Enfoque SL apoyado. Primera evaluación 2026; breve actual SL/HL adquirido. El resto de la guía, evaluación y requisitos prácticos conservan sus retenciones registradas.
Requisitos previos: lea las cantidades y unidades indicadas, utilice aritmética y las condiciones del modelo a continuación. Cada lección desarrolla su propio método antes de la transferencia independiente.
Estos son ejemplos didácticos originales o explícitamente ficticios, no mediciones reales ni investigaciones evaluadas completas de estudiantes.
9.2
Incertidumbre, gradientes y prueba de modelos
¿Qué explicaría esta observación?
Una línea que pasa cerca de todos los puntos de datos es útil, pero su pendiente puede seguir siendo incierta. Un gráfico es evidencia de un modelo dentro del rango de medición.
Comience con una predicción. Enuncie las cantidades o características que compararía, luego decida qué evidencia podría distinguir entre dos explicaciones.
Construya el modelo
La variación aleatoria hace que las lecturas repetidas difieran. El error sistemático desplaza los resultados consistentemente. La incertidumbre absoluta tiene la unidad medida; la incertidumbre relativa o porcentual compara la incertidumbre con el valor medido.
incertidumbre: Una limitación cuantificada en un resultado medido; error sistemático: Un sesgo de medición consistente.
Elija evidencias que puedan probarlo
Para un producto o cociente, sumar incertidumbres fraccionales es una aproximación común de máxima incertidumbre. Para una diferencia, sume incertidumbres absolutas. Una intersección distinta de cero puede revelar un desplazamiento o un modelo incompleto.
Muestre unidades en los ejes y elija una escala adecuada. Grafique barras de incertidumbre donde sea justificado, dibuje una línea de mejor ajuste en lugar de unir todos los puntos, y estime las pendientes más empinadas y más planas plausibles cuando el método del curso lo solicite.
Trabaje desde cantidades conocidas
Indique los valores conocidos y sus unidades. Elija la relación porque sus supuestos se ajustan a este caso, luego reordénela antes de la sustitución.
Conocido: longitud = 50.0 mm con incertidumbre 1.0 mm. Incertidumbre porcentual = incertidumbre absoluta/valor ×100 = 1.0/50.0×100 = 2.0%. Para un cociente de dos cantidades medidas independientemente con máximas incertidumbres porcentuales de 2% y 3%, la estimación máxima suma es 5%.
Ejemplo:
Una lectura de 40 cm tiene una incertidumbre absoluta de 1 cm. Encuentre la incertidumbre porcentual. Use la misma secuencia: cantidades conocidas → modelo → relación → sustitución → unidad e interpretación.
Verifique la conclusión y sus límites
Repetir lecturas reduce la incertidumbre aleatoria en una media, pero no elimina automáticamente un error de cero. No cite más lugares decimales de los que su medición pueda soportar.
Vuelva a la observación original. Explique qué respalda el resultado, qué condiciones asume y una forma de probar una explicación alternativa.
Advertencia:
Repetir una medición siempre elimina un desfase de calibración. Esta afirmación es falsa: repetir lecturas reduce la incertidumbre aleatoria en una media, pero no elimina automáticamente un error de cero. No utilices más decimales de los que tu medición pueda soportar.
Clave:
Incertidumbre, pendientes y verificación de modelos: Para un producto o cociente, sumar incertidumbres fraccionarias es una aproximación común para la máxima incertidumbre. Para una diferencia, suma las incertidumbres absolutas. Una intersección distinta de cero puede revelar un desplazamiento o un modelo incompleto.
