Un factor de corrección es un factor multiplicado con el resultado de una ecuación para corregir una cantidad conocida de error sistémico.
Aunque es probable que muchas evaluaciones numéricas sean precisas, es posible que no siempre llegue a una conclusión específica en términos de mediciones. Esto se debe a que pueden entrar en juego múltiples factores, lo que resulta en conclusiones sesgadas. A menudo, la necesidad de evaluar estos factores inciertos es una necesidad.
Este proceso de evaluación de factores que conducen a la incertidumbre en los resultados de la medición se conoce como evaluación de incertidumbre o análisis de errores. El análisis de errores depende de los factores de corrección, que se implementan cálculos designados para evaluar los factores inciertos en los resultados medidos.
El factor de corrección en un valor medido conserva su importancia para evaluar e investigar adecuadamente la veracidad de un resultado experimental. Una visión del factor de corrección en un resultado experimental permite que los evaluadores del resultado lo analicen, teniendo en cuenta el impacto de los factores de incertidumbre en los resultados. A su vez, pueden utilizar o rechazar el resultado experimental basado en la precisión a pesar de los factores de incertidumbre.
En entornos de laboratorio y en estudios de prueba, el análisis de errores ayudado por factores de corrección es de valor principal. Para llegar a factores de corrección, uno debe seguir una ruta sistemática de evaluar los factores de incertidumbre en los resultados medidos. Esta ruta o cálculo sistemático utilizado para llegar al mejor o más cercano valor de un resultado medido se establece a continuación:
Esto permite la descripción de un rango de valores de un resultado medido que incluye el valor verdadero. Si bien este no es técnicamente un análisis concluyente, es definitivamente el análisis mejor y más completo de un resultado medido.
¿Qué es el factor de corrección?
Un factor de corrección es cualquier ajuste matemático realizado en un cálculo para tener en cuenta las desviaciones en la muestra o el método de medición. A continuación se presentan algunos ejemplos de factores de corrección del mundo real.
Los diabéticos dependientes de la insulina deben regular la cantidad de insulina subcutánea que inyectan por día en función de sus niveles actuales de azúcar en la sangre. Una regla general, o factor de corrección, utilizado es la regla 1800 para los tipos de insulina Humalog o Novolog. Divide 1800 por la dosis de insulina por día para determinar la caída total de azúcar en la sangre por unidad de insulina.
Una aplicación cotidiana del factor de corrección se aplica a la cocción a gran altitud. Si bien no hay una fórmula fácil, mejores casas y jardines indican corregir las temperaturas de cocción al agregar 15 a 25 grados Fahrenheit.
Al cambiar los neumáticos de su automóvil desde el neumático de fábrica original a un neumático del mercado de accesorios de diferentes dimensiones, la lectura en su velocímetro puede ser falsa. Es necesario determinar el factor de corrección o la varianza para obtener su velocidad real. Vea la referencia 4 para una calculadora en línea.
El Yankee Erin Watson-Price trasplantado vive en Birmingham, Alabama, y ha estado escribiendo artículos independientes desde 1997. Trabajó como escritora/coeditora de Coast to Coast Dachshund Rescue Belletter, «The Long and the Borth of It». En 2007 obtuvo una certificación como editora de copia. Watson-Price posee una Licenciatura en Artes de la Escritura Creativa de la Universidad del Sur de Illinois-Edwardsville.
¿Qué es el factor de corrección para una población finita?
Ambos supuestos son falsos en situaciones de la vida real. Pero la estimación anterior para la varianza de la distribución de muestreo todavía funciona como una aproximación siempre que el tamaño de la muestra sea inferior al 5% de la población total.
Si el tamaño de la muestra excede el 5% de la población, entonces necesitamos multiplicar la desviación estándar de la media de la muestra por un factor de corrección llamado FPC (factor de corrección de la población finita).
