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Conosci le diverse definizioni di precisione e accuratezza? Come influenzano le tue misurazioni?
Nei campi della scienza e dell'ingegneria, la precisione e l'accuratezza sono spesso utilizzate per valutare l'affidabilità dei risultati delle misurazioni. Tuttavia, i significati di questi due termini sono significativamente diversi. Non solo influenzano l’accuratezza delle misurazioni, ma sono anche fondamentali per l’interpretazione dei risultati della ricerca.
La precisione si riferisce alla vicinanza di una serie di misurazioni al valore reale, mentre la precisione indica la vicinanza tra una serie di misurazioni e l'altra.
L'accuratezza è generalmente considerata una misura dell'errore sistematico, mentre la precisione è una descrizione dell'errore casuale. In termini semplici, un insieme di dati può essere considerato accurato se la sua media è vicina al valore reale e accurato se la sua deviazione standard è relativamente piccola. Pertanto, si può vedere che le differenze in accuratezza e precisione influenzeranno i risultati dello stesso processo di misurazione, il che è particolarmente importante nelle applicazioni scientifiche e ingegneristiche.
Secondo l'Organizzazione internazionale per la standardizzazione (ISO), l'accuratezza è un termine che specifica la vicinanza di una misurazione al suo valore reale, il che significa che include sia componenti di errore casuale che sistematico. Questa definizione consente una valutazione più precisa della validità dei risultati quando vengono effettuate misurazioni multiple.
Affinché un sistema di misurazione sia considerato valido, deve essere accurato e preciso.
Nella strumentazione industriale, la precisione è considerata tolleranza di misura, che rappresenta l'errore prodotto dallo strumento in condizioni operative normali. Pertanto, un dispositivo di misurazione ideale dovrebbe essere accurato e preciso e tutti i dati dovrebbero essere strettamente raggruppati attorno al valore reale. Tuttavia, in molti casi, gli utenti potrebbero non comprendere correttamente questi due termini e portare a conclusioni errate.
Ad esempio, se un esperimento contiene errori sistematici, l'aumento delle dimensioni del campione in genere migliorerà solo la precisione ma non l'accuratezza. Tali risultati genereranno una serie di dati coerenti ma imprecisi, che interferiranno con le successive ricerche e analisi.
L'eliminazione degli errori sistematici migliora la precisione ma non la modifica.
Oltre all'accuratezza e alla precisione, il processo di misurazione coinvolge anche la risoluzione della misurazione, che si riferisce al cambiamento più piccolo che può essere rilevato nella misurazione. Questo è un elemento importante per valutare l’efficacia di un sistema di misurazione. Nell'informatica, la precisione può essere intesa come quanto il risultato di un calcolo si avvicina al valore reale, mentre la precisione rappresenta la risoluzione delle cifre, solitamente definita dal numero di punti decimali o cifre binarie.
In psicometria e psicofisica, l'accuratezza è spesso sinonimo di validità ed errore costante, mentre la precisione è sinonimo di affidabilità ed errore variabile. In questo caso la giustificazione per uno strumento di misurazione o un test psicologico viene determinata sperimentalmente o attraverso la correlazione con il comportamento.
Quando si confrontano modelli di simulazione logica con modelli di simulazione di circuiti a transistor, l'accuratezza riguarda il grado di realtà, mentre la precisione riguarda i dettagli.
Nei sistemi informativi, i sistemi di recupero come database e motori di ricerca web vengono valutati sulla base di vari indicatori, tra cui statistiche come veri positivi (documenti recuperati correttamente) e veri negativi (documenti corretti non recuperati). Queste metriche misurano la precisione di recupero e di richiamo, che sono strettamente legati all'accuratezza e alla precisione della misurazione.
In breve, per lo sviluppo della scienza e della tecnologia, comprendere la differenza tra precisione e accuratezza non solo aiuta a migliorare la validità dei risultati delle misurazioni, ma contribuisce anche alla corretta interpretazione dei dati. Come puoi utilizzare esattamente questa conoscenza in modo efficace nella tua vita per evitare malintesi sull'accuratezza e la precisione dei diversi dati tecnici?
