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¿Por qué la exactitud y la precisión son claves para los experimentos científicos?
En los experimentos científicos, la exactitud y la precisión son indicadores importantes para garantizar la fiabilidad de los resultados. La exactitud se refiere a qué tan cerca está una medición del valor real, mientras que la precisión se refiere a qué tan cerca están los resultados de múltiples mediciones entre sí. La exactitud y precisión de un experimento afectan directamente la credibilidad y validez de las conclusiones de la investigación. Por ello, estos dos conceptos son particularmente importantes en el método científico.
“La exactitud refleja qué tan cerca está una medición del valor verdadero, mientras que la precisión evalúa qué tan repetible es una medición”.
En ingeniería y ciencia, la precisión de un instrumento de prueba se refiere a qué tan cerca están los datos que mide del valor real de la cantidad física que se está midiendo. La precisión se refiere a la consistencia de los resultados obtenidos cuando las mediciones se repiten bajo las mismas condiciones. Por ejemplo, si un instrumento muestra una medida de 50 cm y el valor real es 53 cm, entonces la precisión del instrumento no es alta; si los datos medidos por el instrumento cada vez están entre 49 cm y 51 cm, entonces su precisión es relativamente alto.
"Para un experimento científico, un sistema de medición eficaz requiere tanto exactitud como precisión".
Al diseñar experimentos, los científicos a menudo necesitan tener en cuenta tanto los errores aleatorios como los errores sistemáticos. El error aleatorio se refiere a la variabilidad que ocurre naturalmente en múltiples mediciones, mientras que el error sistemático surge del método, la herramienta de medición en sí u otros factores externos. Para mejorar la precisión de los experimentos, los científicos primero necesitan eliminar o corregir estos sesgos sistemáticos.
Además, la distinción entre exactitud y precisión es especialmente importante para el análisis de datos. En estadística, utilizamos sesgo y variabilidad como conceptos alternativos a exactitud y precisión. El sesgo se refiere al error sistemático, mientras que la variabilidad se refiere al error aleatorio. De hecho, incluso si los datos medidos son muy consistentes (es decir, precisos), si hay una gran brecha entre ellos y el valor real, dichos resultados no pueden considerarse científicamente válidos.
Al evaluar los sistemas de medición, los investigadores a menudo utilizan el error estándar para describir la precisión de la media, con el entendimiento de que una mayor precisión en mediciones repetidas generalmente significa desviaciones estándar más bajas. Esto no sólo se aplica a las mediciones físicas, sino que también puede transferirse a mediciones más indirectas.
"En instrumentación industrial, la exactitud y precisión de una medición definen el margen de error en condiciones normales de funcionamiento".
Por supuesto, la exactitud y la precisión no se limitan a los experimentos a escala de laboratorio y tienen definiciones y aplicaciones diferentes en otros campos, como el militar, la recuperación de información y la psicometría. En el ámbito militar, la precisión tiene que ver con la tasa de éxito de los disparos; en la recuperación de información, la precisión garantiza que la información recuperada sea realmente relevante para el usuario.
La introducción de sistemas de gestión de calidad, como las normas ISO, ha aclarado aún más los conceptos de exactitud y precisión. Según la definición de la ISO, la exactitud describe el grado en el que el resultado de la medición se acerca al valor verdadero, mientras que la precisión se refiere al grado en el que los resultados de la medición se acercan entre sí. Esto no es solo un reflejo del resultado experimental general datos, sino también un reflejo del trabajo de investigación científica en su conjunto. El impacto del nivel.
A medida que avanza la tecnología, la aplicación de estos conceptos en la ciencia de datos y el aprendizaje automático se vuelve cada vez más importante. Los ajustes en la precisión y exactitud permiten que los sistemas inteligentes clasifiquen, predigan y resuelvan mejor los problemas. Esto nos hizo pensar: a medida que la industria continúa cambiando, ¿cómo afectarán la exactitud y la precisión a nuestra evaluación y aplicación de las últimas investigaciones?
