может быть подтверждено его способностью предсказывать будущее заболевание. Однако валидация по предсказательной способности может потребовать изучения многих предметов.

Анализ валидности

Когда метод опроса или тест используются для дихотомии субъектов (например, как случаи или не случаи, выявленные или не выявленные), его достоверность анализируется путем классификации субъектов как положительных или отрицательных, сначала методом опроса. а во-вторых, по стандартному эталонному тесту. Полученные результаты затем могут быть выражены в таблице непредвиденных обстоятельств, как показано ниже.

Таблица 4.1 Сравнение обзорного теста с эталонным тестом
Результат опроса	Результат эталонного теста		Итоги
	Положительный	Отрицательный
Положительный	Правильно идентифицированные истинно положительные результаты = (a)	Ложноположительные результаты = (b)	Всего положительных результатов теста = (a + b)
Отрицательные результаты	Ложноотрицательные результаты = (c)	Правильно идентифицированные истинно отрицательные результаты = (d)	Всего отрицательных результатов = (c + d)
Итого	Всего истинно положительных результатов = (a + c)	Всего истинно отрицательных результатов = (b + d)	Общая сумма = (a + b + c + d)

Из этой таблицы можно вывести четыре важных статистических показателя:

Чувствительность – чувствительный тест выявляет большую часть истинных случаев, и это качество измеряется здесь как a/a + c.

Специфичность. Специфический тест дает мало ложноположительных результатов, и это качество измеряется как d/b + d.

Систематическая ошибка. Для эпидемиологических показателей особенно важно, чтобы тест давал правильное общее количество случаев. Это измеряется отношением общего числа положительных результатов опроса и эталонных тестов, или (а + b)/(а + с).

Прогностическое значение — доля положительных результатов теста, которые действительно являются положительными. Это важно при скрининге и будет обсуждаться далее в главе 10.

Следует отметить, что как систематическая ошибка, так и прогностическая ценность зависят от относительной частоты истинно положительных и измеряемого заболевания или воздействия).

Чувствительный или специфический? Вопрос выбора

Если критерии положительного результата теста строгие, ложноположительных результатов будет немного, но тест будет нечувствительным. И наоборот, если критерии смягчены, ложноотрицательных результатов будет меньше, но тест будет менее специфичным. При обследовании рака молочной железы альтернативные диагностические критерии сравнивали с результатами эталонного теста (биопсии). Клиническая пальпация врачом дала наименьшее количество ложноположительных результатов (специфичность 93%), но пропустила половину случаев (чувствительность 50%). Критерии диагностики «случая» затем были смягчены, чтобы включить все положительные результаты, выявленные при пальпации врачом, медсестрой или рентгеновской маммографии: несколько случаев были пропущены (9).чувствительность 4%), но специфичность упала до 86%.

Путем выбора правильного теста и точек отсечки можно получить баланс чувствительности и специфичности, который лучше всего подходит для конкретного исследования. В опросе для установления распространенности это может быть, когда ложноположительные результаты уравновешивают ложноотрицательные. В исследовании по сравнению показателей в разных популяциях абсолютные показатели менее важны, основная задача состоит в том, чтобы избежать систематической погрешности в сравнениях: вполне может быть предпочтительнее конкретный тест, даже ценой некоторой потери чувствительности.

Повторяемость

Когда нет удовлетворительного стандарта, по которому можно было бы оценить достоверность метода измерения, часто бывает полезно изучить его воспроизводимость. Стабильные результаты не обязательно означают, что методика действительна: лабораторный тест может постоянно давать ложноположительные результаты, или очень повторяемый психиатрический опросник может быть нечувствительным показателем, например, «стресс». Однако плохая повторяемость указывает либо на плохую достоверность, либо на то, что измеряемая характеристика меняется со временем. В любом из этих случаев результаты следует интерпретировать с осторожностью.

