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정밀도와 정확도의 다양한 정의를 알고 계십니까? 측정 결과에 어떤 영향을 미치나요?
과학 및 공학 분야에서는 측정 결과의 신뢰성을 평가하기 위해 정밀도와 정확성이 자주 사용됩니다. 그러나 이 두 용어의 의미는 크게 다릅니다. 이는 측정의 정확성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 연구 결과의 해석에도 중요합니다.
정확도는 일련의 측정값이 실제 값에 얼마나 가까운지를 나타내고 정밀도는 일련의 측정값이 서로 얼마나 가까운지를 나타냅니다.
정확도는 일반적으로 체계적인 오류의 척도로 간주되는 반면 정밀도는 무작위 오류에 대한 설명으로 간주됩니다. 간단히 말해서 데이터 세트는 평균이 실제 값에 가까우면 정확하고 표준 편차가 상대적으로 작으면 정확하다고 말할 수 있습니다. 따라서 정확도와 정밀도의 차이가 동일한 측정 프로세스의 결과에 영향을 미치며 이는 과학 및 엔지니어링 응용 분야에서 특히 중요하다는 것을 알 수 있습니다.
국제표준화기구(ISO)에 따르면 정확도는 측정값이 실제 값에 얼마나 가까운지를 나타내는 용어입니다. 즉, 무작위 오류와 체계적 오류의 구성요소가 모두 포함되어 있음을 의미합니다. 이 정의를 통해 여러 측정을 수행할 때 결과의 유효성을 보다 정확하게 평가할 수 있습니다.
측정 시스템이 유효하다고 간주되려면 정확하고 정밀해야 합니다.
산업 계측에서 정확도는 측정 공차로 간주되며, 이는 정상적인 작동 조건에서 계측기에 의해 발생하는 오류를 나타냅니다. 따라서 이상적인 측정 장치는 정확하고 정밀해야 하며 모든 데이터가 실제 값을 중심으로 긴밀하게 모여 있어야 합니다. 그러나 많은 경우 사용자는 이 두 용어에 대한 올바른 이해가 부족하여 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다.
예를 들어 실험에 체계적인 오류가 포함되어 있는 경우 표본 크기를 늘리면 일반적으로 정밀도만 향상되지만 정확도는 향상되지 않습니다. 이러한 결과는 일관되지만 부정확한 일련의 데이터를 생성하여 후속 연구 및 분석을 방해하게 됩니다.
체계적인 오류를 제거하면 정확성이 향상되지만 변경되지는 않습니다.
측정 프로세스에는 정확도와 정밀도 외에도 측정에서 감지할 수 있는 가장 작은 변화를 의미하는 측정 분해능도 포함됩니다. 이는 측정 시스템의 효율성을 평가하는 데 중요한 요소입니다. 컴퓨팅에서 정확도는 계산 결과가 실제 값에 얼마나 가까운지를 나타내는 것으로 이해될 수 있으며, 정밀도는 일반적으로 소수점 수 또는 이진수로 정의되는 숫자의 분해능을 나타냅니다.
심리측정학과 정신물리학에서 정확성은 타당성 및 지속적인 오류와 동의어인 경우가 많으며, 정확성은 신뢰성 및 가변적 오류와 동의어인 경우가 많습니다. 여기서 측정도구나 심리검사의 정당성은 실험적으로 또는 행동과의 상관관계를 통해 결정된다.
로직 시뮬레이션 모델과 트랜지스터 회로 시뮬레이션 모델을 비교할 때 정확성은 현실성 정도에 관한 것이고 정밀도는 세부사항에 관한 것입니다.
정보 시스템에서는 데이터베이스, 웹 검색 엔진 등의 검색 시스템이 참양성(올바르게 검색된 문서) 및 참음성(올바른 문서가 검색되지 않음)과 같은 통계를 포함한 다양한 지표를 기반으로 평가됩니다. 이러한 측정항목은 검색 정밀도 및 재현율을 측정하며 이는 측정 정확도 및 정밀도와 밀접하게 연관되어 있습니다.
간단히 말하면, 과학과 기술의 발전에 있어 정밀도와 정확성의 차이를 이해하는 것은 측정 결과의 타당성을 높이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 데이터를 올바르게 해석하는 데도 도움이 됩니다. 다양한 기술 데이터의 정확성과 정확성에 대한 오해를 피하기 위해 이 지식을 자신의 생활에서 어떻게 효과적으로 사용할 수 있습니까?
