Предел измерения весов: Пределы и точность взвешивания — ОАО ПОЗ Эталон

Пределы и точность взвешивания — ОАО ПОЗ Эталон

Наибольший предел взвешивания (НПВ)

Для каждых весов существует максимальная масса, которую они в состоянии измерить. Она определена в документации прибора и часто приводится на его корпусе. Этот максимальный вес называется наибольшим пределом взвешивания (или сокращенно НПВ). При попытке взвесить груз тяжелее НПВ прибор, скорее всего, покажет либо неправильный вес, либо выдаст сообщение об ошибке. Зачастую значение НПВ для весов является наиболее важной характеристикой.

Наименьший предел взвешивания (НмПВ)

Любые весы имеют ограничение и на минимальную массу, которую они могут измерить. Она называется наименьшим пределом взвешивания (или сокращенно НмПВ).

Шкала весов

Диапазон между НПВ и НмПВ называется шкалой весов. Такое определение перешло в терминологию от механических весов, где диапазон между НПВ и НмПВ действительно изображен шкалой с делениями, вдоль которой скользит стрелка. В электронных приборах никаких шкалы и делений нет, зато имеются максимально и минимально возможные числовые значения на индикаторе и дискретность (шаг изменения) численных показаний. Тем не менее по старинке говорят про шкалу весов, причем НмПВ считается нулем шкалы, а НПВ — ее точкой. Зачастую такое представление весьма удобно.

Погрешности взвешивания и цена деления шкалы

Вес тела невозможно измерить с абсолютной точностью. Результат взвешивания — в общем случае величина, определяемая совокупностью различных факторов: чувствительностью весов, правильностью их установки, температурными условиями, опытом и даже психофизическим состоянием операторов… Поэтому вес всегда определяют с какой-то погрешностью.

По характеру проявления различают погрешности случайные и систематические.

Систематическая — это составляющая погрешности измерения, остающаяся постоянной при повторных взвешиваниях одного и того же груза. Она может быть вызвана следующими причинами: неправильной установкой или сборкой весов, неправильным изготовлением (заводской брак), недостаточно точной подгонкой гирь, усталостными изменениями упругих частей весов (в частности, их естественным старением) и другими факторами. Систематические погрешности внешне себя никак не проявляют. Они обнаруживаются, например, при проверке нуля шкалы или чувствительности весов во время госповерки. Случайной же называют составляющую погрешности, изменяющуюся случайным образом при повторных взвешиваниях одного и того же груза.

Понятие погрешности необходимо для определения точности взвешивания и для сравнения различных весов между собой. В документации обычно приводятся максимальная абсолютная и относительная погрешности (суммы соответствующих максимальной систематической и максимальной случайной). Максимальная, — потому что при продвижении от нуля к точке шкалы значение погрешности растет. Если оно растет очень сильно, шкалу разбивают на диапазоны и указывают максимальную абсолютную и относительную погрешности для каждого из них.

Чтобы измерять более точно, приходится изготавливать сложные, а значит, и дорогие приборы. Более того, чем точнее взвешивание, тем больше времени на него уходит. Иными словами, нельзя взвесить и быстро, и точно. Поэтому в случае торговых весов и изготовители, и потребители, и Госстандарт пришли к некоторому компромиссу, оптимально сочетающему стоимость весов, времяи точность взвешивания.

Точность взвешивания и классы точности весов

В случае приборов для статического взвешивания существует всего два класса точности: средний и обычный. Весы, у которых количество цен поверочных делений, соответствующее НПВ, более 500, относят к весовым приборам среднего класса точности и маркируют знаком III. Если этот параметр составляет 500 и менее, устройства относят к весовым приборам обычного класса точности и маркируют знаком IIII.

Иными словами, для весов с аналоговым отсчетным устройством (например, коромысловым шкальным уравновешивающим устройством или циферблатным устройством) средний класс точности означает, что на шкале умещается более 500 наименьших делений шкалы. А для приборов с дискретным цифровым индикатором средний класс точности означает, что НПВ этих весов состоит из более чем 500 единиц значений веса младшего разряда индикатора весов (при условии, что погрешность весов совпадает с дискретностью отсчета). Все весы, применяемые в торговле, соответствуют среднему классу точности.

