¿Error? De los problemas a las medidas experimentales y su error.

Hasta ahora, todos los errores de los que hemos hablado están situados en el ámbito de clase y de la evaluación, y están relacionados con las incorrecciones que cometemos a la hora de resolver un problema, o de responder a una pregunta. Pero ahora vamos a hablar de los errores desde el punto de vista de la obtención de medidas experimentales, es decir de datos reales, cuya medida, SIEMPRE están afectada de un error.

Antes de nada hay que realizar algunas reflexiones.

• Cada vez que usamos datos numéricos de un problema, los sometemos a una ecuación física o química, realizamos un cálculo y obtenemos un resultado, realizamos una predicción EXACTA y PRECISA de una magnitud cuyo valor deseamos conocer. Tanto los datos originales como el resultado carecen de errores.
• Cuando usamos una simulación informática, modelo o laboratorio virtual, hacemos uso de una aproximación a la realidad, es decir trabajamos con un modelo que REPRESENTA A LA REALIDAD, PERO NO ES REAL. ¿Y cuál es la diferencia? La diferencia está en que con estos modelos, toda las magnitudes que usamos y las que calculamos no tienen error, y las predicciones que obtendremos serán exactas y precisas.
• Sin embargo, no hemos de olvidar que la Ciencia se construye en base a datos obtenidos de la experiencia (laboratorio), es decir, las conclusiones, predicciones y cálculos se basan en DATOS EXPERIMENTALES, y los datos experimentales están sujetos a errores. 

Los errores experimentales pueden ser de dos tipos:

 Errores sistemáticos:

• En ocasiones derivados de la sensibilidad del aparato. Por ejemplo, con una regla milimetrada sólo apreciamos longitudes hasta 1 mm, pero no más pequeñas.

• En otras derivadas por el propio observador. Por ejemplo, la precisión del cronómetro de un móvil  es enorme (en el de la imagen la sensibilidad es de 0,01 segundo, es decir proporciona medidas muy precisas) Sin embargo el observador tiene un error mayor ya que tarda hasta 0,5 segundos en pensar la orden de iniciar a contar al tiempo hasta que realmente le damos al botón.  

•  Otros errores sistemáticos son fáciles de descubrir si medimos con atención. Si los detectamos, son errores fáciles de eliminar. Por ejemplo, si al realizar una pesada, la balanza no indica 0 g, está mal calibrada, pero puede ofrecer buenas medidas. Otro sería el error de paralaje.

Errores accidentales se deben a pequeñas variaciones que aparecen entre sucesivas observaciones realizadas por un mismo observador. Son incontrolables y motivados por el azar, por ello es conveniente hacer un tratamiento estadístico de la medida. 

En todos los casos, las medidas que se realizan en un laboratorio son de dos tipos:

• Medidas directas. El instrumento de medida nos proporciona la medida de la magnitud deseada.
• Magnitud indirecta. Para obtenerla es preciso combinar los valores de magnitudes directas. 

Algunos ejemplos nos lo dejarán muy claro:

• La balanza nos proporciona la masa (g) y la masa es una magnitud directa, mientras que el peso (N) es una magnitud indirecta.
• Si deseamos medir la superficie de una mesa (indirecta) mediremos el largo (cm) y ancho (cm) que serán longitudes y por tanto medidas directas.
• La intensidad (A), el voltaje o potencial(v) serán magnitudes directas que podremos determinar con un polímetro, pero la potencia será una magnitud indirecta.

Las medidas directas e indirectas tienen un tratamiento estadístico diferente a la hora de evaluar el error cometido.

Para terminar es importante que conozcas la diferencia entre exactitud y precisión que ofrece un instrumento de medida: