Language
Country/Area
No result found
حقيقة القياس: كيف تعرف إذا كانت بياناتك موثوقة؟
الدقة هي مدى قرب القياس من قيمته الحقيقية، في حين أن الدقة هي مدى قرب القياسات من بعضها البعض.
على الرغم من أنه من الممكن استخدام الدقة والضبط بالتبادل، إلا أنه من الواضح أنهما مختلفان في سياق العلوم الدقيقة. تشير الدقة عادة إلى الخطأ المنهجي - أي الانحراف في القياس، في حين تصف الدقة التباين الإحصائي وتشير إلى إمكانية تكرار البيانات.
وفقًا للمنظمة الدولية للمعايير (ISO)، تُعرف الدقة بأنها مدى قرب القياس من القيمة الحقيقية، بما في ذلك مجموعة من الأخطاء العشوائية والمنهجية. يشير ما يسمى بـ "الواقعية" إلى القرب بين متوسط مجموعة من نتائج القياس والقيمة الفعلية.
في الأجهزة الصناعية، تُستخدم الدقة غالبًا للتعبير عن التسامح في القياس، والذي يحدد نطاق الخطأ في القياسات التي يتم إجراؤها في ظل ظروف التشغيل العادية. يجب أن يتمتع جهاز القياس المثالي بالدقة والإحكام، ويجب أن تكون البيانات قريبة ومركزة بشكل وثيق على القيمة الحقيقية.يعتبر نظام القياس صالحًا إذا كان يتمتع بالدقة والضبط.
في الإحصاء، تعتبر مفاهيم الدقة والخطأ مهمة. إذا كان نظام القياس يحتوي على أخطاء منهجية، فإن زيادة حجم العينة سيؤدي بشكل عام إلى تحسين الدقة ولكن ليس الدقة. وهذا يعني أنه حتى لو كانت القياسات متسقة، فإنها ستظل غير دقيقة إذا كان هناك انحراف.
الدقة والضبط ليسا قابلين للتبادل؛ فمجموعة من البيانات يمكن أن تكون دقيقة ولكن ليست محددة، أو دقيقة ولكن ليست محددة، أو لا هذا ولا ذاك.
في معالجة البيانات الروتينية وتقييمها، تتضمن إحدى التقنيات المستخدمة بشكل متكرر القياس المتكرر لمعيار قابل للتتبع لتحديد دقة عملية القياس. يتم تحديد هذه المعايير من خلال النظام الدولي للوحدات (SI) لضمان الاتساق والموثوقية في جميع القياسات في جميع أنحاء العالم.
وعلاوة على ذلك، فإن دقة القياس تتضمن أيضًا عملية تصحيح الانحرافات. على سبيل المثال، في التطبيقات التجارية، إذا كان النظام قادراً على تقديم نتائج دقيقة ولكنه لا يأخذ في الاعتبار التحيز في حساباته، فإن صحة النظام ستكون موضع تساؤل. في علم النفس القياسي وعلم النفس الفيزيائي، يتم استخدام الدقة والصلاحية بالتبادل، في حين تعتبر الدقة مظهرًا من مظاهر الموثوقية. تساعد هذه المفاهيم الباحثين على تحديد مدى صحة أدوات القياس ومدى اتساق النتائج.في أنظمة استرجاع البيانات، تعتبر الدقة والضبط مؤشرات مهمة لتقييم فعالية الحصول على البيانات.
وأخيرًا، نجد غالبًا أن الدقة والضبط قد تعنيان أشياء مختلفة في سياقات البيانات المختلفة. في بعض الحالات، مثل أنظمة التصنيف في التعلم الآلي، يتم استخدام الدقة كمقياس لتقييم قدرة النموذج على تحديد حالة ما أو استبعادها بشكل صحيح. هنا، توجد طرق كمية معينة للدقة لتقييم فعالية وموثوقية النموذج.
مع تقدم التكنولوجيا، تتقدم أيضًا أدوات قياس وتحليل البيانات لدينا. ولكن الأهم من ذلك، كمستخدمين للبيانات، كيف يمكننا ضمان صحة البيانات التي نحصل عليها، وعند استخدام هذه البيانات لاتخاذ القرارات، كيف يمكننا تجنب اتخاذ خيارات خاطئة بسبب سوء الفهم حول الدقة؟