Как определить точность весов, как прочитать точность по обозначениям

Главная / Сервисная служба / Документация и программное обеспечение / Статьи Старые / Как определить точность весов, как прочитать точность по обозначениям

Как определить точность весов, как прочитать точность по обозначениям

Весы являются измерительным инструментом и предназначены для измерения веса. Единицей измерения веса является килограмм, а также его производные грамм, тонна, миллиграмм и т.д.

Поскольку абсолютно точно вес измерить невозможно, то показания весов могут считаются достоверными с определенной погрешностью измерения. С другой стороны, показания результатов взвешивания на индикаторе электронных весов отображаются с некоторой дискретностью, обозначаемой величиной d.

Например, если дисплей торговых весов AP-15М показывает вес 1 кг, то при добавлении груза весом 3 г показания будут равны 1,005 кг, т. е. будут меняться с дискретностью d = 5 г. Многие ошибочно полагают, что эта величина d и является погрешностью измерения веса. Однако это не так.

Предельно допустимая погрешность измерений определяется специальной метрологической величиной е — ценой поверочного деления.

Обычно производитель весов гарантирует следующее соотношение: d = e. Как правило, об этом сообщено на дисплее конкретных весов, а также на «шильдике» — алюминиевой пластинке с заводским номером, прикрепленной к корпусу. Данное равенство позволяет установить связь между дискретностью показаний и погрешностью измерения.

Связь предельно допускаемой погрешности измерений с e для весов каждого класса точности приведена в соответствующих ГОСТах. Можно также посмотреть эти данные в описаниях типа средства измерения, являющихся неотъемлемым дополнением к метрологическому сертификату.

В частности, при эксплуатации весов для статического взвешивания ГОСТом допускается следующая трехступенчатая характеристика погрешности: в начале диапазона взвешивания вплоть до 500 е погрешность составляет е, до 2000е составляет ±2е, в конце диапазона равна ±3е. Таким образом, весы AP-15М в диапазоне до 2,5 кг имеют погрешность показаний 5 г, в диапазоне от 2,5 кг до 10 кг погрешность равна 10 г , свыше составляет 15 г.

Обратите внимание, что если на весах не указано d = e, то последний разряд в отсчете не гарантируется, и его можно использовать только как справочный (не для торговых операций, в частности).

Другими важными метрологическими характеристиками являются наибольший (НПВ) и наименьший (НмПВ) пределы взвешивания. Вне этих пределов показания весов считаются недостоверными. Например, если Вы выбрали весы AP-15М для Вашего магазина, то Вы должны знать, что они имеют НПВ=15 кг и НмПВ=100г.

Внимание! Знать наименьший предел взвешивания принципиально важно, т.к. весы индицируют вес на дисплее даже в случае, если измеряемый вес меньше НмПВ, однако достоверными эти показания считать нельзя.

Не требуйте от весов высокой точности измерения одновременно с большим значением НПВ. Решите сначала, что Вам важнее. Для точного взвешивания лучше выбрать весы с меньшим значением e и небольшим НПВ соответственно.

В некоторых типах весов CAS для увеличения точности используется так называемый многодиапазонный режим измерений, при котором весь интервал от наименьшего до наибольшего пределов взвешивания разбивается на два или три участка со своими значениями d и e. Это увеличивает динамический диапазон измерений и позволяет ввести для каждого диапазона свою дискретность показаний индикатора. В случае с AP-15M дискретность показаний будет последовательно меняться как 1 г, 2 г и 5 г соответственно.

На выбор модели влияет ряд функциональных особенностей: набор реализованных в весах функций, конструктив (размеры платформы, выносной или встроенный индикатор, защита от перегрузки и т.д.), тип питания, наличие интерфейса, условия эксплуатации — некоторые модели выпускаются в повышенном пыле- и влагозащитном исполнении или с тензодатчиком и платформой из нержавеющей стали. При выборе убедитесь, относятся ли требующиеся Вам функции к стандартной комплектации или опциям. В последнем случае нашей компании может потребоваться.

