Incertidumbre experimental y análisis de datos

Universidad Politécnica de Puerto Rico
Departamento de Ciencias y Matemáticas

EXPERIMENTO #1
Incertidumbre Experimental y Análisis de Datos



16 de noviembre de 2009
SCIE-2431-21

Universidad Politécnica de Puerto Rico
Departamento de Ciencias y Matemáticas
Laboratorio de Física I Scie 2431

Práctica 1: Incertidumbre experimental y Análisis de datos

Objetivos1. Distinguir los diferentes tipos de errores.
2. Distinguir entre una medida exacta y precisa.
3. Explicar el significado e importancia de las cifras significativas.
4. Representar datos medidos en forma gráfica para ilustrar visualmente los datos experimentales.

Introducción
Se estudiará los diferentes tipos de incertidumbres experimentales y algunos métodos de análisis de datos que seránusados en los experimentos subsiguientes.

Resumen de Teoría
A. Tipos de incertidumbres o errores experimentales

Errores estadísticos, indeterminados o aleatorios
Los errores aleatorios resultan de variaciones desconocidas o impredecibles que surgen en todas las medidas experimentales. El término indeterminado se refiere al hecho que no hay forma de determinar la magnitud del error. Las condicionesen las cuales se producen estos errores al azar pueden ser:

1. Fluctuaciones impredecibles de la temperatura y el voltaje.
2. Vibraciones mecánicas de los equipos.
El efecto de los errores estadísticos puede ser minimizado mejorando las técnicas experimentales.

Errores sistemáticos determinados
Los errores sistemáticos son asociados con instrumentos o técnicas de medida particulares. Eltérmino sistemático significa que se obtiene siempre la misma incertidumbre o error experimental cuando las mediciones son hechas repetidamente. Determinado significa que la magnitud del error puede ser determinada.

Ejemplos de errores sistemáticos son:
1. Una calibración inapropiada del instrumento.
2. Un instrumento defectuoso.
Evitar los errores sistemáticos depende de las habilidades delexperimentador para identificar las fuentes de estos errores.

B. Exactitud y Precisión
La exactitud de una medida significa cuán cerca está del valor aceptado o verdadero. Para obtener buena exactitud depende de la disminución de los errores sistemáticos.

La precisión se refiere a que coincidan las medidas repetidas, esto es, cuán cerca están esas medidas de un valor. Para obtener buena precisióndepende de la disminución de los errores indeterminados o aleatorios.

C. Cifras significativas.
Las cifras significativas de una medida experimental incluyen todos los números que pueden ser leídos directamente de la escala del instrumento más una cifra dudosa o número estimado de la menor división. Mientras mayor es el número de cifras significativas, mayor es la confiabilidad de la medida.Reglas de las cifras significativas
1. La cifra más a la izquierda que no sea cero es la más significativa.
2. Si no hay punto decimal, la cifra más a la derecha que no sea cero es la menor significativa.
3. Si hay punto decimal, la cifra más a la derecha es la menos significativa.
4. Todas las cifras, entre la menor y la más significativa, son significativas.

Ejemplos:

a) 0.001230 → Tiene 4cifras significativas
b) 1.03 → Tiene 3 cifras significativas
c) 1000 → Tiene 1 cifra significativa
d) 500. → Tiene 3 cifras significativas

D. Multiplicación y división usando cifras significativas
En la multiplicación y la división de dos o más números, el número de cifras significativas del resultado final es igual al número de cifras significativas de la medida con menos número decifras significativas.

Ejemplo:

E. Suma y resta usando cifras significativas
En la suma y resta, se comienza con la primera columna desde la izquierda que contenga una cifra dudosa y se redondean todos los números a esta columna eliminando todas las cifras a la derecha.

Ejemplo:

F. Porcentaje de error
El porcentaje de error se usa para comparar un valor aceptado o verdadero con la medida...