Por lo tanto, la fórmula para el error estándar de la media de muestreo se convierte en
Y la fórmula para el error estándar de la proporción de muestreo se convierte en
Ejemplo 1: Suponga que una población de tamaño 10000 tiene una varianza de 100. Queremos estimar la altura promedio de las personas en la población. Si se selecciona una muestra de tamaño 2500 de la población, calcule el error estándar de la media de la muestra.
Solución: La fórmula para el error estándar se da como S.E = σ/√n pero dado que la muestra es de tamaño mayor al 5% de la población (= 500), por lo tanto, debemos aplicar el factor de corrección al error estándar.
Ejemplo 2: Suponga que tenemos una población de tamaño 1000 que tiene una varianza de 25. Obtenemos una estimación para la proporción «P» de las personas de ojos azules en la población como P = 0.5. Si hemos dibujado una muestra de tamaño 100 de la población, calcule el error estándar de la proporción de la población
Solución: La fórmula para el error estándar se da como, s.e = √p (1-p)/n pero dado que la muestra es de tamaño mayor al 5% de la población (= 50), por lo tanto, debemos aplicar el factor de corrección al estándar error.
¿Qué es el factor corrección?
Está interpretando un certificado de calibración, pero notó que el factor de corrección que necesita no se muestra o se proporciona exactamente en el informe, ¿qué puede hacer?
Los datos de medición de su instrumento en función de los resultados de la calibración tienen errores. Hay posibilidades de que no se puedan ajustar instrumentos de medición específicos. No está incluido en el diseño o simplemente no se ajusta física o automáticamente. De nuevo, ¿qué puedes hacer?
La pregunta anterior se puede responder utilizando una técnica en la que podemos ajustar un valor medido simplemente determinando lo que llamamos un «factor de corrección».
Una de las habilidades importantes para un técnico de calibración es aprender a usar el factor de corrección en un certificado de calibración.
Este método es importante al revisar o interpretar un certificado de calibración. Una técnica simple que debemos aprender para mejorar nuestros resultados de medición y, en efecto, mejorar también nuestro proceso.
- ¿Qué es un factor de corrección en la calibración?
- Uso importante de un factor de corrección en las mediciones
- 4 formas de aplicar factores de corrección en un certificado de calibración
- Aplicando el valor de «corrección» directamente
- Utilizando el valor de corrección informado más cercano en el certificado
- Promediar entre 2 factores de corrección
- Interpolación lineal para determinar cualquier valor entre 2 puntos
- Ejemplo de cómo aplicar el factor de corrección
En primer lugar, definamos el significado de un factor de corrección.
¿Cómo se obtiene la muestra para poblaciones finitas?
Supongamos que tenemos una población de tamaño 10,000. Elegimos a 1000 personas de la población, de manera uniforme e independiente, y les hacemos algunas preguntas. Las respuestas son variables aleatorias $ x_i $.
Como elegimos de forma independiente, posiblemente podemos preguntar a la misma persona varias veces (obteniendo las mismas respuestas). En otras palabras, muestras con reemplazo.
Mi punto de vista es: $ x_i $ son variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas, y aquí no hay absolutamente ninguna diferencia con el muestreo de la población infinita. Por ejemplo, WLLN o CLT se aplican de manera idéntica en ambos escenarios (muestreo de población finita con reemplazo y muestreo de población infinita).
Supongamos que el 25% de las personas en una población de 10,000 favorecen la proposición A.
Vas a encuestar 1000 de ellos pidiendo su opinión sobre la propuesta.
Supongamos que toma precauciones para la muestra sin reemplazo (para evitar entrevistar
cualquiera dos veces). Luego, deje que la proporción de los entrevistados que están a favor sean $ hat p_ {hyp}. $
Por el contrario, suponga que no toma tales precauciones (en efecto,
muestreo con reemplazo). Luego deje que su estimación de la proporción a favor
be $ hat p_ {bin}. $ Su pregunta es si habrá un importante
diferencia entre las estimaciones $ hat p_ {hyp} $ y $ hat p_ {bin}. $
El código R a continuación simula 100,000 de estas encuestas de acuerdo con cada método, y
resume los resultados para simular $ e ( hat p_ {hyp}) $ y $ e ( hat p_ {bin}) $
y también las desviaciones estándar de estas estimaciones.