Как пример пренебрежения метрологией весовых измерений можно привести буквальное использование потребителем так называемой счетной функции весов. Эта функция реализована в счетных весах САS моделей CS, AC и заключается в двухступенчатом процессе измерения сначала среднего веса одинаковых изделий (путем взвешивания пробы из их определенного количества), а затем — неизвестного их количества в рабочей порции по ее весу. В рекламных проспектах иногда приводят результат счета с точностью до штуки, не указывая никак, какова реальная погрешность счета в штуках. Такая точность — формальный результат, который получен микропроцессором весов при выполнении арифметической операции деления. Часто иллюстрируют эту задачу счетом метизов, которые хотя бы из-за неоднородности по весу могут иметь неопределенность до 10%. Совершенно очевидно, что в этом случае указывать результаты счета с точностью до штуки абсурдно.

Шкала измерений | статистический анализ

Похожие темы:

статистика

Просмотреть весь связанный контент →

шкала измерения , в статистическом анализе, тип информации, представленной числами. Каждая из четырех шкал (т. е. номинальная, порядковая, интервальная и относительная) предоставляет различный тип информации. Измерение относится к осмысленному присвоению чисел, и понимание шкал измерения важно для интерпретации чисел, присвоенных людям, объектам и событиям.

Номинальные шкалы

В номинальных весах числа, такие как номера водительских прав и серийные номера продуктов, используются для обозначения или идентификации людей, объектов или событий. Пол является примером номинального измерения, в котором число (например, 1) используется для обозначения одного пола, например мужского, а другое число (например, 2) используется для другого пола, женского. Цифры не означают, что один пол лучше или хуже другого; они просто используются для классификации людей.

На самом деле можно использовать любые другие числа, потому что они не представляют количество или качество. Невозможно использовать названия слов с некоторыми статистическими методами, но в системах кодирования можно использовать числительные. Например, пожарные могут захотеть изучить взаимосвязь между полом (где мужчина = 1, женщина = 2) и результатами тестов на физические способности (с числовыми баллами, указывающими способности).

Порядковые шкалы

В порядковых шкалах числа представляют ранговый порядок и указывают порядок качества или количества, но они не указывают количество количества или степень качества. Обычно цифра 1 означает, что человек (или предмет, или событие) лучше, чем человек, отмеченный цифрой 2; человек 2 лучше, чем человек 3, и т. д. — например, ранжировать людей с точки зрения потенциала продвижения по службе, при этом человек с рейтингом 1 имеет больший потенциал, чем человек с рейтингом 2. Такая порядковая шкала не , однако, указывают, насколько больше потенциал лидера по сравнению с человеком, которому присвоен рейтинг 2, и здесь может быть очень небольшая разница между 1 и 2.

При использовании порядкового измерения (а не интервального измерения) применимы определенные статистические методы (например, ранговая корреляция Спирмена).

Интервальная шкала

В интервальных шкалах числа образуют континуум и предоставляют информацию о величине разницы, но в шкале отсутствует истинный нуль. Различия между соседними числами равны или известны. Если используется ноль, то он просто служит точкой отсчета на шкале, но не указывает на полное отсутствие измеряемой характеристики. Температурные шкалы Фаренгейта и Цельсия являются примерами измерения интервалов. В этих шкалах 0 ° F и 0 ° C не указывают на отсутствие температуры.

Весы пропорций

Шкалы отношений обладают всеми характеристиками интервальных шкал, а также истинным нулем, что означает полное отсутствие измеряемой характеристики. Физические характеристики людей и объектов могут быть измерены с помощью весов отношений, и, таким образом, рост и вес являются примерами измерения отношений.

Оценка 0 означает полное отсутствие роста или веса. Рост человека 1,2 метра (4 фута) составляет две трети роста человека ростом 1,8 метра (6 футов). Точно так же человек весом 45,4 кг (100 фунтов) на две трети тяжелее человека весом 68 кг (150 фунтов).

Джо Энн Ли

уровней измерения | Номинальный, порядковый, интервальный и относительный

Опубликован в 16 июля 2020 г. к Прита Бхандари. Отредактировано 5 декабря 2022 г.

