Calculadora de Error Porcentual

Cálculo de Error Porcentual

Encontrar Valor Teórico

Fórmulas Utilizadas

Error Porcentual:

Error % = |Valor Experimental - Valor Teórico| / Valor Teórico × 100

Precisión:

Precisión % = 100 - Error %

Valor Teórico:

Valor Teórico = Valor Experimental / (1 ± Error%/100)

Interpretación:

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Preguntas Frecuentes sobre Error Porcentual

¿Qué es el error porcentual?

El error porcentual es una medida de la precisión que indica cuánto se desvía un valor experimental del valor teórico o real, expresado como porcentaje. Se calcula como: |Valor experimental - Valor teórico| / Valor teórico × 100%. Es fundamental en ciencias para evaluar la confiabilidad de mediciones y experimentos.

¿Cómo interpretar el resultado del error porcentual?

Un error porcentual bajo (<5%) indica alta precisión, error moderado (5-10%) sugiere precisión aceptable, error alto (10-20%) indica baja precisión que requiere mejoras, y error muy alto (>20%) señala problemas significativos en el método o equipo. El umbral aceptable varía según el campo de aplicación.

¿Cuál es la diferencia entre error absoluto y error porcentual?

El error absoluto es la diferencia directa entre valores (ej: 5 gramos), mientras que el error porcentual expresa esa diferencia como porcentaje del valor teórico (ej: 2.5%). El error porcentual es más útil para comparar precisión entre mediciones de diferentes magnitudes, ya que normaliza el error respecto al valor de referencia.

¿Qué factores pueden causar error porcentual alto?

Las causas incluyen: errores de instrumentación (calibración defectuosa), errores humanos (lectura incorrecta), condiciones ambientales (temperatura, humedad), errores sistemáticos (sesgo del método), errores aleatorios (fluctuaciones), y limitaciones del modelo teórico. Identificar la causa ayuda a mejorar la precisión.

¿Cómo reducir el error porcentual en experimentos?

Estrategias efectivas: calibrar instrumentos regularmente, repetir mediciones múltiples veces, controlar condiciones ambientales, usar equipos más precisos, seguir protocolos estandarizados, entrenar adecuadamente al personal, eliminar fuentes de sesgo, y aplicar técnicas estadísticas para procesar datos. La mejora continua es clave.