高校物理. 山形大学, 電気化学の庵 講義ノート, 2003. https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Lecture.asp?nLectureID=6 , （参照 ）.
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物理は自然を測る学問。物理を使えば、 いつでも、 どこでも、みんな同じように測れます。 その基本となるのが 量と 単位で、その比を数で表します。 量にならない 性状 も、序列で表すことができます。
量と 量との関係は、 式で表すことができ、 数式で示されます。
| 大分類 | 小分類 | 型 | 数 | 例 |
|---|---|---|---|---|
| 質的データ | 1⃣ 名義尺度 | 整数 | 整数 | 名前、性別 |
| 2⃣ 順序尺度 （官能値、位相） | 整数 | 整数 | 📆 日付、 帯電序列、イオン化傾向、 極性、 ランキング、満足度 | |
| 量的データ | 3⃣ 間隔尺度 （離散型、 計数値） | 整数 | 自然数、整数 | 年齢、金額、時刻 |
| 4⃣ 比例尺度 （連続型、物理量、 計量値、距離） | 浮動小数点 | 実数、複素数 | 温度、 液位 、 身長、 体重、 組成、 電力 、 電位、 インピーダンス |
測定や計量とデータについて。 量 について、数字や文字などのテキストで表現された 数値のための規則、あるいはその規則で作られる目盛りを尺度と言います 1 ) 。
比例尺度の 量の基準は 単位です 2 ) 3 ) 4 ) 。
気温のような連続的なアナログ量は、数学では実数として取り扱います。 そのような実数を、数値データとして記録しようとすれば、 たとえ、人手で記録しようとしても有限桁の数字で表現するしかありません。 機械的にコンピュータに取り込もうとしても ＡＤ変換のビット深度で 確度が決まります。
データの集合を、データセット、データセットの 関係がデータベースです。 集合の要素がおよそ３０件を超えると、人の手に負えなくなり、コンピュータの助けが必要です。 ビッグデータは、 とくに大きなデータの集まりです。
量的なデータは、 平均値 や標準偏差を求めることができます。 しかし、あまりにデータが多いと、コンピュータといえども計算に時間がかかります。 無作為抽出 などを行い、抽出データから、 平均値 や標準偏差をを推定します。
*| 物理量 | 記号 | 数値 | 単位 | |
|---|---|---|---|---|
| 真空の透磁率 | permeability of vacuum | 4π ×10-2 | NA-2 | |
| 真空中の光速度 | speed of light in vacuum | , | 299792458 | ms-1 |
| 真空の誘電率 | permittivity of vacuum | ε = 1/ μ 0 c 2 | 8.854187817...×10-12 | Fm-1 |
| 電気素量 | elementary charge | e | 1.602176634×10-19 | C |
| プランク定数 | Planck constant | h | 6.62607015×10-34 | J·s |
| アボガドロ定数 | Avogadro constant | 6.02214086×1023 | mol−1 | |
| ファラデー定数 | Faraday constant | 9.64853399(24)×104 | C/mol | |
| ボーア半径 | Bohr radius | 5.2917720859(36)×10-11 | m | |
| リュードベリ定数 * | Rydberg constant | 1.0973731568527(73)×10 | m-1 | |
| ボルツマン定数 | Boltzmann constant | 1.380649×10-23 | J·K−1 | |
| 水の三重点 | triple point of water | 273.15 | K | |
|
完全気体
（1bar,273.15K)のモル体積 |
molar volume ideal gas (at 1bar and 273.15K) |
22.710981(40) | L mol-1 |
| 数値 | 区分 | 細分 | 説明 |
|---|---|---|---|
| 測定値 | 系統誤差 | 反復測定において、一定のままであるか、または予測可能な変化をする測定誤差の成分。 | |
| 機械的誤差 | ノギス、天秤、メスシリンダーなど測定器の精度や 精確さ（ 確度） による誤差 | ||
| 個人的誤差 | 測定者のくせによる誤差 | ||
| 理論的誤差 | 理論の省略などによる誤差 | ||
|
偶然誤差
random error |
反復測定において、予測が不可能な変化をする測定誤差の成分。 誤差論（確率・統計）の対象 | ||
| 計算値 | 計算誤差 | ＡＤ変換 、 ＤＡ変換、丸め誤差や計算精度による誤差、 数値 データの格納方式による誤差。 | |
| 設計値 |
公差
tolerance |
製品の仕様図や設計図で、基準値から許容される値。 方向が指定されてより具体的なものは許容値と呼ばれる。 | |
誤差（error）は、測定値から真値を引いた値です。特に、測定誤差と言うこともあります。 6 )
誤差が検査や測定にかかるのに対して、 公差は設計にかかります。 不適合を出さない設計をするには、研究開発段階から、公差の設計が大切です。
化学で使われる量・単位・記号 7 ) 誤差とノイズ 8 )👨🏫 量の表現（物理量、工業量、単位）量とは何だろうか。 「長さ」、「 温度」、「化学成分の 濃度」は、すべて量である。
……中略……「量」という用語は、具体性のレベルが異なるいくつかの概念を表すことがある。例えば （１）長さ（２）円の直径（３）ある金属シリンダの直径は、すべて長さの次元を持つ量であるが、具体性のレベルが異なる。 実際の測定の対象となるのは、（３）のように具体化され特定の値を持つ量である。
「 数値× 単位 」で表現できる量は、一般に 物理量といわれる。すべての量をこのように表現できると都合が良いのだが、有用な量の中には必ずしも、それが可能でない量もある。例えば、 金属材料の「硬さ」や 固体表面の「表面粗さ」は、そのような例である。このような量に対しては、それを測定する方法を十分に厳密に定義することによって、数値を使って表現できるようにしている。このように、測定方法の規約によって定義される量を工業量という。
計量管理の基礎と応用 .より 9 )
高校物理. 山形大学, 電気化学の庵 講義ノート, 2003. https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/developer/Asp/Youzan/@Lecture.asp?nLectureID=6 , （参照 ）.