Уровни измерения, также называемые шкалами измерения, говорят вам, как точно записываются переменные. В научных исследованиях переменная — это все, что может принимать разные значения в вашем наборе данных (например, рост или результаты тестов).

Имеется 4 уровня измерения:

• Номинал: данные могут быть классифицированы только
• Порядковый номер: данные можно классифицировать и ранжировать
• Интервал: данные могут быть классифицированы, ранжированы и равномерно распределены
• Соотношение: данные могут быть классифицированы, ранжированы, равномерно распределены и имеют натуральный нуль.

В зависимости от уровня измерения переменной возможности анализа данных могут быть ограничены. Существует иерархия сложности и точности уровня измерения, от низкого (номинального) до высокого (отношение).

Содержание

1. Номинальные, порядковые, интервальные и относительные данные
2. Почему важны уровни измерения?
3. Какую описательную статистику я могу применить к своим данным?
4. Тест: Номинальное, порядковое, интервальное или отношение?
5. Часто задаваемые вопросы об уровнях измерения

Номинальные, порядковые, интервальные и относительные данные

При переходе от низшего к высшему 4 уровня измерения суммируются. Это означает, что каждый из них берет свойства более низких уровней и добавляет новые свойства.

Номинальный уровень	Примеры номинальных шкал
Вы можете классифицировать свои данные, пометив их во взаимоисключающие группы, но порядок между категориями отсутствует.	Город рождения Пол Этническая принадлежность Марки автомобилей Семейное положение
Порядковый номер	Примеры порядковых шкал
Вы можете категоризировать и ранжировать свои данные в порядке, но ничего не можете сказать об интервалах между ранжированием. Хотя вы можете ранжировать 5 лучших олимпийских медалистов, эта шкала не показывает, насколько они близки или далеки друг от друга по количеству побед.	Топ-5 призеров Олимпийских игр Языковые способности (например, начальный, средний, свободный) Вопросы типа Лайкерта (например, от «очень неудовлетворен» до «очень доволен»)
Уровень интервала	Примеры интервальных шкал
Вы можете классифицировать, ранжировать и делать выводы о равных интервалах между соседними точками данных, но истинной нулевой точки не существует. Разница между любыми двумя соседними температурами одинакова: один градус. Но ноль градусов определяется по-разному в зависимости от шкалы — это не означает абсолютного отсутствия температуры. То же самое относится к результатам тестов и личностным характеристикам. Нуль в тесте произволен; это не означает, что у испытуемого абсолютно отсутствует измеряемая черта.	Результаты тестов (например, IQ или экзаменов) Инвентаризация личности Температура в градусах Фаренгейта или Цельсия
Уровень соотношения	Примеры шкал отношений
Вы можете классифицировать, ранжировать и делать выводы о равных интервалах между соседними точками данных, и есть настоящая нулевая точка. Истинный ноль означает отсутствие интересующей переменной. В шкалах отношений ноль означает абсолютное отсутствие переменной. Например, в температурной шкале Кельвина нет отрицательных градусов температуры – ноль означает абсолютное отсутствие тепловой энергии.	Высота Эпоха Вес Температура в Кельвинах

Почему важны уровни измерения?

Уровень, на котором вы измеряете переменную, определяет, как вы можете анализировать свои данные.

Различные уровни ограничивают набор описательной статистики, которую вы можете использовать для получения общей сводки ваших данных, и тип статистики вывода, которую вы можете использовать для своих данных, чтобы подтвердить или опровергнуть вашу гипотезу.

Во многих случаях ваши переменные могут быть измерены на разных уровнях, поэтому вам необходимо выбрать уровень измерения, который вы будете использовать, до начала сбора данных.

Пример переменной на 2 уровнях измеренияВы можете измерить переменную дохода на порядковом уровне или уровне отношения.

• Порядковый уровень: Вы создаете диапазоны доходов: от 0 до 19 999 долларов, от 20 000 до 39 999 долларов и от 40 000 до 59 999 долларов. Вы просите участников выбрать скобку, соответствующую их годовому доходу. Скобки кодируются цифрами от 1 до 3.
• Уровень коэффициента: Вы собираете данные о точных годовых доходах ваших участников.

