Przesądy i emocje

Jakikolwiek system przyjmiemy, wymaganiem kategorycznym jest, by można go było zidentyfikować. Jeśli tylko możliwe, prawdopodobnie najlepiej jest podawać dla danych próbki ich odchylenie standardowe 5, jak również obie granice (górną i dolną) obejmujące oceny wpływu wszystkich błędów, których przekroczenie byłoby zdaniem eksperymentatora wysoce nieprawdopodobne. Bardzo powszechny one wśród badaczy jest. niedocenianie własnych błędów, dlatego też liczni uczeni podwajają oszacowania wartości błędu, jeśli chcą skorzystać z cudzych wyników (program uprawnienia budowlane na komputer).

Jedną z najtrudniejszych decyzji, jakie musi powziąć eksperymentator, jest decyzja odrzucenia lub uwzględnienia wyniku rażąco niezgodnego z pozostałymi. Wyniki takie zdarzają się częściej lub rzadziej, w zależności od wprawy i staranności badacza, jako skutki omyłek lub zaburzeń. Jeśli popełnimy pomyłkę przy dodawaniu, to nie należy oczekiwać, że otrzymana liczba powie nam dużo o interesującej nas wielkości. W szczególności trudno byłoby wówczas uzasadnić stosowanie metod statystycznych, opartych na rozkładzie normalnych błędów (program uprawnienia budowlane na ANDROID).

Niekiedy powód wystąpienia takiego „dzikiego” wyniku bywa oczywisty. Operator może wiedzieć, co go wywołało. Takie wyraźne przypadki nie są ważne: jeśli operator robi błąd, o którym wie, że psuje wyniki, powinien on natychmiast przerwać pomiar lub co najmniej zaznaczyć go w jakiś nieusuwalny sposób w celu późniejszego odrzucenia, nawet w przypadku, gdy wynik pomiaru okaże się bliski oczekiwanego (uprawnienia budowlane).

Z drugiej strony wyszukiwanie powodów przemawiających za odrzuceniem wyników po ich otrzymaniu jest wysoce niebezpieczne. Zbyt łatwo bowiem znajduje się uzasadnienie i zbyt prawdopodobne jest. że odegrają w tym rolę przesądy i emocje. Jeśli jednak obserwator ściśle rozumuje i nie odczuwa oporów wobec odrzucania wyników, powinien kierować się prawidłem, że wystąpienie tych samych okoliczności, które raz usprawiedliwiły odrzucenie wyników niezgodnych, musi zawsze spowodować ich odrzucenie, cokolwiek by się zdarzyło i jakiekolwiek byłyby ich wartości (program egzamin ustny).

Normalny rozkład

Badanie przyczyn wyników niespodziewanych jest zagadnieniem niezwykle ważnym; w ten sposób dokonano wielu wielkich odkryć. Jednakże były one na ogół związane z postępowaniem odbiegającym nieco od powszechnie stosowanego. I tak, wymienić można np. słynne odkrycie argonu, przez lorda Kayleigha, które opierało się na różnicy ciężarów właściwych azotu otrzymanego z powietrza i wyodrębnionego chemicznie z pewnych związków’. Odrzucenie tej różnicy, jako wywołanej jakąś omyłką, byłoby bardzo la’we dla odkrywcy (opinie o programie).

Jeśli powtarzając pomiary otrzymujemy różne wartości liczbowe, przywykło się używać średniej arytmetycznej jako najlepszej wartości reprezentatywnej. Jest to usprawiedliwione dla przypadku, w którym wielokrotne pomiary podlegają rozkładowi normalnemu, jeśli jednak jedną z wartości otrzymano omyłkowo, to postępowanie takie może mieć bardzo poważne skutki. Z tego względu utrzymuje się niekiedy, że bezpieczniej jest używać mediany jako wartości reprezentatywnej, ponieważ oddalenie wartości skrajnych nie ma na nią najmniejszego wpływu (segregator aktów prawnych).

To zabezpieczenie jest jednak dość kosztowne, ponieważ posługiwanie sic medianą jest mniej skuteczne niż posługiwanie się średnią. Dla próbek o dużej liczebności ta struła skuteczności wynosi około 50% (2/tz ^ 0,64), tzn. potrzeba około dwa (tt/2 1,6) razy więcej pomiarów, aby przy posługiwaniu się medianą otrzymać tę samą dokładność wyników co przy stosowaniu średniej (przy założeniu rozkładu normalnego).

Inną regułą i może lepszą, jest obliczanie średniej wszystkich wyników z pominięciem wartości największej i najmniejszej. Jeśli sądzimy, że wystąpienie więcej „dzikich" wartości niż jedna po każdej stronie jest niezwykle rzadkim zdarzeniem, to postępowaniem takim uzyskuje się podobną pewność co i przy użyciu mediany, tracąc przy tym mniej informacji (promocja 3 w 1). Dla próbek pięcioelementowych strata dokładności jest np. rzędu 14%, a staje się ona jeszcze mniejsza dla próbek liczniejszych.