¿Qué son los errores casuales o aleatorios?

El error aleatorio se relaciona con variaciones debidas al azar y compromete la confiabilidad de la investigación. Puede expresarse cuantitativamente con el valor p y los intervalos de confianza. No puede eliminarse, pero sí controlarse mediante el aumento del tamaño muestral y un análisis estadístico eficiente.

El error aleatorio se debe al azar, generalmente a error de muestreo y afecta fundamentalmente la precisión de los resultados. Por otra parte, el error sistemático se debe a errores en el diseño o análisis del estudio y compromete la validez de los resultados.

El ERROR ALEATORIO, también llamado error indeterminado, se origina por efecto de variables incontroladas. Tiene igual probabilidad de ser positivo que negativo. Siempre está presente y no puede ser corregido. Como ejemplo de error aleatorio podemos citar el producido al tomar la lectura de volumen en una bureta.

El error aleatorio se relaciona con la precisión del resultado. Una medida será tanto más precisa cuanto menor sea el componente aleatorio, por lo que el error puede disminuirse aumentando el tamaño de la muestra o mejorando la precisión de las mediciones. Este error no afecta a la validez interna ni externa.

El error aleatorio se debe al azar, generalmente a error de muestreo y afecta fundamentalmente la precisión de los resultados. Por otra parte, el error sistemático se debe a errores en el diseño o análisis del estudio y compromete la validez de los resultados.

El error se define como la diferencia entre el valor verdadero y el obtenido experimentalmente. El origen de los errores está en múltiples causas y atendiendo a éstas los errores se pueden clasificar en errores sistemáticos y errores accidentales.

Los errores circunstancial, estocásticos, o aleatorios Los errores circunstancial, estocásticos, o aleatorios, no se repiten regularmente de una medición a otra, sino que varían y sus causas se deben a los efectos provocados por las variaciones de presión, humedad, y temperatura del ambiente sobre los instrumentos.

El error aleatorio se relaciona con la precisión del resultado. Una medida será tanto más precisa cuanto menor sea el componente aleatorio, por lo que el error puede disminuirse aumentando el tamaño de la muestra o mejorando la precisión de las mediciones.

Clasificación de los errores en la medición:

Los errores presentes en los proceso de medición se clasifican en sistemáticos y accidentales. Fuera de la clasificación de errores se encuentran las equivocaciones, propias del descuido, de la mala aplicación de un método, son errores groseros que deben ser eliminados.

Existen tres tipos generales de errores: aleatorios, sistemáticos y crasos según su magnitud, sentido, causa que lo provoca y la referencia que se toman para establecer las diferencias que implican.

El error aleatorio ocurre cuando las mediciones repetidas, ya sean en un mismo sujeto o en diferentes miembros de la población en estudio, varían de manera no predecible, mien- tras que el error sistemático (no aleatorio) ocurre cuando es- tas medidas varían de manera predecible y, por lo tanto, se Documento descargado ...

En general, los errores sistemáticos que influyen en los valores que se utilizaron para la regresión pueden ser detectados mediante el análisis de los residuos.

Error Aleatorio

Un error es considerado aleatorio si el valor de lo que se mide se incrementa a veces o se reduce en otros casos. Un ejemplo muy sencillo es nuestra presión sanguínea. Es normal que la presión sanguínea pueda ser diferente en cada medición incluso si alguien está sano.

Estudio en el que los participantes se asignan al azar a grupos separados para comparar diferentes tratamientos u otras intervenciones.

Estos son algunos de los diferentes tipos de sesgos estadísticos que podrías encontrar.

Los errores se pueden clasificar en dos grandes tipos: (1) no aleatorios o sistemáticos y (2) aleatorios o no sistemáticos.

Los errores sistemáticos Los errores sistemáticos, se dan por una mala calibración en el aparato de medición, defecto del instrumento o por una mala posición del observador al realizar la lectura, también se le conoce como el nombre de error de paralaje.

El sesgo es la diferencia entre el valor verdadero y el promedio de mediciones en muchas determinaciones obtenidas por el mismo sistema de medición. Como el valor verdadero no es accesible, en sentido estricto solo es posible hablar sobre sesgo relativo entre laboratorios, analistas o sistemas de medición.

Un error es considerado como sistemático si cambia de manera sistemática en la misma dirección. Por ejemplo, esto puede suceder con la medición de la presión sanguínea si cada vez que tomáramos la presión algo causara que esta subiera.

Los tipos de errores de medición pueden ser aleatorios, sistemáticos, despreciativos o significativos, entre otros. Se conoce como error de medición a la diferencia existente entre el valor que se ha obtenido y el valor real del objeto medido.

El error más típico que afecta a la exactitud de los aparatos es el “error de cero”. Causado por un defecto de ajuste del aparato, este da una lectura distinta de cero cuando lo que mide vale cero.

Una vez que hemos medido una cierta magnitud x y que sabemos que su error es ∆x, debemos expresar el resultado como: x = (x0 ±∆x) unidades (1) donde la medida y el error se dan en las mismas unidades.

El error instrumental es la mitad de la precisión del instrumento. La precisión del instrumento es la cifra más pequeña que puede medir el instrumento. Por ejemplo una regla marcada en centímetros y con marcas para cada milímetro, tiene una precisión de un milímetro (porque no se puede medir menos de un milímetro).

Una forma de corregir los errores sistemáticos es realizando una curva de calibrado, que es una gráfica que relaciona los valores medidos con los valores reales. Para ello hay que disponer de algún patrón o magnitud cuyo valor es conocido.

El margen de error te indica lo bien que tus resultados reflejan las opiniones de la población general. Un margen de error aceptable utilizado por la mayoría de los investigadores suele situarse entre el 3% y el 8% con un nivel de confianza del 95%.

El error absoluto de cada medida será la diferencia entre cada una de las medidas y ese valor tomado como exacto (la media aritmética). El error relativo de cada medida será el error absoluto de la misma dividido por el valor tomado como exacto (la media aritmética).