QCM : Évaluer et interpréter une incertitude — 7 questions

Explication

L’erreur de mesure regroupe les différentes erreurs expérimentales commises pendant le mesurage, notamment celles de l’appareillage, de l’expérimentateur et du protocole. L’écart entre deux mesures ne recouvre qu’une partie possible des phénomènes observés.

Explication

Une erreur de mesure englobe toutes les erreurs expérimentales lors du mesurage, telles que défauts d’appareillage, erreurs d’appréciation, ou défauts du protocole. La réponse incorrecte mentionne uniquement une erreur aléatoire ou systématique sans couvrir l'ensemble des sources possibles.

Explication

Une erreur systématique produit un décalage stable : les mesures restent identiques ou suivent le même biais par rapport à la valeur vraie. Une erreur aléatoire se manifeste plutôt par une dispersion variable des résultats d’un essai à l’autre.

Explication

L’erreur systématique déplace systématiquement le résultat par rapport à la valeur vraie, ce qui permet de la corriger si elle est identifiée. L’erreur aléatoire cause des variations imprévisibles entre les mesures, rendant sa correction plus difficile.

Explication

Une erreur systématique identifiée peut être corrigée, car son effet stable permet d’estimer et de compenser le biais. La répétition des mesures agit surtout sur l’erreur aléatoire et ne supprime pas un décalage systématique connu.

Explication

L'écart normalisé $z$ est utilisé pour comparer une valeur mesurée à une valeur de référence afin de vérifier leur compatibilité. Un $z$ inférieur à 2 indique que les deux valeurs sont compatibles, ce qui est essentiel pour l'interprétation de l'incertitude expérimentale.

Explication

Des résultats très regroupés indiquent une faible erreur aléatoire, donc une bonne fidélité, tandis que leur décalage indique une erreur systématique et une faible justesse. La justesse concerne la proximité avec la valeur vraie, contrairement à la fidélité qui concerne la dispersion.