LỖI CÓ HỆ THỐNG: CÁCH TÍNH TOÁN NÓ, TRONG HÓA HỌC, TRONG VẬT LÝ, VÍ DỤ - HÓA HỌC - 2026

Các lỗi hệ thống là một trong đó là một phần của thử nghiệm hoặc sai sót quan sát (sai số phép đo), và có ảnh hưởng đến tính chính xác của kết quả. Nó còn được gọi là sai số xác định, vì hầu hết thời gian nó có thể được phát hiện và loại bỏ mà không cần lặp lại các thí nghiệm.

Một đặc điểm quan trọng của sai số hệ thống là giá trị tương đối của nó là không đổi; nghĩa là, nó không thay đổi theo kích thước của mẫu hoặc độ dày của dữ liệu. Ví dụ, giả sử rằng giá trị tương đối của nó là 0,2%, nếu các phép đo được lặp lại trong cùng một điều kiện, sai số sẽ luôn duy trì 0,2% cho đến khi nó được sửa chữa.

Trong phòng thí nghiệm, một kỹ thuật tồi hoặc một bước sai trong bất kỳ phương pháp nào sẽ trở thành một lỗi hệ thống ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả. Nguồn: Jarmoluk qua Pixabay.

Nói chung, lỗi hệ thống có thể do việc xử lý thiết bị không phù hợp hoặc do lỗi kỹ thuật của nhà phân tích hoặc nhà khoa học. Nó dễ dàng được phát hiện khi các giá trị thử nghiệm được so sánh với giá trị tiêu chuẩn hoặc được chứng nhận.

Ví dụ về loại lỗi thực nghiệm này xảy ra khi cân phân tích, nhiệt kế và máy quang phổ không được hiệu chuẩn; hoặc trong trường hợp đọc tốt các quy tắc, các bình chia độ, bình chia độ hoặc buret không được thực hiện.

Làm thế nào để tính toán sai số hệ thống?

Sai số hệ thống ảnh hưởng đến độ chính xác, khiến giá trị thực nghiệm cao hơn hoặc thấp hơn kết quả thực tế. Kết quả hoặc giá trị thực được hiểu là kết quả hoặc giá trị đã được nhiều nhà phân tích và phòng thí nghiệm xác nhận toàn diện, tự thiết lập như một tiêu chuẩn so sánh.

Do đó, so sánh giá trị thực nghiệm với giá trị thực, sẽ có sự khác biệt. Sự khác biệt này càng lớn thì giá trị tuyệt đối của sai số hệ thống càng lớn.

Ví dụ, giả sử rằng 105 con cá được đếm trong một bể cá, nhưng người ta biết trước hoặc từ các nguồn khác rằng con số thực là 108. Do đó, sai số hệ thống là 3 (108-105). Chúng ta phải đối mặt với một lỗi hệ thống nếu lặp đi lặp lại số lượng cá mà chúng ta thu được 105 con.

Tuy nhiên, quan trọng hơn việc tính toán giá trị tuyệt đối của lỗi này là xác định giá trị tương đối của nó:

Sai số tương đối = (108-105) ÷ 108

= 0,0277

Khi được biểu thị dưới dạng phần trăm, chúng ta có 2,77%. Tức là, sai số của phép đếm có trọng lượng là 2,77% so với số lượng cá thực. Nếu bể bây giờ có 1.000 con cá và tiến hành đếm chúng kéo theo cùng một sai số hệ thống, thì sẽ có ít hơn 28 con cá so với dự kiến, chứ không phải 3 con như xảy ra với bể nhỏ hơn.

Tính liên tục và tương xứng

Sai số hệ thống thường không đổi, cộng tính và tỷ lệ. Trong ví dụ trên, sai số 2,77% sẽ không đổi miễn là các phép đo được lặp lại trong cùng điều kiện, bất kể kích thước của bể cá (đã chạm vào bể cá).

Cũng cần lưu ý tỷ lệ thuận của sai số hệ thống: kích thước mẫu hoặc độ dày của dữ liệu (hoặc thể tích bể và số lượng cá) càng lớn thì sai số hệ thống càng lớn. Nếu lúc này bể có 3.500 con thì sai số là 97 con (3.500 x 0,0277); sai số tuyệt đối tăng lên, nhưng giá trị tương đối của nó là bất biến, không đổi.

Nếu tăng số lượng lên gấp đôi, lần này với bể 7.000 con thì sai số là 194 con. Do đó, sai số hệ thống là không đổi và cũng tỷ lệ thuận.

Điều này không có nghĩa là cần phải lặp lại số lượng cá: chỉ cần biết rằng số lượng xác định được tương ứng với 97,23% tổng số cá (100-2,77%). Từ đó, số lượng cá thực có thể được tính bằng cách nhân với hệ số 100 / 97,23

Ví dụ, nếu 5.200 con cá được đếm, thì con số thực tế sẽ là 5.348 con (5.200 x 100 / 97,23).