¿Cómo sacar el factor de corrección de los alimentos?
Un factor de corrección (a veces llamado sensibilidad a la insulina) es cuánto 1 unidad de insulina de actuación rápida generalmente reducirá su glucosa en sangre durante 2 a 4 horas cuando se encuentra en estado de ayuno o pre-comida. Sin embargo, debes tener en cuenta:
Es posible que deba cambiar a medida que cambia su dosis de referencia
Espere variaciones: a veces 1 la unidad la reducirá más, ¡y otras veces 1 Unit lo reducirá por menos!
Calcular cuánto 1 unidad de insulina dejará caer su azúcar en la sangre es un proceso de prueba y error, y la sensibilidad a la insulina varía con el individuo
Para obtener su dosis diaria total, agregue toda la insulina de tiempo de comida habitual y la insulina basal. Por ejemplo, Tom quiere calcular su factor de corrección:
Antes de la comida significa que ha habido aproximadamente 4 horas o más desde la última vez que comió o tomó una dosis de insulina para carbohidratos que contienen alimentos o bebidas.
El factor de corrección o la sensibilidad a la insulina se pueden usar para hacer una escala para las dosis de insulina previa a la comida.
Ejemplo: si su dosis de referencia de insulina en el desayuno es de 4 unidades y su azúcar en sangre antes del desayuno es de 10.5 mmol/L, y su comida y actividad serán de costumbre, debe tomar 6 unidades (4 unidades para cubrir su comida y 2 Unidades para corregir el nivel alto de azúcar en la sangre).
Otros no escriben su escala; Simplemente calculan una dosis adicional usando su factor de corrección y lo agregan a su dosis de línea de base (habitual) en las comidas. Con este método, la gente necesita recordar su nivel objetivo de azúcar en la sangre. Resta el azúcar en la sangre objetivo del azúcar actual para calcular la brecha. Luego divida por el factor de corrección (sensibilidad) para calcular la dosis de corrección. Discuta sus niveles objetivo con su equipo de atención médica (consulte la pregunta 1).
¿Cómo se calcula el factor de corrección en alimentos?
- Use la relación de insulina a carbohidratos (ICR) para calcular su dosis de insulina.
- ICR es la cantidad de insulina de acción rápida (i) que necesita para una cantidad específica de carbohidratos (c) en los alimentos. Este es el número de gramos de carbohidratos que cubrirá 1 unidad de insulina de acción rápida.
- Ejemplo: 1 unidad de insulina de acción rápida cubrirá 10 gramos de carbohidratos. Esto también puede escribirse 1:10.
- La relación puede ser diferente en diferentes comidas.
- El uso del ICR controlará mejor la glucosa en sangre si se administra insulina antes de las comidas. Calcule su ICR en función de lo que comerá. Sugerimos encarecidamente que se administre la insulina de acción rápida antes de las comidas.
Nota: Puede dar insulina justo después de una comida si no sabe la cantidad de carbohidratos que se comerán, como con un niño muy pequeño o una enfermedad.
No dé insulina de acción rápida cuando coma carbohidratos para tratar una glucosa en sangre baja o para prevenir una glucosa en sangre baja.
- Use la relación de insulina a carbohidratos (ICR) para calcular su dosis de insulina.
- ICR es la cantidad de insulina de acción rápida (i) que necesita para una cantidad específica de carbohidratos (c) en los alimentos. Este es el número de gramos de carbohidratos que cubrirá 1 unidad de insulina de acción rápida.
- Ejemplo: 1 unidad de insulina de acción rápida cubrirá 10 gramos de carbohidratos. Esto también puede escribirse 1:10.
- La relación puede ser diferente en diferentes comidas.
- El uso del ICR controlará mejor la glucosa en sangre si se administra insulina antes de las comidas. Calcule su ICR en función de lo que comerá. Sugerimos encarecidamente que se administre la insulina de acción rápida antes de las comidas.