Участник	Доход (порядковый уровень)	Доход (уровень коэффициента)
А	Кронштейн 1	12 550 долларов США
Б	Кронштейн 2	39 700 долларов США
С	Кронштейн 3	40 300 долларов США

На уровне соотношения вы можете видеть, что разница между доходами A и B намного больше, чем разница между доходами B и C.

Однако на порядковом уровне вы знаете только уровень дохода каждого участника, а не их точный доход. Поскольку вы не можете точно сказать, насколько каждый доход отличается от других в вашем наборе данных, вы можете только упорядочить уровни доходов и сгруппировать участников.

Предотвращение плагиата. Запустите бесплатную проверку.

Попробуй бесплатно

Описательная статистика поможет вам получить представление о «середине» и «разбросе» ваших данных с помощью показателей центральной тенденции и изменчивости.

При измерении центральной тенденции или изменчивости вашего набора данных ваш уровень измерения определяет, какие методы вы можете использовать на основе математических операций, подходящих для каждого уровня.

Методы, которые вы можете применять, являются кумулятивными; на более высоких уровнях можно применять все математические операции и меры, используемые на более низких уровнях.

Тип данных	Математические операции	Меры центральной тенденции	Меры изменчивости
Номинальный	Равенство (=, ≠)	Режим	Нет
Порядковый номер	Равенство (=, ≠) Сравнение (>, <)	Режим Медиана	Диапазон Межквартильный диапазон
Интервал	Равенство (=, ≠) Сравнение (>, <) Сложение, вычитание (+,-)	Режим Медиана Среднее арифметическое	Диапазон Межквартильный диапазон Стандартное отклонение Дисперсия
Соотношение	Равенство (=, ≠) Сравнение (>, <) Сложение, вычитание (+,-) Умножение, деление (×, ÷)	Режим Медиана Среднее арифметическое *Среднее геометрическое	Диапазон Межквартильный диапазон Стандартное отклонение Дисперсия **Относительное стандартное отклонение

*Среднее арифметическое является наиболее часто используемым типом среднего значения. Среднее геометрическое — это метод, используемый для усреднения значений по шкалам с широко варьирующимися диапазонами для отдельных субъектов. Затем вы можете сравнить средние значения предметного уровня друг с другом. В то время как среднее арифметическое основано на сложении значений, среднее геометрическое умножает значения.** Относительное стандартное отклонение — это просто стандартное отклонение, деленное на среднее значение. Если вы используете его для измерения температуры в градусах Цельсия, Фаренгейта и Кельвина, вы получите 3 совершенно разных ответа. Единственный осмысленный ответ — это тот, который основан на шкале с истинным нулем, шкале Кельвина.

Викторина: Номинальное, порядковое, интервальное или отношение?

Часто задаваемые вопросы об уровнях измерения

Каковы четыре уровня измерения?

org/Answer»>

Уровни измерения сообщают вам, насколько точно записываются переменные. Существует 4 уровня измерения, которые можно ранжировать от низкого к высокому:

• Номинальный: данные можно только классифицировать.
• Порядковый номер: данные можно классифицировать и ранжировать.
• Интервал: данные могут быть классифицированы и ранжированы, а также равномерно распределены.
• Соотношение: данные могут быть классифицированы, ранжированы, равномерно распределены и имеют натуральный нуль.

Как решить, какой уровень измерения использовать?

Некоторые переменные имеют фиксированные уровни. Например, пол и этническая принадлежность всегда являются данными номинального уровня, поскольку их нельзя ранжировать.

Однако для других переменных можно выбрать уровень измерения. Например, доход — это переменная, которая может быть записана по порядковому номеру или шкале отношений:

• На порядковом уровне вы можете создать 5 групп доходов и кодировать доходы, попадающие в них, от 1 до 5.
• На уровне отношения вы должны записывать точные цифры дохода.

Если у вас есть выбор, уровень отношения всегда предпочтительнее, потому что вы можете анализировать данные разными способами. Чем выше уровень измерения, тем точнее ваши данные.

Процитировать эту статью Scribbr

Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.

Бхандари, П.