Error De Medicion

Error de medida

Medir es determinar numéricamente una magnitud comparándola con otra de su misma especie y de valor constante. A estas magnitudes se las conoce como unidades y su materialización son los patrones de medida. El valor verdadero de una cierta magnitud que se mide es siempre imposible de determinar por las limitaciones tanto del operador como de los instrumentos de medida. Toda medida va afectada de un error, también imposible de determinar, pero cuyo valor podemos acotar dentro de unos márgenes adecuados.

El error de medición se define como la diferencia entre el valor medido y el valor verdadero. Afectan a cualquier instrumento de medición y pueden deberse a distintas causas. Las que se pueden de alguna manera prever, calcular, eliminar mediante calibraciones y compensaciones, se denominan determinanticos o sistemáticos y se relacionan con la exactitud de las mediciones. Los que no se pueden prever, pues dependen de causas desconocidas, o estocásticas se denominan aleatorios y están relacionados con la precisión del instrumento.

En este artículo vamos a comentar los principales errores de medición y sus fuentes

CLASIFICACION DE LOS ERRORES DE MEDIDAS

Atendiendo a su naturaleza los errores cometidos en una medición admiten una clasificación en dos grandes vertientes: errores aleatorios y errores sistemáticos.

 Error aleatorio. No se conocen las leyes o mecanismos que lo causan por su excesiva complejidad o por su pequeña influencia en el resultado final.

Para conocer este tipo de errores primero debemos de realizar un muestreo de medidas. Con los datos de las sucesivas medidas podemos calcular su media y la desviación típica muestra. Con estos parámetros se puede obtener la Distribución normal característica, N [μ, s], y la podemos acotar para un nivel de confianza dado.

Las medidas entran dentro de la campana con unos márgenes determinados para un nivel de confianza que suele establecerse entre el 95% y el 98%.

Error sistemático. Permanecen constantes en valor absoluto y en el signo al medir una magnitud en las mismas condiciones, y se conocen las leyes que lo causan.

Para determinar un error sistemático se deben de realizar una serie de medidas sobre una magnitud Xo, se debe de calcular la media aritmética de estas medidas y después hallar la diferencia entre la media y la magnitud X0.

Error sistemático = | media - X0 |

METODOS “ERRORES DE MEDICION”

Fiabilidad de un proceso de medida

La medida de parámetros fisiológicos está sujeta a error y a la propia variabilidad biológica. La presión arterial es un claro ejemplo: aunque la técnica es bastante simple, pueden aparecer errores debidos a defectos del aparato utilizado, a la aplicación del manguito, al estado del paciente y a la objetividad y preparación del observador. Es de desear que el proceso sea fiable: la repetición de las medidas de la misma magnitud producen resultados iguales o al menos similares. Hablamos entonces de fiabilidad de las mediciones, estabilidad o concordancia. Diremos que una medición es fiable si la variabilidad en mediciones sucesivas se mantiene dentro de cierto margen razonable.

En ocasiones pueden existir diferentes métodos de medida, siendo uno de ellos el que mejor determina la magnitud de la variable en estudio. A éste se le conoce como patrón de referencia (en inglés gold standard) y en principio sería el método a emplear preferentemente, salvo que presente serios inconvenientes, como pueden ser el coste, que se trate de un método cruento, complicado de utilizar, etc. Es el caso de la medición de la tensión arterial mediante la introducción de un catéter flexible en una arteria periférica.

Diferencia entre correlación lineal y concordancia

Si se dispone de un método alternativo al método de referencia, más práctico de utilizar, interesa determinar la concordancia entre ambos sistemas.

Cuando la variable medida es numérica continua y se efectuan dos observaciones por sujeto existe una cierta tendencia a emplear el coeficiente de correlación como índice de concordancia entre los dos métodos, no siendo éste, en general, un procedimiento correcto, como veremos en los siguientes ejemplos.

PAS método 1 PAS método 2

130 126

124 120

144 140

112 108

124 120

161 157

138 134

164 160

109 105

152 148

Tabla 1

En la tabla 1 se presenta los resultados hipotéticos de dos métodos de medida. Si calculamos el coeficiente de correlación veremos que es 1, ya que en realidad los valores de la segunda columna se obtienen restando 4 a la primera columna. Por lo tanto hay una relación lineal perfecta entre ambos métodos, por lo que vemos claramente que no es lo mismo correlación que concordancia.

Veamos otro ejemplo:

PAS método 1 PAS método 2

130 113

124 108

144 126

112 97

124 108

161 141

138 120

164 144

109 94

152 133

Tabla 2

En este caso también hay una relación lineal perfecta entre ambos métodos y por lo tanto el coeficiente de correlación también es 1. En realidad PAS 2 = 0.2 * PAS 1 - 4 (se ha redondeado el resultado), por lo que existe también una relación lineal entre los valores de las dos columnas.

Si representamos gráficamente los datos obtenemos la siguiente imagen:

Donde se ha representado una línea recta a 45º (que sería la línea en la que estarían todos los puntos en caso de que existiera una concordancia perfecta).

En situaciones como la de la gráfica encontramos un error sistemático o diferencia entre ambos métodos,

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