सटीकता और परिशुद्धता के बीच क्या अंतर है?

दोनों शब्द बिल्कुल एक जैसे नहीं हैं, लेकिन आप कह सकते हैं कि ये आपको भ्रमित करने के लिए पर्याप्त रूप से करीब हैं। लेकिन अभ्यास और सही ज्ञान के साथ, आप अंतर को समझ पाएंगे और उनके बीच के अंतर के आधार पर शब्दों को परिभाषित करने का तरीका खोज लेंगे।

दोनों शब्द उस परिणाम की गुणवत्ता के बारे में हैं जो आप प्रयोगशाला या कार्यालय में खोज रहे हैं, यह पता लगाना कि क्या वे स्वीकार्य हैं या नहीं, यदि नहीं, तो क्यों? क्या ये परिणाम मानक के अनुरूप नहीं हैं, या आप उन्हें पसंद नहीं करते हैं? नहीं, दोस्त, यह विश्लेषण और मापों पर निर्भर करता है ताकि उनकी तुलना सही और अपेक्षित आंकड़ों से की जा सके।

क्या अंतर है, इस पर एक मार्गदर्शिका

तो, हम कह सकते हैं कि सटीकता (accuracy) माप की वह शुद्धता है जो उस विशेष माप के अपेक्षित मूल या वास्तविक मान के बहुत करीब है। यदि हम किसी मात्रा की परिशुद्धता (precision) के बारे में बात करते हैं, तो यह मात्रा के वास्तविक मान से संबंधित नहीं है, बल्कि यह एक-दूसरे के बहुत करीब उत्पन्न होने वाले परिणामों के बारे में है। आप कह सकते हैं कि इन दोनों बिंदुओं के बीच ऐसा कोई स्पष्ट अंतर नहीं है। 

वास्तव में सटीकता क्या है?

सटीकता किसी वस्तु या मात्रा के वास्तविक और असली मान के प्रति परिणामों या मापों की निकटता की संभावना या डिग्री है। किसी चीज़ की सटीकता निम्नलिखित बिंदुओं पर आधारित हो सकती है।

किसी चीज़ का वास्तविक मान

संदर्भ बिंदु से निकटता, जैसा कि तीर लक्ष्य खेल में उल्लेख किया गया है।

किसी चीज़ का वास्तविक या सही मान 

मान लीजिए, यदि आप एक हॉल में बैठे हैं और कोई आपसे अचानक पूछता है, अरे, आप में से कितने लोग हॉल में फिल्म देख रहे हैं? और आप हैरान हो जाते हैं कि यह कैसा सवाल है, लेकिन आप लगभग 20 कहकर एक अनुमान के साथ उत्तर देंगे। 

यदि हॉल में लोगों की वास्तविक संख्या 21 या 22 है, तो निकट मान का अर्थ है कि आप लगभग सटीकता का पालन कर रहे हैं, लेकिन यदि लोगों की संख्या 25 या 30 तक बदल रही है, तो इसका मतलब है कि आप हॉल में बैठे लोगों की वास्तविक संख्या से बहुत दूर हैं, इसलिए आप सटीकता का पालन नहीं कर रहे हैं। 

संदर्भ बिंदु से निकटता 

विचार करें, आप एक ऐसी प्रतियोगिता में भाग ले रहे हैं जिसमें आपको बंदूक से बोर्ड पर लक्षित बिंदु को मारना है, या आपको पानी से भरे गुब्बारों को मारना है। यदि आप अपनी स्थिति सुरक्षित करने के लिए कहे गए सही संदर्भ बिंदु या सटीक गुब्बारे को मारते हैं, तो आपने संदर्भ बिंदु के प्रति सटीकता दिखाकर एक सटीक काम किया है।

लेकिन यदि आप उस लक्ष्य को साधने में विफल रहते हैं जिसे आपको मारना था, तो आपकी सटीकता खराब है और आप अपनी स्थिति खो देते हैं।

वास्तव में परिशुद्धता क्या है?