Повторяемость можно проверить среди наблюдателей (т. е. один и тот же наблюдатель выполняет измерение в двух разных случаях), а также между наблюдателями (сравнивая измерения, сделанные разными наблюдателями на одном и том же объекте или образце). Оценка повторяемости может быть встроена в исследование — выборка людей, проходящих повторное обследование, или выборка рентгенограмм, образцов крови и т. д., которые тестируются в двух повторностях. Даже небольшая выборка ценна при условии, что (1) она репрезентативна и (2) повторные тесты действительно независимы. Если тестирование проводится «в автономном режиме» (возможно, как часть пилотного исследования), то необходимо уделять особое внимание тому, чтобы испытуемые, наблюдатели и рабочие условия адекватно репрезентативны для основного исследования. Гораздо проще проверить воспроизводимость, когда материал можно транспортировать и хранить, например образцы глубокозамороженной плазмы, гистологические срезы, всевозможные записи и фотографии. Однако такие тесты могут исключить важный источник вариаций наблюдателей, а именно методы получения образцов и записей.

Причины различий в повторных измерениях

Независимые повторные измерения у одних и тех же субъектов обычно отличаются больше, чем можно было бы предположить. Чтобы интерпретировать результаты и искать средства, полезно разделить общую изменчивость на четыре компонента:

Вариация в пределах наблюдателя – Обнаружение собственного непостоянства может быть травмирующим; это подчеркивает отсутствие четких критериев измерения и интерпретации, особенно в отношении серой зоны между «нормальным» и «ненормальным». Оно во многом случайно, то есть непредсказуемо по направлению.

Изменчивость между наблюдателями. Включает первый компонент (нестабильность отдельных наблюдателей), но добавляет к нему дополнительный и систематический компонент из-за индивидуальных различий в методах и критериях. К сожалению, это может быть большим по сравнению с реальной разницей между группами, которую предполагается выявить. Этой проблемы можно избежать, либо используя одного наблюдателя, либо, если материал можно транспортировать, направив его весь на централизованное исследование. В качестве альтернативы систематическая ошибка в опросе может быть нейтрализована случайным распределением субъектов среди наблюдателей. Каждый наблюдатель должен быть идентифицирован кодовым номером в протоколе съемки; тогда анализ результатов наблюдателем укажет на любые серьезные проблемы и, возможно, позволит внести некоторую статистическую поправку на систематическую ошибку.

Случайное отклонение субъекта. При многократном измерении у одного и того же человека физиологические переменные, такие как артериальное давление, демонстрируют примерно нормальное распределение относительно среднего значения субъекта. Тем не менее опросы обычно ограничиваются одним измерением, и неточность не будет заметна, если не будет изучена степень предметной изменчивости. Случайное изменение субъекта имеет некоторые важные последствия для скрининга, а также в клинической практике, когда вызываются люди с экстремальными начальными значениями. Благодаря статистической причуде эта группа затем, кажется, улучшается, потому что в ее состав входят некоторые, чье среднее значение является нормальным, но которые случайно имели более высокие значения при первом обследовании: в среднем их последующие значения обязательно имеют тенденцию к падению (регрессия к среднему). Величина этого эффекта зависит от количества случайных вариаций субъекта. Неверной интерпретации можно избежать путем повторных обследований для установления адекватного базового уровня или (в интервенционном исследовании) путем включения контрольной группы.

Предвзятое (систематическое) изменение предмета. На артериальное давление большое влияние оказывает температура в комнате для осмотра, а также менее стандартизированные эмоциональные факторы. Обследования по выявлению диабета обнаруживают гораздо более высокую распространенность во второй половине дня, чем утром; а стандартный вопросник по бронхиту, возможно, дает больше положительных ответов зимой, чем летом. Таким образом, условия и время расследования могут иметь большое влияние на истинное состояние человека и на его или ее реакцию. Насколько это возможно, исследования должны быть спланированы так, чтобы контролировать это, например, путем тестирования на диабет в одно и то же время дня. В качестве альтернативы можно измерить и учесть в анализе такую ​​переменную, как комнатная температура.

Анализ воспроизводимости

Повторяемость измерений непрерывных числовых переменных, таких как артериальное давление, можно обобщить с помощью стандартного отклонения повторных измерений или их коэффициента вариации (среднее стандартное отклонение). Когда были сделаны пары измерений либо одним и тем же наблюдателем в двух разных случаях, либо двумя разными наблюдателями, диаграмма рассеяния удобно покажет степень и характер вариации наблюдателя.

