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精度と精度のさまざまな定義を知っていますか? それらは測定結果にどのような影響を与えますか?
科学や工学の分野では、測定結果の信頼性を評価するために精度と精度がよく使用されます。ただし、これら 2 つの用語の意味は大きく異なります。それらは測定の精度に影響を与えるだけでなく、研究結果の解釈にも重要です。
精度とは、一連の測定値が真の値にどれだけ近いかを指し、精度とは、一連の測定値が互いにどれだけ近いかを指します。
精度は一般に系統誤差の尺度であると考えられていますが、精度はランダム誤差を表します。簡単に言うと、平均値が真の値に近い場合はデータ セットが正確であり、標準偏差が比較的小さい場合は正確であると言えます。したがって、精度と精度の違いが同じ測定プロセスの結果に影響を与えることがわかり、これは科学および工学用途では特に重要です。
国際標準化機構 (ISO) によると、精度とは測定値が真の値にどれだけ近いかを指定する用語であり、ランダム誤差と系統誤差の両方の要素が含まれることを意味します。この定義により、複数の測定が行われた場合に、結果の妥当性をより正確に評価できるようになります。
測定システムが有効であるとみなされるには、正確かつ正確でなければなりません。
産業用計測器では、精度は測定許容差とみなされ、通常の動作条件下で計測器によって生じる誤差を表します。したがって、理想的な測定デバイスは正確かつ正確である必要があり、すべてのデータが真の値の周囲に密に集中している必要があります。ただし、多くの場合、ユーザーはこれら 2 つの用語を正しく理解しておらず、誤った結論につながる可能性があります。
たとえば、実験に系統的誤差が含まれている場合、サンプル サイズを増やすと、通常は精度が向上するだけで、精度は向上しません。このような結果により、一連の一貫性はあるものの不正確なデータが生成され、その後の調査や分析に支障をきたします。
系統的誤差を排除すると精度は向上しますが、精度は変わりません。
測定プロセスには、精度と精度に加えて、測定で検出できる最小の変化を指す測定分解能も含まれます。これは、測定システムの有効性を評価する際の重要な要素です。コンピューティングでは、精度は計算結果が真の値にどれだけ近いかとして理解できますが、精度は桁の分解能を表し、通常は小数点または 2 進数の桁数によって定義されます。
心理測定学と心理物理学では、精度は妥当性と一定の誤差と同義であり、精度は信頼性と可変誤差と同義であることがよくあります。ここで、測定ツールや心理テストの正当性は、実験的に、または行動との相関関係を通じて決定されます。
論理シミュレーション モデルとトランジスタ回路シミュレーション モデルを比較する場合、精度は現実性の程度を意味し、精度は詳細を意味します。
情報システムでは、データベースや Web 検索エンジンなどの検索システムは、真陽性 (正しく取得された文書) や真陰性 (正しい文書が取得されなかった) などの統計を含むさまざまな指標に基づいて評価されます。これらのメトリックは、検索精度と再現率を測定し、測定精度と精度に密接に関係しています。
つまり、科学技術の発展にとって、精度と正確さの違いを理解することは、測定結果の妥当性を向上させるだけでなく、データの正しい解釈にも貢献します。さまざまな技術データの精度と精度についての誤解を避けるために、この知識を自分の生活の中で効果的に活用するにはどうすればよいでしょうか?