परिशुद्धता पूरी तरह से परिणाम की निरंतरता के बारे में है जो यह दिखाती है कि दो या दो से अधिक परिणाम एक-दूसरे के कितने करीब हैं। परिशुद्धता ग्राफ पर आउटपुट की निकटता या अवलोकन तालिका में किसी चीज़ के मानों को संदर्भित करती है जो एक-दूसरे के साथ मानों की तुलना दिखाती है। यदि दोहराव के बाद मान वास्तविक मान के करीब होने की परवाह किए बिना एक-दूसरे के बहुत करीब हैं, तो यह आपके लक्ष्य की ओर एक परिशुद्ध प्रयास है। 

यदि आपको ग्राफ पर अपने प्रदर्शन या मशीन के प्रदर्शन का विश्लेषण करने वाले यादृच्छिक परिणाम या उतार-चढ़ाव मिलते हैं, तो परिशुद्धता का स्तर खराब है। इसे तीन बुनियादी भागों में विभाजित किया गया है, जो हैं:

• दोहराव कारक (Repeating factor) 
• प्रजनन कारक (Reproductive factor)
• दोहराव कारक (Repeating factor)

मान लीजिए, यदि आप प्रयोगशाला में प्रयोग कर रहे हैं और परिवर्तनशील मान प्राप्त कर रहे हैं, लेकिन ये मान एक-दूसरे से इतने दूर नहीं हैं बल्कि पहले मान, फिर दूसरे मान, और इसी तरह उसी बिंदु के पास परिणामों की निरंतरता दिखाते हुए घूम रहे हैं। उदाहरण के लिए, पहला माप 2cm है, दूसरा 2.02 है, तीसरा 2.04 है, और यह कुछ दोहराव के साथ चलता रहता है, जिसका अर्थ है कि परिणाम परिशुद्ध हैं। 

प्रजनन कारक (Reproductive factor)

यह उन्हीं या लगभग समान परिणामों को प्राप्त करने के लिए एक ही चीज़ के माप के लिए उपयोग किए जा रहे विभिन्न उपकरणों के उपयोग के बारे में है।

अंतर क्या है?

कुछ मापदंडों पर चर्चा करने की आवश्यकता है जिन पर आप लोग आसानी से स्वतंत्र रूप से अंतर कर सकते हैं। तो, कुछ मापदंड हैं जो गुणों को परिभाषित करते हैं।

परिणामों की निकटता

यदि हम सटीकता की बात करते हैं, तो परिणाम संदर्भ के रूप में ली गई किसी वस्तु या मात्रा के वास्तविक मान के करीब होने चाहिए। मान लीजिए, यदि आप कहते हैं कि 1 लीटर दूध में लगभग 436 कैलोरी होती है और परिणाम खोजने के लिए विभिन्न दृष्टिकोणों का उपयोग करके प्रयोगों के बाद, आपको एक लीटर दूध में 434 कैलोरी मिलती है। 

आपके परिणाम वास्तविक मान के बहुत करीब हैं, इसलिए; आप सटीकता के बहुत करीब हैं। लेकिन इसके विपरीत यदि परिणाम ऐसे हैं, जैसे कि आपको ऐसा मान मिलता है जो वास्तविक मान से बहुत अधिक या कम है, तो इसका मतलब है कि आप सटीकता का पालन नहीं कर रहे हैं और सुधार की आवश्यकता है।

आइए सटीकता और परिशुद्धता के बीच क्या अंतर है, इस पर अपनी बहस को आगे बढ़ाएं?

परिणामों की निकटता के मामले में परिशुद्धता कुछ हद तक अलग है। यह भी निकटता के बारे में है लेकिन वास्तविक या सही मान के संदर्भ में नहीं। परिशुद्धता किसी उत्पाद के वास्तविक मान के बजाय एक-दूसरे के साथ परिणामों की निकटता दिखाती है।

मान लीजिए कि यदि आप मापने वाले टेप का उपयोग करके एक मेज की लंबाई तीन बार मापते हैं, और आपको 23.50 cm, 23.55 cm और 23.75 cm जैसे परिवर्तनशील मान मिलते हैं। ये तीनों मान एक-दूसरे के बहुत करीब हैं और माप की परिशुद्धता की ओर ले जाते हैं। लेकिन इसके विपरीत, यदि मान 23 cm, 33 cm और 35 cm होते, तो माप परिशुद्धता नहीं दिखा रहे होते। 

मापों का प्रतिनिधित्व 

परिणाम उत्पन्न करने वाले माप वस्तु के वास्तविक मूल्य का प्रतिनिधित्व करते हैं, भले ही वे मापन मूल्यों के साथ स्वतंत्र रूप से काम कर रहे हों। आप कह सकते हैं कि सटीकता (accuracy) के मामले में, आपको हमेशा एक संदर्भ बिंदु की आवश्यकता होती है और आप स्वतंत्र रूप से पहल नहीं कर सकते। संदर्भ किसी चीज़ का मूल्य या कोई बिंदु हो सकता है, आपके कौशल या आपके उपकरण की सटीकता साबित करने के लिए सटीकता तक पहुँचने का एक स्थान।

