La diferencia entre un valor medido y el valor verdadero, debida a limitaciones experimentales.El error de medición es la diferencia entre un valor medido y el valor verdadero de una magnitud física. Surge de las limitaciones de los instrumentos, las influencias ambientales y la naturaleza estadística inherente de muchas mediciones. En física, ninguna medición es exacta; todo resultado conlleva cierta incertidumbre, y comprender esta incertidumbre es tan importante como el resultado mismo. Los errores de medición se clasifican típicamente en sistemáticos (sesgos consistentes) o aleatorios (fluctuaciones estadísticas), y su análisis permite a los científicos cuantificar cuánta confianza pueden depositar en sus conclusiones.
El tratamiento formal del error de medición se remonta al siglo XVIII, con contribuciones de matemáticos como Carl Friedrich Gauss, quien desarrolló el método de mínimos cuadrados y la distribución normal para manejar datos astronómicos y geodésicos.
El error de medición se caracteriza comparando mediciones repetidas con un estándar conocido o analizando la dispersión de los resultados. Los errores aleatorios siguen distribuciones estadísticas, a menudo gaussianas, lo que permite calcular la desviación estándar y los intervalos de confianza. Los errores sistemáticos, por el contrario, desplazan todas las mediciones en una dirección y pueden identificarse mediante calibración o verificación cruzada con métodos independientes. El error total combina ambos tipos, y técnicas modernas como la inferencia bayesiana o el modelado de ruido ayudan a separar la señal del ruido en experimentos complejos.
El análisis del error de medición es esencial en toda ciencia experimental, desde la física de partículas (donde se utilizan niveles de significancia como '5 sigma') hasta el diagnóstico médico, donde distinguir una enfermedad real de un artefacto técnico requiere comprender las tasas de error.
La detección de ondas gravitacionales por LIGO en 2016 requirió separar una señal de amplitud 10^-21 de un ruido miles de veces mayor, lo que convirtió el análisis del error de medición en el núcleo del descubrimiento.



