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怪哉!大学物理实验全误差计算公式成了社会科学的定理

已有 1451 次阅读 2019-1-7 13:48 |个人分类:科技教育界资料|系统分类:人文社科| 物理实验, 全误差, 坎贝尔定律, 钱穆制度陷阱, 方差

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怪哉!大学物理实验全误差计算公式

成了社会科学的定理

                                 

刘进平,2018-12-15,测量不是一件容易的事情

http://blog.sciencenet.cn/blog-39731-1151742.html

里面提到坎贝尔定律(Campbell's Law)

1979Donald T. Campbell 写到:

       "The more any quantitative social indicator is used for social decision-making, the more subject it will be to corruption pressures and the more apt it will be to distort and corrupt the social processes it is intended to monitor."

       "Achievement tests may well be valuable indicators of general school achievement under conditions of normal teaching aimed at general competence. But when test scores become the goal of the teaching process, they both lose their value as indicators of educational status and distort the educational process in undesirable ways. (Similar biases of course surround the use of objective tests in courses or as entrance examinations.)"

               

类似的还有“钱穆制度陷阱”:

   中国政治制度演绎的传统是,一个制度出了毛病,再定一个制度来防止它,相沿日久,一天天地繁密化,于是有些却变成了病上加病。

    

   实际上,上述发现都是有数百年历史的《大学物理实验》里的“全误差计算公式”:


   也可写为


         

   当  Δxi 项数越多时,Δy 的数值一般会越大,特别是当各个  Δxi 不相关时。因为


https://www.encyclopediaofmath.org/index.php/Variance

Variance, From Wikipedia, the free encyclopedia.jpg

https://en.wikipedia.org/wiki/Variance

通俗地说:

考核总指标的子项目越多,被考核对象“被冤屈”的可能性越大。

没有时间进一步分析,今天就到这里吧!

相关链接:

[1] 刘进平,2018-12-15,测量不是一件容易的事情

http://blog.sciencenet.cn/blog-39731-1151742.html

[2] Campbell's law,From Wikipedia, the free encyclopedia

https://en.wikipedia.org/wiki/Campbell%27s_law

[3] Variance, in probability theory. Encyclopedia of Mathematics.

https://www.encyclopediaofmath.org/index.php/Variance

[4] Variance, From Wikipedia, the free encyclopedia

https://en.wikipedia.org/wiki/Variance

[5] 利用微分法分析物理实验中的误差,何海明,中学物理教学参考,2013-12-10

http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZXWL201312022.htm

http://www.cqvip.com/QK/81015X/201312/48052850.html

[6] 2017-01-09,复杂方法在实际中往往用途不大(在有噪声的情况下)
http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1026473.html 

                

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http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1155784.html

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