Lỗi có hệ thống trong hóa học

Trong hóa học, sai số hệ thống thường là do trọng lượng không tốt do cân không được hiệu chuẩn hoặc do đọc thể tích trong vật liệu thủy tinh không tốt. Mặc dù chúng có vẻ không giống như vậy, nhưng chúng ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả, bởi vì càng có nhiều, tác động tiêu cực của chúng càng tăng lên.

Ví dụ, nếu cân không được hiệu chuẩn tốt và trong một lần phân tích nhất định phải thực hiện nhiều lần cân, thì kết quả cuối cùng sẽ ngày càng xa so với dự kiến; nó sẽ không chính xác hơn. Điều tương tự cũng xảy ra nếu phép phân tích liên tục đo thể tích bằng một buret có giá trị đọc không chính xác.

Ngoài sự cân bằng và vật liệu thủy tinh, các nhà hóa học cũng có thể mắc sai lầm khi xử lý nhiệt kế và máy đo pH, về tốc độ khuấy, trong thời gian cần thiết để phản ứng xảy ra, trong việc hiệu chuẩn máy đo quang phổ, giả định mẫu hoặc thuốc thử có độ tinh khiết cao, v.v.

Các lỗi hệ thống khác trong hóa học có thể là khi thứ tự thêm thuốc thử bị thay đổi, hỗn hợp của phản ứng được đun nóng đến nhiệt độ cao hơn nhiệt độ khuyến nghị của phương pháp hoặc sản phẩm của quá trình tổng hợp không được kết tinh lại một cách chính xác.

Lỗi có hệ thống trong vật lý

Trong các phòng thí nghiệm vật lý, các lỗi hệ thống thậm chí còn mang tính kỹ thuật cao hơn: bất kỳ thiết bị hoặc dụng cụ nào không được hiệu chuẩn thích hợp, đặt sai điện áp, bố trí sai các gương hoặc các bộ phận trong thí nghiệm, thêm quá nhiều mômen vào một vật có thể rơi. do tác dụng của trọng lực, trong số các thí nghiệm khác.

Lưu ý rằng có những sai sót mang tính hệ thống bắt nguồn từ sự không hoàn hảo của thiết bị và những sai sót khác thuộc loại hoạt động hơn, là sản phẩm của lỗi từ phía nhà phân tích, nhà khoa học hoặc cá nhân được đề cập thực hiện một hành động.

Ví dụ về lỗi hệ thống

Các ví dụ khác về lỗi hệ thống sẽ được đề cập dưới đây, không nhất thiết phải xảy ra trong phòng thí nghiệm hoặc trong lĩnh vực khoa học:

-Đặt bánh ở phần dưới của lò nướng, nướng nhiều hơn mức mong muốn

-Tư thế xấu khi ngồi

- Chỉ đóng nồi mocha do không đủ sức

-Không vệ sinh bộ hấp của máy pha cà phê ngay sau khi làm sữa hoặc làm nóng sữa

-Sử dụng cốc có kích cỡ khác nhau khi bạn làm theo hoặc muốn lặp lại một công thức nào đó

-Muốn bức xạ mặt trời vào những ngày râm mát

- Thực hiện động tác chống cằm trên xà đơn với vai nâng về phía tai

-Chơi nhiều bài hát trên cây đàn guitar mà không cần chỉnh dây trước

- Chiên khoai tây chiên với lượng dầu không đủ trong vạc

-Thực hiện các phép chuẩn độ thể tích tiếp theo mà không cần chuẩn hóa lại dung dịch chuẩn độ

Người giới thiệu

1. Day, R., & Underwood, A. (1986). Hóa phân tích định lượng. (Xuất bản lần thứ năm). Sảnh Prentice của PEARSON.
2. Helmenstine, Anne Marie, Ph.D. (Ngày 11 tháng 2 năm 2020). Lỗi ngẫu nhiên vs. Lỗi có hệ thống. Phục hồi từ: thinkco.com
3. Trang web nghiên cứu Bodner. (sf). Các lỗi. Đã khôi phục từ: chemed.chem.purdue.edu
4. Elsevier BV (năm 2020). Lỗi có hệ thống. ScienceDirect. Phục hồi từ: sciricalirect.com
5. Sepúlveda, E. (2016). Lỗi có hệ thống. Phục hồi từ Vật lý trực tuyến: fisicaenlinea.com
6. María Irma García Ordaz. (sf). Các vấn đề về lỗi đo lường. Đại học tự trị của Bang Hidalgo. Được khôi phục từ: uaeh.edu.mx
7. Wikipedia. (Năm 2020). Lỗi quan sát. Khôi phục từ: en.wikipedia.org
8. John Spacey. (2018, ngày 18 tháng 7). 7 Loại Lỗi Hệ thống. Được khôi phục từ: simplicable.com