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Realität der Messung: Wie erkennen Sie, ob Ihre Daten zuverlässig sind?
In der heutigen datengesteuerten Gesellschaft gewinnen Datengenauigkeit und -zuverlässigkeit zunehmend an Bedeutung. Ob in der wissenschaftlichen Forschung, in technischen Anwendungen oder bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen: Die Gewährleistung der Authentizität der verwendeten Daten ist eine zentrale Frage.
Genauigkeit bedeutet, wie nahe eine Messung ihrem wahren Wert kommt, während Präzision bedeutet, wie nahe die Messungen beieinander liegen.
Obwohl Genauigkeit und Präzision synonym verwendet werden können, werden sie im Kontext der exakten Wissenschaften klar unterschieden. Mit Genauigkeit wird im Allgemeinen der systematische Fehler, also die Abweichung bei der Messung, bezeichnet, während mit Präzision die statistische Streuung beschrieben und die Wiederholbarkeit der Daten bezeichnet wird.
Gemäß der Internationalen Organisation für Normung (ISO) wird Genauigkeit dadurch beschrieben, wie nahe eine Messung am wahren Wert liegt, wobei sowohl zufällige als auch systematische Fehler berücksichtigt werden. Mit dem sogenannten „Realismus“ ist die Nähe zwischen dem Durchschnitt einer Reihe von Messergebnissen und dem tatsächlichen Wert gemeint.
Ein Messsystem gilt als gültig, wenn es sowohl Genauigkeit als auch Präzision besitzt.
Bei industriellen Instrumenten wird der Begriff Genauigkeit häufig verwendet, um die Messtoleranz auszudrücken, die den Fehlerbereich bei Messungen unter normalen Betriebsbedingungen definiert. Ein ideales Messgerät sollte genau und präzise sein und die Daten sollten nahe am wahren Wert liegen und sich eng auf diesen konzentrieren.
In der Statistik sind die Konzepte Genauigkeit und Fehler wichtig. Wenn ein Messsystem systematische Fehler aufweist, verbessert eine Erhöhung der Stichprobengröße im Allgemeinen die Präzision, nicht jedoch die Genauigkeit. Dies bedeutet, dass die Messungen auch bei Übereinstimmung ungenau sind, wenn es Abweichungen gibt.
Präzision und Genauigkeit sind nicht austauschbar; ein Datensatz kann genau, aber nicht präzise, genau, aber nicht genau oder keines von beiden sein.
Bei der routinemäßigen Datenverarbeitung und -auswertung wird häufig die wiederholte Messung eines rückführbaren Standards verwendet, um die Genauigkeit und Präzision des Messvorgangs festzustellen. Diese Standards werden durch das Internationale Einheitensystem (SI) definiert, um Konsistenz und Zuverlässigkeit aller Messungen weltweit zu gewährleisten.
Zur Genauigkeit einer Messung gehört darüber hinaus auch die Korrektur von Abweichungen. Wenn beispielsweise bei kommerziellen Anwendungen ein System zwar genaue Ergebnisse liefern kann, jedoch Verzerrungen bei seinen Berechnungen nicht berücksichtigt, wird die Gültigkeit des Systems in Frage gestellt.
In der Psychometrie und Psychophysik werden Genauigkeit und Validität synonym verwendet, während Präzision als Ausdruck der Zuverlässigkeit gilt. Diese Konzepte helfen Forschern, die Gültigkeit von Messinstrumenten und die Konsistenz der Ergebnisse zu bestimmen.
In Datenabrufsystemen sind Genauigkeit und Präzision wichtige Indikatoren zur Bewertung der Effektivität der Datenerfassung.
Schließlich stellen wir oft fest, dass Genauigkeit und Präzision in unterschiedlichen Datenkontexten unterschiedliche Bedeutungen haben können. In einigen Fällen, etwa bei Klassifizierungssystemen im maschinellen Lernen, wird die Genauigkeit als Maßstab verwendet, um die Fähigkeit des Modells zu beurteilen, einen Zustand korrekt zu identifizieren oder auszuschließen. Hierfür gibt es bestimmte quantitative Methoden, um die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit des Modells genau zu bewerten.
Mit dem technologischen Fortschritt entwickeln sich auch unsere Tools zur Datenmessung und -analyse weiter. Doch was noch wichtiger ist: Wie können wir als Datennutzer die Authentizität der von uns erhaltenen Daten sicherstellen und wie können wir bei der Verwendung dieser Daten zur Entscheidungsfindung vermeiden, dass wir aufgrund von Missverständnissen hinsichtlich Genauigkeit und Präzision falsche Entscheidungen treffen?
