実習・実験プログラム

このプリントは、初年度評価が2025であるコースのためのSLizzaの選定 topics を扱っており、カリキュラム全体ではない。

前提条件：指定された数量と単位を読み取り、算術および以下のモデル条件を使用すること。

これらの例は独自かつ架空のものであり、実際の測定値や実際の生徒による調査ではありません。

この観察を説明するのは何か？

• ほぼすべてのデータ点を通る直線は有用だが、その傾きには不確かさが残る可能性がある。グラフは、測定範囲内でのモデルの妥当性を示す証拠となる。

モデルを構築する

• 偶然ばらつきにより、反復測定値は異なる。
• 系統誤差は結果を一方向にずらす。
• 絶対不確かさには測定値と同じ単位が含まれる；相対または百分率不確かさは、不確かさを測定値と比較したものである。
• 不確かさ：測定結果に対する定量化された限界。
• 系統誤差：一貫した測定バイアス。

モデルを検証できる証拠を選ぶ

• 積や商については、最大不確かさの近似として分率不確かさを加算するのが一般的である。
• 差については、絶対不確かさを加算する。
• 切片がゼロでない場合、オフセットや不完全なモデルを示唆することがある。

実験室での手順： 軸に単位を表示し、適切なスケールを選択する。妥当な場合に不確かさバーを描き、すべての点を結ぶのではなく最良適合線を引く。課程方法で求められている場合は、最も急な勾配と最も緩やかな勾配の推定を行う。

既知の値から始める

• 既知：長さ = 50.0 mm、不確かさ 1.0 mm。
• 百分率不確かさ = 絶対不確かさ / 値 × 100 = 1.0 / 50.0 × 100 = 2.0%。
• 2つの独立して測定された量の商において、最大百分率不確かさがそれぞれ 2% と 3% の場合、合計した最大推定値は 5% となる。

あなたの実践： 40 cm の読み取りに絶対不確かさ 1 cm が含まれる。百分率不確かさを求めよ。

結論とその限界を確認する

• 反復測定は平均の偶然誤差を減少させるが、ゼロ誤差を自動的に除去するわけではない。
• 測定器が支持できる桁数以上を小数点以下に記述しないこと。

誤りである： 測定を反復すれば常に較正オフセットが除去されるわけではない。反復して平均を取ることは、平均における偶然のばらつきを減少させるのみである。較正オフセットはすべての読み取り値を同一方向にずらすため、反復しても同じ誤った値に留まる；これを除去するには再較正が必要である。

重要：

• 偶然ばらつきにより、反復測定値は異なる。
• 積や商については、最大不確かさの近似として分率不確かさを加算するのが一般的である。
• 注意：反復測定は平均の偶然誤差を減少させるが、ゼロ誤差を自動的に除去するわけではない。

5 パーセントの相対誤差で記述する

• 測定値は20cmであり、絶対不確かさは1cmである。
• 百分率不確かさを求める。測定を反復しても較正オフセットは除去されない。