जबकि अगर हम परिशुद्धता (precision) की बात करें, तो हमें खुद को साबित करने के लिए पहले से मौजूद संदर्भ बिंदु या संदर्भ मूल्य का पालन करने की आवश्यकता नहीं है। यहाँ हम अपने चुनाव कर रहे हैं, लेकिन एक ही लक्ष्य को साधने के बाद, हमें परिणामों या आउटपुट को एक-दूसरे के करीब दिखाकर निरंतरता के प्रवाह में आने की आवश्यकता है, न कि बेतरतीब ढंग से। 

यह चर्चा करना महत्वपूर्ण है जब हम इस बारे में बात करते हैं कि सटीकता और परिशुद्धता के बीच क्या अंतर है (What is the Difference Between Accuracy & Precision?)

अच्छे या बुरे परिणाम संदर्भित करते हैं 

दोनों मामलों में खराब परिणाम सामने आ सकते हैं, लेकिन वे स्थितियाँ अलग होती हैं जिनके आधार पर हम यह तय करते हैं कि परिणाम अच्छे हैं या बुरे। जैसा कि हमने इस लेख में कई बार चर्चा की है, सटीकता और परिशुद्धता दोनों ही वस्तु के पहले से मौजूद मूल्य के संदर्भ का पालन करने या न करने के आधार पर भिन्न हैं। किसी चीज़ की सटीकता तब अच्छी कही जाती है जब आपको वास्तविक मूल्य के करीब परिणाम मिलते हैं, जबकि यदि परिणाम वास्तविक मूल्य से दूर परिवर्तनशीलता दिखाते हैं, तो हम कहते हैं कि यह अच्छे परिणाम नहीं दिखाता है और सटीकता कम है।

जबकि परिशुद्धता के मामले में, यदि परिणाम एक-दूसरे के करीब हैं, तो हम कहते हैं कि हमें परिशुद्धता के संबंध में सटीक या अच्छे परिणाम मिलते हैं, जबकि यदि परिणाम एक-दूसरे से दूर हैं और आप उन्हें एक-दूसरे के करीब नहीं ला सकते हैं, या वे बिखरे हुए रूप में हैं, तो परिणामों को बुरा कहा जाता है।

गुणवत्ता निर्भरता 

सटीकता केवल किसी चीज़ के संदर्भ मूल्य का अनुसरण करती है, इसलिए यह हमें परिणामों की गुणवत्ता के बारे में नहीं बताती है बल्कि केवल संदर्भ के वास्तविक मूल्य के संबंध में सटीकता दिखाती है। जबकि परिशुद्धता के मामले में, यह हमें उन उपकरणों के परिणामों की गुणवत्ता के बारे में बताती है जिनका कोई उपयोग कर रहा है। मान लीजिए कि यदि आप तरल के आयतन को मापने के लिए एक उपकरण का उपयोग कर रहे हैं और यह एक-दूसरे के करीब परिणाम दिखाता है, तो हम कह सकते हैं कि परिणाम अत्यधिक परिशुद्ध हैं क्योंकि वे गुणवत्ता बनाए रख रहे हैं। 

त्रुटियों के प्रकार जो हो सकते हैं

सटीकता के मामले में, हमें व्यवस्थित त्रुटियों (systematic errors) का सामना करना पड़ता है जो ज्यादातर उपकरणों में त्रुटि के कारण दिखाई देती हैं। यह उपकरण के रैखिक होती है और शून्य के आधार पर दो अलग-अलग प्रकार की हो सकती है, जबकि परिशुद्धता के मामले में, यादृच्छिक त्रुटि (random error) होती है जो रैखिक क्रम में नहीं होती है और अप्रत्याशित लगती है। 

सटीकता में होने वाली व्यवस्थित त्रुटियां एक उचित श्रृंखला का पालन करती हैं और पूरी प्रक्रिया के दौरान जारी रहती हैं, जबकि यादृच्छिक त्रुटि के मामले में, कोई निरंतरता नहीं होती है। यह किसी भी समय, किसी भी चरण में हो सकती है। 

अंतिम विचार:

इसलिए, यदि आप यह जानना चाहते हैं कि सटीकता और परिशुद्धता के बीच क्या अंतर है (what is the difference Between accuracy & Precision), तो आपको दोनों शब्दों और उनके अंतरों को बेहतर ढंग से समझने के लिए उपरोक्त मार्गदर्शिका को पढ़ना चाहिए।