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Realidade da medição: como saber se seus dados são confiáveis?
Na sociedade atual, baseada em dados, a precisão e a confiabilidade dos dados são cada vez mais importantes. Seja em pesquisas científicas, aplicações de engenharia ou tomada de decisões empresariais, como garantir a autenticidade dos dados usados é uma questão fundamental.
A precisão é o quão próxima uma medição está do seu valor real, enquanto a exatidão é o quão próximas as medições estão umas das outras.
Embora exatidão e precisão possam ser usadas de forma intercambiável, elas são claramente diferenciadas no contexto das ciências exatas. Precisão geralmente se refere ao erro sistemático, ou seja, o desvio na medição, enquanto precisão descreve a variação estatística e se refere à repetibilidade dos dados.
De acordo com a Organização Internacional para Padronização (ISO), a precisão é descrita como o quão próxima uma medição está do valor real, envolvendo uma combinação de erros aleatórios e sistemáticos. O chamado "realismo" refere-se à proximidade entre a média de um conjunto de resultados de medição e o valor real.
Um sistema de medição é considerado válido se possuir exatidão e precisão.
Na instrumentação industrial, a precisão é frequentemente usada para expressar a tolerância de medição, que define a faixa de erro em medições feitas em condições normais de operação. Um dispositivo de medição ideal deve ter exatidão e precisão, e os dados devem estar próximos e concentrados no valor real.
Em estatística, os conceitos de precisão e erro são importantes. Se um sistema de medição tiver erros sistemáticos, aumentar o tamanho da amostra geralmente melhorará a precisão, mas não a exatidão. Isso significa que, mesmo que as medições sejam consistentes, elas ainda serão imprecisas se houver um desvio.
Precisão e exatidão não são intercambiáveis; um conjunto de dados pode ser exato, mas não exato, exato, mas não exato, ou nenhum dos dois.
No processamento e avaliação de dados de rotina, uma técnica frequentemente usada envolve medições repetidas de um padrão rastreável para estabelecer a exatidão e a precisão do processo de medição. Esses padrões são definidos pelo Sistema Internacional de Unidades (SI) para garantir consistência e confiabilidade em todas as medições ao redor do mundo.
Indo além, a precisão da medição também envolve o processo de correção de desvios. Por exemplo, em aplicações comerciais, se um sistema pode fornecer resultados precisos, mas não leva em conta o viés em seus cálculos, a validade do sistema será questionada.
Na psicometria e na psicofísica, precisão e validade são usadas indistintamente, enquanto precisão é considerada uma manifestação de confiabilidade. Esses conceitos ajudam os pesquisadores a determinar a validade das ferramentas de medição e a consistência dos resultados.
Em sistemas de recuperação de dados, exatidão e precisão são indicadores importantes para avaliar a eficácia da aquisição de dados.
Finalmente, muitas vezes descobrimos que exatidão e precisão podem significar coisas diferentes em diferentes contextos de dados. Em alguns casos, como em sistemas de classificação em aprendizado de máquina, a precisão é usada como uma métrica para avaliar a capacidade do modelo de identificar ou descartar corretamente uma condição. Aqui, existem certos métodos quantitativos de precisão para avaliar a eficácia e a confiabilidade do modelo.
À medida que a tecnologia avança, nossas ferramentas de medição e análise de dados também avançam. Mas o mais importante, como usuários de dados, é como podemos garantir a autenticidade dos dados que obtemos e, ao usar esses dados para tomar decisões, como podemos evitar fazer escolhas erradas devido a mal-entendidos sobre exatidão e precisão?
