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La realidad de la medición: ¿Cómo saber si sus datos son confiables?
En la sociedad actual basada en datos, la precisión y confiabilidad de los datos son cada vez más importantes. Ya sea en investigación científica, aplicaciones de ingeniería o decisiones comerciales, cómo garantizar la autenticidad de los datos utilizados es una cuestión clave.
La precisión es qué tan cerca está una medición de su valor real, mientras que la precisión es qué tan cerca están las mediciones entre sí.
Aunque exactitud y precisión se pueden usar indistintamente, en el contexto de la ciencia exacta se distinguen claramente. La precisión generalmente se refiere al error sistemático, es decir, la desviación de una medición, mientras que la precisión es una descripción de la variación estadística y se refiere a la repetibilidad de los datos.
Según la Organización Internacional de Normalización (ISO), la precisión se describe como la cercanía de un valor medido a su valor real, lo que implica una combinación de errores aleatorios y sistemáticos. La llamada "autenticidad" se refiere a la cercanía entre el valor promedio de un conjunto de resultados de medición y el valor real.
Un sistema de medición se considera válido si posee exactitud y precisión.
En instrumentación industrial, la precisión se utiliza a menudo para expresar la tolerancia de medición, que define el rango de errores en las mediciones realizadas en condiciones normales de funcionamiento. Un dispositivo de medición ideal debe ser exacto y preciso, y todos los datos deben estar cerca y estrechamente centrados en el valor real.
En estadística, los conceptos de precisión y error son importantes. Si un sistema de medición tiene errores sistemáticos, aumentar el tamaño de la muestra generalmente aumentará la precisión, pero no la exactitud. Esto significa que incluso si las mediciones son consistentes, si hay un sesgo, los resultados seguirán siendo inexactos.
La precisión y la exactitud no se reemplazan entre sí. Un conjunto de datos puede ser exacto pero impreciso, exacto pero inexacto, o ninguna de las dos cosas.
En el procesamiento y la evaluación de datos diarios, una técnica utilizada con frecuencia implica medir repetidamente un estándar rastreable para establecer la exactitud y precisión del proceso de medición. Estos estándares están especificados por el Sistema Internacional de Unidades (SI) para garantizar la coherencia y confiabilidad de todas las mediciones en todo el mundo.
Más allá, la precisión de la medición también implica el proceso de corrección de las desviaciones. Por ejemplo, en aplicaciones comerciales, si un sistema puede proporcionar resultados precisos pero no se tienen en cuenta los sesgos en el proceso de cálculo, se cuestionará la eficacia del sistema.
En psicometría y psicofísica, precisión y validez se usan indistintamente, mientras que la precisión se considera una expresión de confiabilidad. Estos conceptos ayudan a los investigadores a determinar la validez de las herramientas de medición y la coherencia de los resultados.
En los sistemas de recuperación de datos, la exactitud y la precisión son indicadores importantes para evaluar la eficacia de la adquisición de datos.
Finalmente, a menudo descubrimos que la exactitud y la precisión pueden significar cosas diferentes en diferentes contextos de datos. En algunos casos, como los sistemas de clasificación en el aprendizaje automático, la precisión se utiliza como métrica para evaluar la capacidad de un modelo para identificar o excluir correctamente una condición. Aquí, existen ciertos métodos cuantitativos de precisión para evaluar la efectividad y confiabilidad del modelo.
A medida que la tecnología evoluciona, también lo hacen nuestras herramientas de análisis y medición de datos. Pero lo más importante es que, como usuarios de datos, ¿cómo garantizamos la veracidad de los datos que obtenemos y, cuando utilizamos estos datos para tomar decisiones, cómo evitamos malas decisiones resultantes de malentendidos sobre la exactitud y la precisión?
