كل قياس في البحث العلمي وتحليل البيانات له تأثير على موثوقية النتائج. في هذه القياسات، تعد "الدقة" و"الضبط" مفهومين بالغي الأهمية. ورغم استخدامهما بشكل متبادل في كثير من الأحيان، إلا أنهما يشيران إلى اتجاهات مختلفة. إن فهم الاختلافات بينهما أمر ضروري لضمان صحة البحث.
غالبًا ما ترتبط الدقة بالخطأ المنهجي، وهو الخطأ الناتج عن التحيز المتأصل في أداة القياس أو الطريقة.
على النقيض من ذلك، الدقة هي درجة الاتفاق بين القياسات. حتى لو كانت مجموعة البيانات متسقة للغاية، فإنها قد تظل غير دقيقة إذا انحرف متوسطها عن القيمة الحقيقية. لذلك، عند تقييم نظام القياس، فإن الدقة تركز على إمكانية تكرار واستقرار نتائج القياس نفسها.
غالبًا ما ترتبط الدقة بالخطأ العشوائي، والذي يعكس التباين بين نقاط البيانات.
من الناحية المثالية، نود أن تكون قياساتنا دقيقة ومضبوطة. ومع ذلك، فإن العلاقة بين الاثنين ليست دائما إيجابية. على سبيل المثال، إذا كانت التجربة تحتوي على أخطاء منهجية، فإن إجراء تكرارات متعددة قد لا يؤدي إلى تحسين الدقة، على الرغم من أن الدقة قد تزيد. ويرجع ذلك إلى أن زيادة حجم العينة يمكن أن يقلل من الأخطاء العشوائية ولكنه لا يستطيع القضاء على الأخطاء المنهجية.
يتم التعبير عن الدقة والإحكام بشكل مختلف في الأجهزة الصناعية والتجارب العلمية. في تحليل البيانات والإحصاءات، غالبًا ما تُستخدم الدقة للتعبير عن مدى صحة طريقة القياس، بينما تمنع الدقة الاعتماد المفرط على مقارنات نقطة بيانات واحدة. في الجيش، يتم استخدام الدقة عادة للإشارة إلى احتمالية إصابة النار للهدف، في حين تصف الدقة مدى تركيز نقاط التأثير.
في أنظمة استرجاع المعلومات، تعتبر الدقة والوضوح مؤشرات مهمة لتقييم أداء محرك البحث.
عند إجراء البحوث العلمية أو تحليل البيانات، يحتاج الباحثون إلى النظر بعناية في أهدافهم الأساسية. إذا كان الهدف هو تحقيق درجة عالية من الاتفاق مع القيمة الحقيقية، فلا شك أن الدقة أكثر أهمية؛ ولكن إذا كان الهدف هو الحفاظ على الاتساق وإمكانية تكرار النتائج، فيجب التركيز بشكل أكبر على الدقة. وهذا يؤدي إلى سؤال أساسي:
ما هو الأكثر قيمة في بحثك، الدقة أم الضبط، من أجل تحقيق أفضل النتائج البحثية؟