在进行任何形式的科学研究或实验时，数据的准确性和可靠性是至关重要的。为了评估数据的精确度，我们常常会引入一个概念，那就是误差。在不同的情况下，我们可以用两种不同的方法来衡量这种偏离：绝对误差和相对误差。那么，在科学研究中，为什么我们更倾向于使用相对误差而不是绝对误差呢？让我们一起探讨一下这个问题。
首先，我们需要明确两个概念之间的区别。绝对误差指的是实际测量值与理论值或者标准值之间的数值大小，而不考虑它们所代表的物理意义；相对于某个参考点来说，它是一个无维度标量，不依赖于被测物理量本身单位。而相对误差则是将这两个数值除以参考点得到的一个比例，即（实际-理论）/理论×100%。它是一个无维度标量，因为它没有单位，是一个纯粹数量上的关系。
接下来，让我们看看在科学研究中如何应用这些概念。在很多情况下，比如当被测物理量具有较大范围时，比如温度、压力等，这些物理量可能会有非常大的变化范围。如果采用绝对誤差来表示，则不同规模下的错误都可能看起来同样重要。但是，如果用百分比表示，即计算出每次读数与平均值之比，然后乘以100%，这样做能够揭示出不同尺寸下的实例是否存在相同程度的大致变化。这使得分析师能够更加清晰地理解数据中的趋势，并且可以更好地将结果放置到现实世界的情景中去。
此外，当涉及到比较不同条件下的实验结果时，例如测试一种新药物和旧药物治疗患者的情况，将其表现为百分比，可以帮助医生快速判断哪种疗法效果更佳，无论这些疗法具体给出的数字有多大。此外，对于那些单位非常巨大的物理变体，如速度、能耗等，其百分比表达方式能够提供更多关于其变化趋势和稳定性的信息。
然而，有时候也需要注意的是，用百分比表达可能并不总是最合适的情况。在一些情况下，如果极端小型化或极端大型化出现，那么即使很小的一部分比例增长，也可能意味着相当大的增幅，因此仅仅通过比较简单的小数位，就无法完全了解这一点。而另外一方面，一些特定的系统或者设备如果自身就已经包含了很高或很低的基础水平，则基于这个基础水平计算出来的小比例增减也许并不是真正反映了实际影响大小。
最后，还有一点要强调，即使是在处理计价问题的时候，如经济学家通常会用价格作为参照基准来分析收入增加或降低，这里同样也是采用了“未来的价值”作为参照基准进行调整，以此从长远角度看待预期未来收入增长率，这对于政策制定者来说尤为重要。当我们试图了解整个经济体系内部发生什么改变时，只有通过这样的方法才能获得深刻洞察力。
综上所述，在科学研究中选择使用相对于某个参考点（通常是历史平均水平）的成份而非直接偏移多少单元，主要原因之一就是它提供了一种独立于具体尺寸之外，更容易解释意义上的描述工具，使得各种各样的系统行为以及规律变得更加易于理解和分析。此外，它还允许我们的观察保持一致性，不受随时间内不断变化的情境所影响，从而加强了我们的发现乃至推理过程中的逻辑连贯性。
