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¿Conoce las diferentes definiciones de precisión y exactitud? ¿Cómo afectan sus mediciones?
En los campos de la ciencia y la ingeniería, la precisión y la exactitud se utilizan a menudo para evaluar la confiabilidad de los resultados de las mediciones. Sin embargo, los significados de estos dos términos son significativamente diferentes. No sólo afectan la precisión de las mediciones, sino que también son fundamentales para la interpretación de los resultados de la investigación.
La precisión se refiere a qué tan cerca está un conjunto de mediciones del valor real, y la precisión es qué tan cerca están un conjunto de mediciones entre sí.
La precisión generalmente se considera una medida de error sistemático, mientras que la precisión es una descripción de error aleatorio. En términos simples, se puede decir que un conjunto de datos es exacto si su media está cerca del valor real y exacto si su desviación estándar es relativamente pequeña. Por lo tanto, se puede ver que las diferencias en exactitud y precisión afectarán los resultados del mismo proceso de medición, lo cual es particularmente importante en aplicaciones científicas y de ingeniería.
Según la Organización Internacional de Normalización (ISO), la precisión es un término que especifica la cercanía de una medición a su valor real, lo que significa que incluye componentes de error aleatorio y sistemático. Esta definición permite una evaluación más precisa de la validez de los resultados cuando se toman múltiples mediciones.
Para que un sistema de medición se considere válido, debe ser exacto y preciso.
En instrumentación industrial, la precisión se considera tolerancia de medición, la cual representa el error producido por el instrumento en condiciones normales de operación. Por lo tanto, un dispositivo de medición ideal debe ser exacto y preciso, y todos los datos deben agruparse estrechamente en torno al valor real. Sin embargo, en muchos casos, los usuarios pueden no comprender correctamente estos dos términos y llegar a conclusiones erróneas.
Por ejemplo, si un experimento contiene errores sistemáticos, aumentar el tamaño de la muestra generalmente solo mejorará la precisión, pero no la exactitud. Tales resultados generarán una serie de datos consistentes pero inexactos, que interferirán con la investigación y el análisis posteriores.
La eliminación de errores sistemáticos mejora la precisión, pero no la cambia.
Además de la exactitud y la precisión, el proceso de medición también implica la resolución de la medición, que se refiere al cambio más pequeño que se puede detectar en la medición. Este es un elemento importante a la hora de evaluar la eficacia de un sistema de medición. En informática, la precisión puede entenderse como qué tan cerca está el resultado de un cálculo del valor real, mientras que la precisión representa la resolución de los dígitos, generalmente definida por el número de puntos decimales o dígitos binarios.
En psicometría y psicofísica, la precisión suele ser sinónimo de validez y error constante, y precisión de fiabilidad y error variable. En este caso, la justificación de una herramienta de medición o una prueba psicológica se determina experimentalmente o mediante correlación con el comportamiento.
Al comparar modelos de simulación lógica con modelos de simulación de circuitos de transistores, la precisión tiene que ver con el grado de realidad, mientras que la precisión tiene que ver con los detalles.
En los sistemas de información, los sistemas de recuperación, como las bases de datos y los motores de búsqueda web, se evalúan en función de varios indicadores, incluidas estadísticas como verdaderos positivos (documentos recuperados correctamente) y verdaderos negativos (documentos correctos no recuperados). Estas métricas miden la precisión de la recuperación y la recuperación, que están estrechamente relacionadas con la exactitud y la precisión de la medición.
En resumen, para el desarrollo de la ciencia y la tecnología, comprender la diferencia entre precisión y exactitud no solo ayuda a mejorar la validez de los resultados de las mediciones, sino que también contribuye a la interpretación correcta de los datos. ¿Cómo exactamente puedes utilizar este conocimiento de manera efectiva en tu propia vida para evitar malentendidos sobre la exactitud y precisión de diferentes datos técnicos?
