Qual è la differenza tra accuratezza e precisione?
La maggior parte delle persone confonde i termini accuratezza e precisione. Alcuni pensano che entrambi i termini siano uguali e riflettano la correttezza dei risultati accettabili. Mentre vi divertivate con gli strumenti in laboratorio, avrete sentito parlare dal vostro insegnante di questi termini e li avrete osservati risolvendo gli errori apparsi durante le misurazioni sperimentali. La domanda qui è: questi due termini sono uguali o diversi?
Entrambi i termini non sono affatto la stessa cosa, ma si può dire che siano abbastanza vicini da confondere. Tuttavia, con la pratica e la corretta conoscenza, capirai la differenza e troverai il modo di definire i termini in base alla differenza tra loro.
Entrambi i termini riguardano la qualità dei risultati che si cercano in un laboratorio o in un ufficio, stabilendo se siano accettabili o meno; in caso negativo, perché? Questi risultati non sono all'altezza, o non ti piacciono? No, amico, dipende dall'analisi, dalle misurazioni per confrontarli con le cifre corrette e previste.
Una guida su Qual è la differenza?
Quindi, possiamo dire che l'accuratezza è la correttezza della misurazione che è molto vicina al valore originale previsto o vero di quella particolare misurazione. Se parliamo della precisione di una quantità, essa non appartiene al valore vero della quantità, ma riguarda il fatto che i risultati generati siano molto vicini l'uno all'altro. Si potrebbe dire che non c'è una differenza così netta tra i due punti.
Cos'è l'accuratezza in realtà?
L'accuratezza è la probabilità o il grado di vicinanza dei risultati o delle misurazioni al valore effettivo e reale di un oggetto o di una quantità. L'accuratezza di qualcosa può basarsi sui seguenti punti.
Valore reale di qualcosa
Vicinanza al punto di riferimento, come menzionato nel gioco del tiro con l'arco.
Il valore reale o vero di qualcosa
Supponiamo che tu sia seduto in una sala e qualcuno ti chieda a bruciapelo: "Ehi, quante persone ci sono in sala a guardare il film?". Rimarresti sorpreso dal tipo di domanda, ma risponderesti con una stima dicendo: "Circa 20".
Se il numero reale di persone in sala è 21 o 22, il valore vicino significa che stai quasi rispettando l'accuratezza; ma se il numero di persone varia fino a 25 o 30, significa che sei molto lontano dal numero reale di persone sedute in sala, quindi non stai seguendo l'accuratezza.
Vicinanza al punto di riferimento
Considera che stai partecipando a una competizione in cui devi colpire il punto bersaglio sulla tavola con una pistola, o devi colpire dei palloncini pieni d'acqua. Se colpisci il punto di riferimento giusto o l'esatto palloncino come ti è stato richiesto per assicurarti la posizione, hai fatto un lavoro accurato dimostrando accuratezza verso il punto di riferimento.
Ma se non riesci a mirare al bersaglio che dovevi colpire, manchi di accuratezza e perdi la tua posizione.
Cos'è la precisione in realtà?
La precisione riguarda la costanza del risultato, mostrando quanto due o più risultati siano vicini l'uno all'altro. La precisione si riferisce alla vicinanza degli output sul grafico o dei valori di qualcosa nella tabella di osservazione che mostra il confronto dei valori tra loro. Se i valori dopo la ripetizione sono molto vicini l'uno all'altro, indipendentemente dalla loro vicinanza al valore reale, allora si tratta di un sforzo preciso verso il tuo obiettivo.
SE riscontri risultati casuali o alti e bassi nel grafico che mostra un'analisi delle tue prestazioni o delle prestazioni di una macchina, il livello di precisione è scarso. È diviso in tre parti fondamentali, che sono:
- Fattore di ripetizione
- Fattore di riproducibilità
- Fattore di ripetizione
Supponiamo che tu stia facendo un esperimento di laboratorio e ottenga valori variabili, ma questi valori non siano così lontani l'uno dall'altro ma gravitino attorno al primo valore, poi al secondo e così via, mostrando la continuazione dei risultati vicino allo stesso punto. Per esempio, la prima misurazione è 2 cm, la seconda è 2,02, la terza è 2,04, e continua con alcune ripetizioni, il che significa che i risultati sono precisi.
Fattore di riproducibilità
Si tratta dell'uso di diversi strumenti che utilizzi per la misurazione della stessa cosa al fine di ottenere risultati uguali o approssimativi.
Qual è la differenza?
È necessario discutere alcuni parametri su cui è possibile differenziare facilmente in modo indipendente. Quindi, ci sono alcuni parametri che definiscono le proprietà.
