Language
Country/Area
No result found
Realtà della misurazione: come fai a sapere se i tuoi dati sono affidabili?
Nella società odierna basata sui dati, l'accuratezza e l'affidabilità dei dati sono sempre più importanti. Che si tratti di ricerca scientifica, applicazioni ingegneristiche o processi decisionali aziendali, garantire l'autenticità dei dati utilizzati è una questione fondamentale.
L'accuratezza è la vicinanza di una misurazione al suo valore reale, mentre la precisione è la vicinanza delle misurazioni tra loro.
Sebbene accuratezza e precisione possano essere utilizzati in modo intercambiabile, nel contesto delle scienze esatte sono nettamente distinti. L'accuratezza solitamente si riferisce all'errore sistematico, cioè alla deviazione nella misurazione, mentre la precisione descrive la variazione statistica e si riferisce alla ripetibilità dei dati.
Secondo l'Organizzazione Internazionale per la Normazione (ISO), l'accuratezza è descritta come la vicinanza di una misurazione al valore reale, che comprende una combinazione di errori casuali e sistematici. Il cosiddetto "realismo" si riferisce alla vicinanza tra la media di un insieme di risultati di misurazione e il valore effettivo.
Un sistema di misura è considerato valido se possiede sia accuratezza che precisione.
Nella strumentazione industriale, il termine accuratezza viene spesso utilizzato per esprimere la tolleranza di misura, che definisce l'intervallo di errore nelle misurazioni effettuate in normali condizioni operative. Uno strumento di misurazione ideale dovrebbe essere accurato e preciso, e i dati dovrebbero essere il più possibile vicini e concentrati sul valore reale.
In statistica, i concetti di accuratezza ed errore sono importanti. Se un sistema di misurazione presenta errori sistematici, l'aumento della dimensione del campione generalmente migliorerà la precisione ma non l'accuratezza. Ciò significa che anche se le misurazioni sono coerenti, saranno comunque imprecise in caso di deviazione.
Precisione e accuratezza non sono intercambiabili: un set di dati può essere accurato ma non preciso, accurato ma non accurato, o nessuna delle due cose.
Nell'elaborazione e nella valutazione di dati di routine, una tecnica utilizzata di frequente prevede la misurazione ripetuta di uno standard tracciabile per stabilire l'accuratezza e la precisione del processo di misurazione. Questi standard sono definiti dal Sistema Internazionale di Unità (SI) per garantire coerenza e affidabilità in tutte le misurazioni in tutto il mondo.
Andando oltre, l'accuratezza della misurazione implica anche il processo di correzione delle deviazioni. Ad esempio, nelle applicazioni commerciali, se un sistema può fornire risultati accurati ma non tiene conto delle distorsioni nei suoi calcoli, la validità del sistema verrà messa in discussione.
In psicometria e psicofisica, accuratezza e validità sono usati in modo intercambiabile, mentre la precisione è considerata una manifestazione di affidabilità. Questi concetti aiutano i ricercatori a determinare la validità degli strumenti di misurazione e la coerenza dei risultati.
Nei sistemi di recupero dati, l'accuratezza e la precisione sono indicatori importanti per valutare l'efficacia dell'acquisizione dei dati.
Infine, scopriamo spesso che accuratezza e precisione possono avere significati diversi a seconda del contesto dei dati. In alcuni casi, come nei sistemi di classificazione nell'apprendimento automatico, l'accuratezza viene utilizzata come parametro per valutare la capacità del modello di identificare o escludere correttamente una condizione. In questo caso, esistono alcuni metodi quantitativi per valutare con precisione l'efficacia e l'affidabilità del modello.
Con il progresso della tecnologia, migliorano anche i nostri strumenti di misurazione e analisi dei dati. Ma, cosa ancora più importante, come utilizzatori di dati, come possiamo garantire l'autenticità dei dati che otteniamo e, quando utilizziamo questi dati per prendere decisioni, come possiamo evitare di fare scelte sbagliate a causa di incomprensioni circa accuratezza e precisione?
