Error de observación

Error de observación (o error de medición) es la diferencia entre el valor medido de una cantidad y su valor real. En estadística, un error no es necesariamente un "error". La variabilidad es una parte inherente de los resultados de las mediciones y del proceso de medición.

Los errores de medición se pueden dividir en dos componentes: aleatorios y sistemáticos. Los errores aleatorios son errores en la medición que hacen que los valores medibles sean inconsistentes cuando se toman mediciones repetidas de un atributo o cantidad constante. Los errores sistemáticos son errores que no están determinados por casualidad sino que son introducidos por procesos repetibles inherentes al sistema. El error sistemático también puede referirse a un error con una media distinta de cero, cuyo efecto no se reduce cuando se promedian las observaciones.

Los errores de medición se pueden resumir en términos de exactitud y precisión. El error de medición no debe confundirse con la incertidumbre de medición.

Ciencia y experimentos

Cuando la aleatoriedad o la incertidumbre modeladas por la teoría de la probabilidad se atribuyen a tales errores, son "errores" en el sentido en que se usa ese término en estadística; ver errores y residuos en las estadísticas.

Cada vez que repetimos una medición con un instrumento sensible, obtenemos resultados ligeramente diferentes. El modelo estadístico común utilizado es que el error tiene dos partes aditivas:

1. Error sistemático que siempre ocurre, con el mismo valor, cuando utilizamos el instrumento de la misma manera y en el mismo caso.
2. Error aleatorio que puede variar de la observación a otra.

El error sistemático a veces se denomina sesgo estadístico. A menudo se puede reducir con procedimientos estandarizados. Parte del proceso de aprendizaje en las diversas ciencias es aprender a utilizar instrumentos y protocolos estándar para minimizar el error sistemático.

El error aleatorio (o la variación aleatoria) se debe a factores que no se pueden o no se controlarán. Una posible razón para renunciar al control de estos errores aleatorios es que puede ser demasiado costoso controlarlos cada vez que se realiza el experimento o se realizan las mediciones. Otras razones pueden ser que lo que sea que intentemos medir cambie en el tiempo (ver modelos dinámicos) o sea fundamentalmente probabilístico (como es el caso de la mecánica cuántica; ver Medición en la mecánica cuántica). El error aleatorio a menudo ocurre cuando los instrumentos se llevan al extremo de sus límites operativos. Por ejemplo, es común que las balanzas digitales muestren un error aleatorio en su dígito menos significativo. Tres medidas de un solo objeto podrían leer algo así como 0,9111 g, 0,9110 gy 0,9112 g.

Caracterización

Los errores de medición se pueden dividir en dos componentes: error aleatorio y error sistemático.

Error aleatorio siempre está presente en una medición. Es causado por fluctuaciones inherentemente impredecibles en las lecturas de un aparato de medición o en la interpretación del experimentador de la lectura instrumental. Los errores aleatorios se muestran como resultados diferentes para aparentemente la misma medición repetida. Se pueden estimar comparando varias medidas y reducirse promediando varias medidas.

Error sistemático es predecible y normalmente constante o proporcional al valor real. Si se puede identificar la causa del error sistemático, por lo general se puede eliminar. Los errores sistemáticos son causados por una calibración imperfecta de los instrumentos de medición o métodos de observación imperfectos, o la interferencia del entorno con el proceso de medición, y siempre afectan los resultados de un experimento en una dirección predecible. La puesta a cero incorrecta de un instrumento que conduce a un error de cero es un ejemplo de error sistemático en la instrumentación.

El estándar de prueba de rendimiento PTC 19.1-2005 "Incertidumbre de prueba", publicado por la Sociedad Estadounidense de Ingenieros Mecánicos (ASME), analiza los errores sistemáticos y aleatorios con gran detalle. De hecho, conceptualiza sus categorías básicas de incertidumbre en estos términos.

El error aleatorio puede deberse a fluctuaciones impredecibles en las lecturas de un aparato de medición o en la interpretación de la lectura instrumental por parte del experimentador; estas fluctuaciones pueden deberse en parte a la interferencia del entorno con el proceso de medición. El concepto de error aleatorio está estrechamente relacionado con el concepto de precisión. Cuanto mayor sea la precisión de un instrumento de medición, menor será la variabilidad (desviación estándar) de las fluctuaciones en sus lecturas.

Encuestas

El término "error de observación" también se usa a veces para referirse a errores de respuesta y algunos otros tipos de errores no muestrales. En situaciones de tipo encuesta, estos errores pueden ser errores en la recopilación de datos, incluido el registro incorrecto de una respuesta y el registro correcto de la respuesta inexacta de un encuestado. Estas fuentes de error no muestral se analizan en Salant y Dillman (1994) y Bland y Altman (1996).

Efecto en el análisis de regresión

Si la variable dependiente en una regresión se mide con error, el análisis de regresión y la prueba de hipótesis asociada no se ven afectados, excepto que el R2 será más bajo de lo que sería con una medición perfecta.