Lỗi đo lường

Đo lường hiếm khi, nếu có, xảy ra mà không có lỗi. Lỗi có thể từ nhiều nguồn. Tốt nhất, nên giảm thiểu lỗi bằng cách thiết kế và thu thập dữ liệu cẩn thận, tuy nhiên trong phân tích thống kê, một số mô hình hóa lỗi đo lường có thể được kết hợp.

Lỗi đo lường thường được cho là bao gồm:

1. Lỗi hệ thống
2. Lỗi ngẫu nhiên [1]

Do đó, điểm số đo có thể được khái niệm hóa bao gồm:

Điểm thực + lỗi hệ thống + lỗi ngẫu nhiên.

Lỗi đo lường hệ thống bao gồm tất cả các lỗi có thể lặp lại (đôi khi được gọi là sai lệch ), bao gồm:

1. Lỗi lấy mẫu
   1. ví dụ: mẫu không đại diện
2. Lỗi không lấy mẫu
   1. Lỗi mô hình - một đặc quyền tiếp cận khoa học và ưu tiên nghiên cứu các hiện tượng có thể đo lường được
   2. Nhà nghiên cứu thiên vị - một nhà nghiên cứu rất muốn xác nhận lý thuyết ưa thích của mình và điều này ảnh hưởng đến các quyết định, ví dụ, về những gì cần đo lường và làm thế nào
   3. Sự thiên vị của người tham gia - những người tham gia bị ảnh hưởng bởi mong muốn xã hội, nói đúng, nói này, v.v.
   4. Độ tin cậy và hiệu lực của công cụ đo lường

Lỗi ngẫu nhiên (đôi khi được gọi là nhiễu) bao gồm tất cả các yếu tố ngẫu nhiên ảnh hưởng đến phép đo bằng cách thổi phồng hoặc xì hơi các giá trị đo được từ điểm thực. Ví dụ, tại thời điểm thử nghiệm, một số người tham gia có thể có tâm trạng tốt, trong khi những người khác có tâm trạng xấu và điều này có thể ảnh hưởng đến phản ứng của họ. Lỗi ngẫu nhiên làm tăng tính biến đổi trong dữ liệu.