A principal diferença entre esses dois parâmetros é que o erro de uma medição pode ser corrigido (desde que seja detectado com clareza a falha no processo de medição em questão), já a incerteza de qualquer processo de medição continuará sendo um intervalo de confiança das medidas.
Quando efetuamos uma medição estamos sujeitos a diversas formas de erros, dentre os quais podemos citar: grosseiros, aleatórios, acidentais, sistemáticos, inserção ou paralaxe. Este erro é causado por falha humana na operação do instrumento, ou interpretação errônea nos resultados obtidos. ...
É a diferença entre o valor exato de um determinado número e o seu valor aproximado. É a razão entre o erro absoluto e o valor aproximado de um número.
Calculando o erro relativo. Divida o erro absoluto pelo valor real do objeto em questão para obter o erro relativo. Esse resultado é o erro relativo. Essa equação simples indica a margem de erro em comparação com a medida geral.
Como calcular desvio padrão relativo
A incerteza relativa (∆xr) é o quociente entre a incerteza absoluta (∆x) e o valor mais provável da grandeza ). Exprime-se em percentagem (%): A incerteza relativa indica a precisão da medição efetuada. Quanto menor for a incerteza relativa, maior é o grau de precisão.
Definição de erro de porcentagem O erro relativo é calculado como o erro absoluto dividido pela magnitude do valor exato. O erro absoluto é a magnitude da diferença entre o valor real e o valor estimado.
Variação Percentual = (VF/VI - 1) × 100 Em que VF é o valor final da operação, ao passo que VI diz respeito ao valor inicial. Agora imagine que o aluguel que uma pessoa paga por um apartamento passou de R$ 500,00 para R$ 700,00.
Erro percentual (erro percentual) é a diferença entre um valor experimental e teórico, dividido pelo valor teórico, multiplicado por 100 para dar uma porcentagem.
Para interpretar o intervalo de confiança da média, assumimos que os valores foram amostrados de forma independente e aleatória de um população com distribuição normal com média μ e variância σ2. Dado que estas suposições são válidas, temos 95% de "chance" do intervalo conter o verdadeiro valor da média populacional.
O intervalo de confiança no nível 95% (95% IC) significa que o resultado estará dentro daquele intervalo em 95 dos 100 estudos hipoteticamente realizados, ou seja, o risco relativo estará entre 0.
POR QUE PRECISAMOS DE INTERVALOS DE CONFIANÇA? Precisamos do intervalo de confiança para indicar a incerteza ou imprecisão acerca do tamanho do efeito calculado usando a amostra de estudo para estimar o verdadeiro tamanho do efeito na população de origem.