正確さと精度の違いは何ですか？

両方の用語は全く同じではありませんが、比較的似ていて混乱しやすいと言えます。しかし、練習と正しい知識があれば、その違いを理解し、それらの違いに基づいて用語を定義する方法を見つけることができるでしょう。

両方の用語は、研究室やオフィスで求めている結果の質、つまりそれらが許容範囲内であるかどうか、そうでない場合はなぜかということに関連しています。結果が基準に達していないのでしょうか、それとも気に入らないだけでしょうか？いいえ、それは分析、つまりそれらを正しく期待される数値と比較するための測定値に依存します。

その違いについてのガイド

つまり、正確度（Accuracy）とは、特定の測定において期待される本来の値、すなわち真の値に非常に近い測定の正しさであると言えます。数量の精度（Precision）について言えば、それは数量の真の値に属するものではなく、生成された結果が互いに非常に近いことを意味します。この2点に明確な違いはないと言う人もいるかもしれません。

実際の正確度とは？

正確度とは、結果や測定値が対象物や数量の実際の値や真の値にどれだけ近いかという可能性、または近さの度合いです。何かの正確度は以下の点に基づいている場合があります。

何かの実際の値

矢を狙うゲームで言及されるような、基準点への近さ。

何かの実際または真の値

例えば、あなたがホールに座っていて、誰かが不意に「ねえ、ホールで映画を見ている人は何人いますか？」と尋ねたとしましょう。あなたはなんて質問だ、と驚くかもしれませんが、「だいたい20人くらい」と推測で答えるでしょう。

もしホールにいる実際の人数が21人か22人であれば、近い値であるため、ほぼ正確度に従っていると言えます。しかし、もし人数が25人や30人と異なる場合、ホールに座っている真の人数から大きくかけ離れているため、正確度に従っていないことになります。

基準点への近さ

銃でボード上の標的の点を撃つ、あるいは水風船を撃つ競技に参加していると考えてみてください。もし、指示された通りの基準点や正確な風船を撃つことができれば、基準点に対する正確度を示したことになり、正確な仕事をしたことになります。

しかし、撃つべき標的を狙い損ねた場合、正確度が低いことになり、順位を落とすことになります。

実際の精度とは？

精度とは、2つ以上の結果が互いにどれだけ近いかという、結果の一貫性のことです。精度とは、グラフ上の出力、あるいは値の比較を示す観測表の中の値が、互いにどれだけ近いかを指します。繰り返し後の値が、実際の値に近いかどうかに関わらず互いに非常に近いのであれば、それは目標に向けた精度の高い取り組みです。

もし、あなたや機械のパフォーマンス分析を示すグラフにランダムな結果や浮き沈みがある場合、精度レベルは低いと言えます。精度は以下の3つの基本的な要素に分けられます。

繰り返し性
再現性
繰り返し性

例えば、実験室で実験を行っていて変動する値が得られたとします。しかし、これらの値が互いに遠く離れず、最初の値の周りを推移し、2番目の値、といった具合に、同じ点の近くで結果が継続している場合を考えます。例えば、最初の測定値が2cm、2番目が2.02、3番目が2.04と続き、何度か繰り返されるのであれば、その結果は精度が高いと言えます。

再現性

これは、同じものを測定して同じような、あるいは近い結果を得るために、異なる器具を使用することに関するものです。

違いは何でしょうか？

皆さんが自分たちで簡単に区別できるようにするための、いくつかのパラメータについて議論する必要があります。特性を定義するいくつかのパラメータがあります。

結果の近さ

正確度について言えば、結果は基準となる物や数量の実際の値に近い必要があります。例えば、1リットルの牛乳には約436カロリーが含まれているとし、異なるアプローチで実験を行って結果を求めたところ、1リットルの牛乳で434カロリーが得られたとします。

この結果は真の値に非常に近いため、正確度に非常に近いです。しかし、逆に実際の値よりも大幅に高い、あるいは低い数値が得られた場合は、正確度に従っておらず、改善が必要であることを意味します。

では、「正確度と精度の違いは何か？」という議論を続けましょう。

精度は、結果の近さという点において多少異なります。これも「近さ」に関することですが、実際の値や真の値とは関係ありません。精度は、製品の真の値ではなく、結果が互いにどれだけ近いかを示します。

例えば、メジャーを使ってテーブルの長さを3回測り、23.50 cm、23.55 cm、23.75 cmといった変動する値が得られたとします。これら3つの値はすべて互いに非常に近く、測定の精度に繋がります。対照的に、値が23 cm、33 cm、35 cmであった場合、測定値は精度を示していません。

測定の表現

結果を生み出す測定値は、測定値とは無関係に、対象物の実際の値を表しています。正確さ（Accuracy）の場合、常に基準点が必要であり、独自に主導権を握ることはできないと言えるでしょう。基準とは、何らかの値や点、あるいはスキルや機器の正確さを証明するために到達すべき地点のことです。

一方、精度（Precision）について言えば、自分たちを証明するために既存の基準点や基準値に従う必要はありません。ここでは自分たちで選択を行いますが、一つの目標を定めた後は、ランダムではなく、結果や出力が互いに近い値を示す継続的な流れに乗る必要があります。

「正確さと精度の違いとは何か？」について語る際には、これらを議論することが重要です。

良い結果または悪い結果が指すもの

どちらの場合でも悪い結果が出る可能性はありますが、結果が良いか悪いかを判断する条件は異なります。この記事で何度も述べてきたように、正確さと精度は、対象物の既存の基準値に従うかどうかに基づいて異なります。実際の値に近い結果が得られた場合、正確さは「良い」と言われますが、結果が実際の値から遠くばらつきがある場合、良い結果ではなく正確さが低いと言われます。

一方、精度の場合、結果が互いに近い値であれば、精度に関して精密である、あるいは良い結果であると言います。しかし、結果が互いに離れていて、まとめることができない、あるいは散らばった状態であれば、結果は悪いと言われます。

品質への依存性

正確さは何らかの基準値に従うだけなので、結果の品質については語らず、基準の真の値に対する正確さのみを示します。一方、精度の場合、使用している機器の結果の品質について教えてくれます。例えば、液体の体積を測定するために機器を使用し、その結果が互いに近い値を示した場合、品質が維持されているため、その結果は非常に精密であると言えます。

発生する可能性のある誤差の種類

正確さの場合、主に機器の誤差に起因する系統誤差に直面します。それは機器に対して線形であり、ゼロ点の設定によって2つの異なるタイプがありますが、精度の場合、線形ではなく予測不可能に見える偶然誤差（ランダムエラー）が発生します。

正確さにおいて発生する系統誤差は適切な一連の法則に従い、プロセス全体を通じて継続しますが、偶然誤差の場合、継続性はありません。それはどの段階でも、いつでも発生する可能性があります。

最後に：

正確さと精度の違いを知りたいのであれば、両方の用語とその違いをよりよく理解するために、上記のガイドを読んでみてください。