hemos visto, ningún modo directo de descubrir la ley; pero la dificultad del descubrimiento se ve muy incrementada por la incertidumbre y la irregularidad de los resultados.
Bajo tales circunstancias, el mejor modo de proceder es preparar un papel dividido en espacios rectangulares iguales, siendo un tamaño conveniente para los espacios de una décima de pulgada cuadrada. Marcándose los valores de la variable en la línea horizontal más baja, se señala un punto para cada valor correspondiente de la variante perpendicularmente por encima del de la variable, y a una altura tal que corresponda al valor de la variante.
La escala exacta del dibujo no es de gran importancia, pero puede requerir ajustes según las circunstancias, y a menudo deben atribuirse valores diferentes a las divisiones verticales y horizontales, de modo que las variaciones sean conspicuas pero no excesivas.
Si se traza una línea curva a través de todos los puntos o extremos de las ordenadas, probablemente mostrará inflexiones irregulares, debido a los errores que afectan a los números. Pero, cuando los resultados son numerosos, se hace evidente qué resultados son más divergentes que otros, y guiados por un llamado sentido de continuidad, es posible trazar una línea entre los puntos que se aproximará a la verdadera ley con mayor fidelidad que los puntos mismos.
La figura adjunta se explica por sí sola.
Perkins empleó este método gráfico con gran esmero para exponer los resultados de sus experimentos sobre la compresión del agua.10 Los resultados numéricos se marcaron sobre una hoja de papel cuadriculada con gran exactitud a intervalos de una décima de pulgada, y las marcas originales se dejaron para que el lector pudiera juzgar la exactitud de la curva trazada, o elegir otra por sí mismo.
Regnault llevó el método a la perfección al trazar los puntos con una máquina divisora de tornillo;11 y luego formó una tabla de resultados dibujando una curva continua y midiendo su altura para valores equidistantes de la variable.
No solo una curva trazada de este modo nos permite inferir resultados numéricos más libres de errores accidentales que cualquiera de los números obtenidos directamente de la experimentación, sino que la forma de la curva indica a veces la clase de funciones a la que pertenecen nuestros resultados.