Setiap bentuk pengujian dan pengukuran bergantung pada kemampuan untuk mempercayai mekanisme atau proses yang menilai hasil tes. Misalnya, saat Anda membawa paket ke perusahaan pengiriman, Anda mengandalkan timbangannya untuk mendapatkan bobot yang akurat yang menghasilkan biaya pengiriman yang sesuai. Jika timbangan mencatat bobot yang salah -- pengukuran salah yang sama atau berbeda setiap kali -- Anda berurusan dengan bentuk kesalahan yang disebut sebagai "tidak sistematis" atau acak dan "sistematis" atau dapat diprediksi.
Kesalahan Sistematis
Kesalahan sistematis menghasilkan hasil yang dapat diprediksi salah dari proses pengukuran. Misalkan paket Anda memiliki berat 15 pon pada skala pribadi Anda, tetapi petugas pengiriman menunjukkan kepada Anda bahwa paket tersebut sebenarnya memiliki berat 10 pon. Jika nanti Anda menemukan bahwa timbangan Anda terbaca 15 pon setiap kali Anda menimbang paket karena Anda tidak mengkalibrasi timbangan Anda dengan benar, timbangan Anda menimbulkan kesalahan sistematis karena peralatan beroperasi secara dapat diprediksi tetapi tidak benar.
Kesalahan Tidak Sistematis
Kesalahan tidak sistematis merupakan variasi acak. Jika Anda menimbang paket Anda dengan tangan bertumpu di atasnya, tekanan tangan Anda salah menaikkan berat paket Anda. Setiap kali Anda menimbang paket, hasilnya bervariasi tergantung pada seberapa keras Anda menekan timbangan. Kesalahan tidak sistematis Anda mengubah hasil pengukuran, menghasilkan hasil acak setiap kali karena variasi tekanan.
Sumber Kesalahan
Sumber kesalahan tidak sistematis bervariasi tergantung pada jenis pengukuran yang mereka pengaruhi. Kesamaan mereka berasal dari dampak acak mereka pada hasil. Jika empat guru memberikan tes yang sama dan menilai jawaban secara berbeda, mereka memasukkan kesalahan yang tidak sistematis ke dalam hasil. Jika suatu peralatan beroperasi pada kecepatan yang salah karena fluktuasi daya listrik, outputnya bervariasi berdasarkan kesalahan yang tidak sistematis. Mengidentifikasi dan menghilangkan kesalahan yang tidak sistematis memerlukan menghilangkan kemungkinan bahwa kesalahan sistematis mempengaruhi hasil. Anda dapat mengidentifikasi kesalahan sistematis dengan cukup mudah dengan mencari hasil yang diduga salah.
Pertimbangan
Asumsi memungkinkan kesalahan merayap ke dalam hasil pengujian. Misalnya, Anda menyatakan masalah matematika sederhana menggunakan kalimat yang sangat kompleks yang membutuhkan kemampuan bahasa tingkat lanjut. Jika Anda menggunakan soal matematika ini untuk menguji pemahaman orang tentang aritmatika sederhana yang mendasarinya, Anda sebenarnya mungkin menguji kemampuan bahasa dan bukan kompetensi matematika. Asumsi Anda memperkenalkan kesalahan tidak sistematis ke dalam hasil Anda. Untuk menyaring variasi acak dalam hasil, selalu periksa asumsi Anda terlebih dahulu.
