本ページでは IB における誤差評価の重要性について解説していきます。
この記事を読めば誤差評価がいかに大切であるかがわかり、EE や IA の点数にもつながります。
ぜひ最後まで読んでみてください！
誤差評価とは
まず、誤差評価とは何なのでしょうか？
誤差評価は、データを扱うときに考えられる値のずれ（誤差）を導くことです。
例えば、
実験で電子天秤を用いて試料の重さを測定したとき、得られた値は必ずしも正確であるとは言えません。
メスシリンダーで液体の体積を測って得られた値も正確であるとは言えません。
それらの値には必ずわずかなずれ（誤差）があります。
この値を計算することが誤差評価です。
上で挙げた例からもわかるように、誤差評価は主に理科系の科目（物理・化学・生物・ESS など）で扱うことが多いです。
僕がとっていた科目でいうと、物理と化学では授業内で誤差評価を行う方法を習いました。
この二つの科目で扱う内容についてはこちらの記事で詳しく説明しているので確認してみてください！
誤差評価を活用する場面
では、どのような場面で誤差評価を活用するのでしょうか？
先ほど述べたように、誤差評価は授業内で学ぶ内容です。
そのため、最終試験でも誤差評価を行わせる問題が出題されることがあります。
しかし、誤差評価が最も大切となるのが EE や IA などのレポートです。
レポート内で誤差評価を行うか行わないかで点数が大きく変わります。
僕の場合は、物理・化学・ESS の IA で誤差評価を丁寧に行った点が先生からとても評価されました。
また、誤差評価を行うことは自分の考察を深めることにもつながります。
誤差はグラフにも表現することができ、そこから新たに見えてくることがあります。
このグラフは僕の物理 IA のものです。
普通は誤差がこんなにも大きくなることはないのですが（実験がうまくいかなかったため）このような結果が出ました。
しかし、誤差を考慮することでグラフの傾きの正負にも違いが出てくるということは考察のしがいがあります。
EE や IA では実験が成功したか失敗したかはほとんど見られません。
最も重要なのは分析と考察の部分です。
そして、誤差評価は分析と考察に大きく関係する大切な要素です。
誤差評価を行うことで EE・IA の点数アップに必ずつながります。
理科系の科目でレポートを作成するときは誤差評価を必ず行いましょう！
最後に
これで IB における誤差評価の重要性について説明しました。
他にも IB に関する記事をいくつか書いているのでぜひ確認してみてください！
では、また別の記事でお会いしましょう！
