Grober Fehler

Definition und Bedeutung

Ein grober Fehler, englisch „blunder“, ist in der Messtechnik und in den Naturwissenschaften ein Messwert, dessen Messabweichung durch ein Versehen oder einen äußeren Einfluss die übliche Streuung der Messwerte deutlich übersteigt. Er kann das Ergebnis oder das zugrunde liegende Rechenmodell einseitig und deutlich verfälschen.

Typische Ursachen sind Meterfehler beim Ablesen eines Maßbandes, Gradfehler bei Winkeln oder Temperaturen, die Verwechslung von Mess- beziehungsweise Zielpunkten sowie Vorzeichenfehler bei Reduktionsdaten. Äußere Störungen können beispielsweise ein nachgebender Untergrund, eine unentdeckte Achsneigung oder Verschiebung am Messgerät und plötzliche Luftunruhe sein.

Abgrenzung zu anderen Messabweichungen

Kleine, unvermeidliche Messfehler werden nach der DIN als Messabweichungen bezeichnet. Sie sind zufällig verteilt und können sich deshalb bei einer Mittelung oder rechnerischen Ausgleichung statistisch teilweise kompensieren. Ein grober Fehler verhält sich anders: Er wirkt nicht zufällig, sondern verzerrt das Ergebnis beziehungsweise das Rechenmodell einseitig. Seine Wirkung ist ebenso gerichtet, aber stärker als die eines systematischen Fehlers.

Daher dürfen grobe Fehler nicht in eine Ausgleichung einbezogen werden. Sie müssen vorher erkannt und aus der Messung oder dem Rechenmodell entfernt beziehungsweise korrigiert werden.

Erkennung und Kontrolle

Grobe Fehler lassen sich unter anderem durch zusätzliche Kontrollen und überschüssige Messungen erkennen. Eine solche Überbestimmung macht einen Fehler durch einen Widerspruch sichtbar. Beispiele sind:

• die Messung von Sperrmaßen zwischen bereits aufgenommenen Punkten,
• die Messung von Pfeilhöhen bei Kurven oder gekrümmten Oberflächen,
• die Kontrolle mithilfe von Schnittpunkten von Geraden, auch Alignement genannt,
• der Vergleich mit früheren Messungen.

Eine weitere Möglichkeit ist eine vorläufige Ausgleichung des Modells mit anschließender Prüfung der Restabweichungen, also der Residuen. Grobe Fehler fallen dabei in der Regel auf, wenn sie die 3-fache Standardabweichung überschreiten. Zusätzlich können einzelne verdächtige Messungen gezielt weggelassen werden, bis die mittleren Fehler wieder im erwarteten Bereich liegen. Auch robuste Schätzverfahren und Verfahren wie „data snooping“ dienen der Erkennung grober Fehler.