Por David Dunning
Atualizado em 24 de março de 2022

Na pesquisa científica, um erro constante – também chamado de erro sistemático – cria um desvio consistente do valor real de uma medição. Ao contrário dos erros aleatórios que variam de forma imprevisível, os erros constantes deslocam todas as leituras na mesma direção em um valor fixo.

Identificando erros sistemáticos

Como os erros sistemáticos não mudam quando um experimento é repetido nas mesmas condições, eles são frequentemente invisíveis à análise estatística. A média ou mediana dos dados ainda terá o mesmo viés, dificultando a detecção do erro sem referência externa.

Como eliminar erros constantes

Várias estratégias podem revelar e corrigir vieses sistemáticos:

• Benchmarking: Compare seus resultados com aqueles obtidos por um método ou instrumento diferente. Um deslocamento persistente indica um erro sistemático.
• Calibração: Ajuste seu aparelho ou procedimento com base em padrões de referência conhecidos. Isso garante que qualquer desvio seja levado em consideração antes de medir as incógnitas.
• Impacto do instrumento: Alguns dispositivos podem alterar a quantidade que medem (por exemplo, um voltímetro adicionando resistência a um circuito de baixa corrente). A seleção de equipamentos ou técnicas de medição apropriadas pode mitigar esse efeito.

Precisão versus exatidão

A precisão refere-se à consistência de medições repetidas, enquanto a precisão denota a proximidade do valor verdadeiro. Um dispositivo com uma escala mal graduada pode produzir leituras altamente precisas, mas sistematicamente imprecisas. A calibração em relação a uma quantidade de referência elimina esse preconceito.

Erro Zero

Erro zero é um tipo específico de erro constante em que um instrumento de medição não lê zero quando deveria. Exemplos incluem amperímetros, voltímetros, cronômetros e termômetros. Mesmo que o instrumento não possa ser redefinido, o erro zero pode ser corrigido adicionando ou subtraindo o deslocamento de todas as leituras subsequentes.

Ao reconhecer e corrigir erros constantes, os investigadores podem garantir que os seus dados reflectem verdadeiramente os fenómenos sob investigação.