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測定の現実: データが信頼できるかどうかをどのように判断しますか?
今日のデータ駆動型社会では、データの正確性と信頼性がますます重要になっています。科学研究、エンジニアリングアプリケーション、ビジネス上の意思決定のいずれにおいても、使用されるデータの信頼性をどのように確保するかが重要な問題です。
精度は測定値が実際の値にどれだけ近いかであり、精度は測定値同士がどれだけ近いかです。
正確さと精度は同じ意味で使用できますが、正確な科学の文脈では明確に区別されます。精度は通常、系統的誤差、つまり測定の偏差を指しますが、精度は統計的変動を表し、データの再現性を指します。
国際標準化機構 (ISO) によれば、精度は、ランダム誤差と系統的誤差の組み合わせを含む測定値が真の値にどれだけ近いかとして説明されます。いわゆる「リアリズム」とは、一連の測定結果の平均と実際の値との近さを指します。
測定システムは、正確さと精度の両方を備えている場合に有効であるとみなされます。
工業用計測機器では、精度は測定許容範囲を表すためによく使用され、通常の動作条件下で行われた測定の誤差の範囲を定義します。理想的な測定装置は正確性と精度を備え、データは真の値に近く、その真の値に集中している必要があります。
統計学では、精度と誤差の概念が重要です。測定システムに体系的な誤差がある場合、サンプル サイズを増やすと精度は向上しますが、正確性は向上しません。つまり、測定値が一貫していても、偏差があれば不正確になります。
精度と正確度は互換性がありません。データセットは、正確だが精密ではない、正確だが正確ではない、またはそのどちらでもない場合があります。
日常的なデータ処理と評価では、測定プロセスの正確さと精度を確立するために、追跡可能な標準を繰り返し測定する手法がよく使用されます。これらの標準は、世界中のすべての測定における一貫性と信頼性を確保するために、国際単位系 (SI) によって定義されています。
さらに、測定の精度には偏差を修正するプロセスも含まれます。たとえば、商用アプリケーションでは、システムが正確な結果を提供できても、計算の偏りを考慮していない場合、システムの妥当性が疑問視されます。
心理測定学と心理物理学では、正確性と妥当性は同じ意味で使われますが、精度は信頼性の現れであると考えられています。これらの概念は、研究者が測定ツールの妥当性と結果の一貫性を判断するのに役立ちます。
データ検索システムでは、正確さと精度はデータ取得の有効性を評価するための重要な指標です。
最後に、データのコンテキストによって、正確性と精度の意味が変わることがよくあります。機械学習の分類システムなど、場合によっては、モデルが状態を正しく識別または除外する能力を評価するための指標として精度が使用されます。ここでは、モデルの有効性と信頼性を評価するための精度に関する特定の定量的手法があります。
テクノロジーが進歩するにつれて、データ測定および分析ツールも進歩します。しかし最も重要なのは、データ ユーザーとして、取得したデータの信頼性をどのように確保できるか、また、このデータを使用して意思決定を行う際に、正確性や精度に関する誤解による誤った選択をどのように回避できるかということです。