Для качественных признаков, таких как клинические симптомы и признаки, результаты сначала представляются в виде таблицы непредвиденных обстоятельств:

Таблица 4.2 Сравнение результатов двух наблюдателей
		Наблюдатель 1		Положительный	Отрицательный
		Наблюдатель 2	Положительный	a	b
Отрицательный	c		d

Общий уровень согласия может быть представлен долей суммы в ячейках a и д. К сожалению, эта мера больше зависит от распространенности состояния, чем от повторяемости метода. Это потому, что на практике легко договориться о прямом отрицании; разногласия зависят от преобладания сложных пограничных случаев. Поэтому повторяемость обычно обобщается статистикой, которая измеряет уровень согласия сверх того, что можно было бы ожидать от распространенности признака.

Главы

• Глава 1. Что такое эпидемиология?
• Глава 2. Количественная оценка заболеваемости в популяциях
• Глава 3. Сравнение заболеваемости
• Глава 4. Ошибка измерения и предвзятость
• Глава 5. Планирование и проведение исследования
• Глава 6. Экологические исследования
• Глава 7. Longitu окончательная учеба
• Глава 8. Исследования случай-контроль и перекрестные исследования
• Глава 9. Экспериментальные исследования
• Глава 10. Скрининг
• Глава 11. Вспышки заболеваний
• Глава 12. Чтение эпидемиологических отчетов
• Глава 13. Дополнительная литература

Типы ошибок измерения | Dietary Assessment Primer

На инструменты самоотчета о диетической оценке влияют два основных типа ошибок — систематические и случайные ([термин из глоссария:] случайная ошибка внутри человека), которые необходимо понимать и устранять, чтобы избежать вводящих в заблуждение результатов.

Систематическая ошибка

[термин из глоссария:] Систематическая ошибка (также известная как [термин из глоссария:] систематическая ошибка) — это тип ошибки, который приводит к тому, что измерения постоянно отклоняются от истинного значения в одном и том же направлении (рис. 1). В отличие от случайной ошибки, данные, подверженные систематической ошибке, необъективны, и этот тип ошибки нельзя уменьшить или устранить повторными измерениями.

Основные элементы систематической ошибки включают:

• Систематическая ошибка, связанная с потреблением: Часть систематической ошибки, связанная с истинным обычным потреблением или являющаяся его функцией. Примером этого является явление «сглаженного наклона», когда люди с более высоким истинным потреблением склонны занижать данные, а люди с более низким [термин из глоссария] истинным потреблением склонны завышать данные.
• Индивидуальная погрешность: разница между общей систематической ошибкой и погрешностью, связанной с потреблением. Это может быть связано с индивидуальными характеристиками, такими как социальная/культурная желательность, которая влияет на то, как конкретный человек сообщает о потреблении пищи.

Индивидуальная случайная ошибка

Индивидуальная случайная ошибка (также известная как ежедневная и внутриличностная вариация) среднее долгосрочное зарегистрированное потребление индивидуума, основанное на множественных введениях одного и того же прибора. Данные, затронутые только случайной ошибкой внутри человека (т. Е. Отсутствие систематической ошибки), не являются предвзятыми, но могут быть неточными.

То, что мы едим и пьем, меняется изо дня в день. Однако при оценке обычного потребления [термин глоссария:] ежедневные колебания считаются источником случайной ошибки внутри человека, даже если человек точно сообщает о своем потреблении за данный день (например, используя 24HR или запись еды). В дополнение к ежедневным колебаниям могут быть другие источники случайной изменчивости внутри человека, такие как ошибка измерения в конкретный день, которые влияют на сообщаемые данные о потреблении.

Рисунок 1 суммирует все компоненты ошибки измерения, иллюстрируя два типа систематической погрешности (связанной с потреблением и индивидуальной) и внутриличностной случайной ошибки.

Учет погрешности измерения при оценке обычного потребления пищи

Если [термин из глоссария:] случайная ошибка внутри человека является единственным типом ошибки в данных и если были проведены повторные измерения, усреднение по дням обеспечит лучшее приближение [термин из глоссария:] обычного пищевого потребления, чем однодневная норма (узнайте больше об обычном пищевом потреблении). В действительности, однако, исследователи обычно не имеют достаточных ресурсов для проведения повторных измерений достаточно часто, чтобы получить точную оценку обычного потребления для каждого человека в выборке [1]. Однако при наличии как минимум двух показателей по крайней мере для части выборки можно использовать статистическое моделирование для корректировки влияния [термин глоссария] ежедневных изменений, чтобы получить оценки обычного потребления для населения или подгруппы населения.