La vicinanza dei risultati
Se parliamo di accuratezza, i risultati dovrebbero essere vicini al valore reale di una cosa o di una quantità presa come riferimento. Supponiamo che tu dica che 1 litro di latte contiene circa 436 calorie e, dopo esperimenti condotti con diversi approcci per trovare i risultati, ottieni 434 calorie in un litro di latte.
I tuoi risultati sono molto vicini al valore reale, quindi sei molto vicino all'accuratezza. Ma se i risultati sono al contrario, cioè trovi un valore che è molto più alto o più basso del valore reale, significa che non stai seguendo l'accuratezza e hai bisogno di miglioramenti.
Continuiamo il nostro dibattito su qual è la differenza tra accuratezza e precisione?
La precisione è in qualche modo diversa nel caso della vicinanza dei risultati. Riguarda anch'essa la vicinanza, ma non con riferimento al valore effettivo o vero. La precisione mostra la vicinanza dei risultati tra loro piuttosto che al valore reale di un prodotto.
Supponiamo che misuri la lunghezza di un tavolo usando un metro a nastro per tre volte e ottenga valori variabili come 23,50 cm, 23,55 cm e 23,75 cm. Tutti e tre questi valori sono molto vicini tra loro e portano alla precisione della misurazione. Al contrario, se i valori fossero 23 cm, 33 cm e 35 cm, allora le misurazioni non mostrerebbero precisione.
Rappresentazione delle misurazioni
Le misurazioni che producono risultati rappresentano il valore effettivo della cosa, indipendentemente dal fatto di operare autonomamente con i valori di misurazione. Si può dire che, in caso di accuratezza, si ha sempre bisogno di un punto di riferimento e non si può prendere l'iniziativa in modo indipendente. Il riferimento può essere il valore di qualcosa o un punto, un obiettivo da raggiungere per dimostrare la propria abilità o l'accuratezza del proprio strumento.
Mentre se parliamo di precisione, non abbiamo bisogno di seguire un punto di riferimento o un valore di riferimento preesistente per metterci alla prova. Qui facciamo le nostre scelte, ma dopo aver mirato a un singolo obiettivo, dobbiamo entrare nel flusso della continuità mostrando risultati o output vicini tra loro e non casuali.
È importante discuterne quando parliamo di Qual è la differenza tra accuratezza e precisione?
Risultati buoni o cattivi si riferiscono a
Risultati negativi possono apparire in entrambi i casi, ma le condizioni in base alle quali decidiamo se i risultati sono buoni o cattivi sono diverse. Come abbiamo discusso più volte in questo articolo, l'accuratezza e la precisione sono entrambe diverse sulla base del fatto di seguire o meno il riferimento del valore preesistente della cosa. L'accuratezza di qualcosa si dice buona quando si ottengono risultati vicini al valore reale, mentre se i risultati mostrano una variabilità lontana dal valore reale, diciamo che non mostrano buoni risultati e l'accuratezza è bassa.
Mentre nel caso della precisione, se i risultati sono vicini tra loro, diciamo di ottenere risultati precisi o buoni riguardo alla precisione, mentre se i risultati sono lontani tra loro e non è possibile raggrupparli, o si presentano in forma sparsa, i risultati sono considerati cattivi.
Dipendenza dalla qualità
L'accuratezza segue solo il valore di riferimento di qualcosa, quindi non ci dice nulla sulla qualità dei risultati, ma mostra solo l'accuratezza rispetto al valore reale del riferimento. Mentre nel caso della precisione, essa ci informa sulla qualità dei risultati degli strumenti che si stanno utilizzando. Supponiamo che si utilizzi uno strumento per misurare il volume di un liquido e che questo mostri risultati vicini tra loro: potremmo dire che i risultati sono altamente precisi in quanto mantengono la qualità.
Tipi di errore che possono verificarsi
Nel caso dell'accuratezza, ci troviamo di fronte a errori sistematici che compaiono soprattutto a causa di errori negli strumenti. Si tratta di un errore lineare rispetto allo strumento e può essere di due tipi diversi a seconda dello zero, mentre nel caso della precisione si verifica un errore casuale che non segue un ordine lineare e sembra imprevedibile.
Gli errori sistematici che si verificano nell'accuratezza seguono una serie precisa e continuano per tutto il processo, mentre nel caso dell'errore casuale non c'è continuità. Può verificarsi in qualsiasi momento, in qualsiasi fase.
Considerazioni finali:
Quindi, se volete sapere qual è la differenza tra accuratezza e precisione, dovreste leggere la guida qui sopra per comprendere meglio entrambi i termini e le loro differenze.