Calculadora de error porcentual

Cómo funciona el error porcentual

Respuesta rápida: el error porcentual es la diferencia absoluta entre el valor experimental y el teórico, dividida entre el valor teórico, por 100. Una medición de 2,62 frente a un valor aceptado de 2,70 da 2,96 %.

¿Qué es el error porcentual?

La definición de error porcentual es qué tan lejos queda un valor experimental (observado) de un valor teórico (real, aceptado), expresado como porcentaje del valor teórico. Es la comprobación de exactitud habitual en los laboratorios de química y física. El porcentaje de error es el mismo cálculo con otro nombre, y la ecuación del error porcentual es la fórmula de abajo.

La fórmula del error porcentual

La versión con signo quita el valor absoluto exterior del numerador, de modo que el signo indica si mediste por encima o por debajo:

Cómo hallar el error porcentual, paso a paso

1. 1Resta el valor teórico del valor experimental.
2. 2Toma el valor absoluto del resultado para la forma estándar, o conserva el signo para la forma con signo.
3. 3Divide entre el valor absoluto del valor teórico.
4. 4Multiplica por 100 y añade el signo %.

Error porcentual negativo

El error porcentual es negativo solo en la forma con signo, cuando el valor experimental es menor que el teórico. La mayoría de los libros de texto y profesores esperan la forma absoluta, así que comprueba cuál usa tu curso.

Error absoluto y error relativo

El error absoluto es la propia diferencia, en las unidades originales. Así se calcula el error relativo: divide esa diferencia entre el valor teórico, antes de multiplicar por 100. El error porcentual es el error relativo escrito como porcentaje.

Despejar la fórmula

Para recuperar el valor experimental a partir de un error porcentual conocido, usa: experimental = teórico × (1 ± error porcentual ÷ 100). El signo más corresponde a cuando mediste por encima y el menos a cuando mediste por debajo.

¿Qué es un buen error porcentual?

No existe un límite universal. En los laboratorios escolares, un valor inferior al 5 % suele considerarse bueno y el 10 % aceptable, pero la meta adecuada depende de tu instrumento y de tu método. Un error porcentual grande suele indicar un problema sistemático, como una balanza mal calibrada, porque la dispersión aleatoria tiende a compensarse con lecturas repetidas.

Error porcentual promedio

Para promediar varios resultados, calcula el error porcentual de cada uno, luego suma y divide entre la cantidad. Errores de 2 %, 4 % y 6 % promedian 4 %. Usa valores absolutos, porque +4 % y −4 % se cancelarían y darían 0 %.

Ejemplos de error porcentual

Código del error porcentual

Ambas versiones devuelven los mismos resultados que los ejemplos anteriores (2,96, 1,63, 10,4, 1,0 y −6,67) y rechazan un valor teórico igual a cero.

JavaScript

1export function percentError(experimental, theoretical, { signed = false } = {}) {2  for (const [name, v] of [["experimental", experimental], ["theoretical", theoretical]]) {3    if (typeof v !== "number" || !Number.isFinite(v)) throw new TypeError(`${name} must be a finite number`);4  }5  if (theoretical === 0) throw new RangeError("Percent error is undefined when the theoretical value is 0");6  const diff = experimental - theoretical;7  return ((signed ? diff : Math.abs(diff)) / Math.abs(theoretical)) * 100;8}9​10export function parseInput(raw) {11  let s = String(raw).trim();12  // 1,200 is a thousands separator; 12,50 and 0,500 use the comma as a decimal point13  if (/^[+-]?[1-9]\d{0,2}(,\d{3})+(\.\d+)?$/.test(s)) s = s.replace(/,/g, "");14  else s = s.replace(",", ".");15  return /^[+-]?(\d+\.?\d*|\.\d+)(e[+-]?\d+)?$/i.test(s) ? Number(s) : NaN;16}

Python

1import math2​3def percent_error(experimental, theoretical, signed=False):4    for name, v in (("experimental", experimental), ("theoretical", theoretical)):5        if isinstance(v, bool) or not isinstance(v, (int, float)) or not math.isfinite(v):6            raise ValueError(f"{name} must be a finite number")7    if theoretical == 0:8        raise ZeroDivisionError("percent error is undefined when the theoretical value is 0")9    diff = experimental - theoretical10    if not signed:11        diff = abs(diff)12    return diff / abs(theoretical) * 10013​14print(round(percent_error(2.62, 2.70), 2))  # 2.96

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Errores comunes con el error porcentual

Error porcentual, diferencia porcentual y variación porcentual

El margen de error y el error estándar son medidas estadísticas de la incertidumbre del muestreo. No comparan una medición con un valor conocido, así que no son intercambiables con el error porcentual.