Nota: No debe necesitar corregir una glucosa en sangre alta con cada comida. Si necesita insulina para corregir la glucosa en sangre alta con frecuencia, es posible que la dosis de insulina sea necesario cambiar en cada comida. El objetivo es predecir y prevenir la glucosa en sangre alta.
- Use la relación de insulina a carbohidratos (ICR) para calcular su dosis de insulina.
- ICR es la cantidad de insulina de acción rápida (i) que necesita para una cantidad específica de carbohidratos (c) en los alimentos. Este es el número de gramos de carbohidratos que cubrirá 1 unidad de insulina de acción rápida.
- Ejemplo: 1 unidad de insulina de acción rápida cubrirá 10 gramos de carbohidratos. Esto también puede escribirse 1:10.
- La relación puede ser diferente en diferentes comidas.
- El uso del ICR controlará mejor la glucosa en sangre si se administra insulina antes de las comidas. Calcule su ICR en función de lo que comerá. Sugerimos encarecidamente que se administre la insulina de acción rápida antes de las comidas.
¿Cómo se calcula el factor de corrección?
En la termodinámica, el factor de corrección de volumen (VCF), también conocido como corrección para el efecto de la temperatura en el líquido (CTL), es un factor calculado estandarizado utilizado para corregir la expansión térmica de los fluidos, principalmente, hidrocarburos líquidos a diversas temperaturas y densidades y densidades . [1] [2] Por lo general, es un número entre 0 y 2, redondeado a cinco decimales que, cuando se multiplican por el volumen observado de un líquido, devolverá un valor «corregido» estandarizado a una temperatura base (generalmente 60 ° Fahrenheit o 15 ° Celsius). [2]
En general, los valores de VCF / CTL tienen una relación inversa con la temperatura observada en relación con la temperatura base. Es decir, las temperaturas observadas por encima de 60 ° F (o la temperatura base utilizada) se correlacionan típicamente con un factor de corrección por debajo de «1», mientras que las temperaturas por debajo de 60 ° F se correlacionan con un factor por encima de «1». Este concepto se encuentra en la base de la teoría cinética de la materia y la expansión térmica de la materia, que establece a medida que aumenta la temperatura de una sustancia, también lo hace la energía cinética promedio de sus moléculas. Como tal, un aumento en la energía cinética requiere más espacio entre las partículas de una sustancia dada, lo que conduce a su expansión física. [3]
Conceptualmente, esto tiene sentido al aplicar el VCF a los volúmenes observados. Las temperaturas observadas por debajo de la temperatura base generan un factor por encima de «1», lo que indica que el volumen corregido debe aumentar para tener en cuenta la contracción de la sustancia en relación con la temperatura base. Lo contrario es cierto para las temperaturas observadas por encima de la temperatura base, generando factores por debajo de «1» para tener en cuenta la expansión de la sustancia en relación con la temperatura base.
Si bien el VCF se usa principalmente para hidrocarburos líquidos, la teoría y los principios detrás de él se aplican a la mayoría de los líquidos, con algunas excepciones. Como principio general, la mayoría de las sustancias líquidas se contraerán en volumen a medida que caiga la temperatura. Sin embargo, ciertas sustancias, agua, por ejemplo, contienen estructuras angulares únicas a nivel molecular. Como tal, cuando estas sustancias alcanzan temperaturas justo por encima de su punto de congelación, comienzan a expandirse, ya que el ángulo de los enlaces evita que las moléculas se ajusten bien, lo que resulta en un espacio más vacío entre las moléculas en estado sólido. [4] Otras sustancias que exhiben propiedades similares incluyen silicio, bismuto, antimonio y germanio. [5]
Si bien estas son las excepciones a los principios generales de expansión térmica y contracción, rara vez se utilizarían, si alguna vez, se utilizarían junto con VCF / CTL, ya que los factores de corrección dependen de constantes específicas, que dependen aún más de las clasificaciones de hidrocarburos líquidos y las densidades .
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