Language
Country/Area
No result found
Tính xác thực của phép đo: Làm thế nào để biết dữ liệu của bạn có đáng tin cậy hay không?
Trong xã hội dữ liệu ngày nay, độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu ngày càng quan trọng. Cho dù trong nghiên cứu khoa học, ứng dụng kỹ thuật hay ra quyết định kinh doanh, làm thế nào để đảm bảo tính xác thực của dữ liệu được sử dụng là một vấn đề quan trọng.
Độ chính xác là mức độ gần đúng của phép đo với giá trị thực của nó, trong khi độ chính xác là mức độ gần đúng của các phép đo với nhau.
Mặc dù độ chính xác và độ chính xác có thể được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng được phân biệt rõ ràng trong bối cảnh khoa học chính xác. Độ chính xác thường đề cập đến lỗi hệ thống - tức là độ lệch trong phép đo, trong khi độ chính xác mô tả sự thay đổi thống kê và đề cập đến khả năng lặp lại của dữ liệu.
Theo Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế (ISO), độ chính xác được mô tả là mức độ gần đúng của phép đo với giá trị thực, bao gồm sự kết hợp của các lỗi ngẫu nhiên và lỗi hệ thống. Cái gọi là "chủ nghĩa hiện thực" đề cập đến mức độ gần nhau giữa giá trị trung bình của một tập hợp các kết quả đo lường và giá trị thực tế.
Một hệ thống đo lường được coi là hợp lệ nếu nó có cả độ chính xác và độ tin cậy.
Trong thiết bị đo lường công nghiệp, độ chính xác thường được dùng để thể hiện dung sai đo lường, xác định phạm vi sai số trong các phép đo được thực hiện trong điều kiện vận hành bình thường. Một thiết bị đo lý tưởng phải có độ chính xác và độ tin cậy, và dữ liệu phải gần và tập trung chặt chẽ vào giá trị thực.
Trong thống kê, khái niệm về độ chính xác và sai số rất quan trọng. Nếu hệ thống đo lường có lỗi hệ thống, việc tăng kích thước mẫu thường sẽ cải thiện độ chính xác nhưng không cải thiện độ tin cậy. Điều này có nghĩa là ngay cả khi các phép đo đều nhất quán thì chúng vẫn không chính xác nếu có sai lệch.
Độ chính xác và độ chính xác không thể thay thế cho nhau; một tập dữ liệu có thể chính xác nhưng không chính xác, chính xác nhưng không chính xác hoặc không có cả hai.
Trong quá trình đánh giá và xử lý dữ liệu thường xuyên, một kỹ thuật thường được sử dụng là đo lặp lại một tiêu chuẩn có thể theo dõi để xác định độ chính xác của quá trình đo lường. Các tiêu chuẩn này được Hệ thống Đơn vị Quốc tế (SI) xác định để đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy trong mọi phép đo trên toàn thế giới.
Đi xa hơn nữa, độ chính xác của phép đo cũng liên quan đến quá trình hiệu chỉnh độ lệch. Ví dụ, trong các ứng dụng thương mại, nếu một hệ thống có thể cung cấp kết quả chính xác nhưng không tính đến sai lệch trong tính toán thì tính hợp lệ của hệ thống sẽ bị nghi ngờ.
Trong tâm lý trắc nghiệm và tâm lý vật lý, độ chính xác và tính hợp lệ được sử dụng thay thế cho nhau, trong khi độ chính xác được coi là biểu hiện của độ tin cậy. Những khái niệm này giúp các nhà nghiên cứu xác định tính hợp lệ của các công cụ đo lường và tính nhất quán của kết quả.
Trong các hệ thống truy xuất dữ liệu, độ chính xác và độ tin cậy là những chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả thu thập dữ liệu.
Cuối cùng, chúng ta thường thấy rằng độ chính xác và độ chính xác có thể có ý nghĩa khác nhau trong các bối cảnh dữ liệu khác nhau. Trong một số trường hợp, chẳng hạn như hệ thống phân loại trong máy học, độ chính xác được sử dụng làm thước đo để đánh giá khả năng xác định hoặc loại trừ chính xác một điều kiện của mô hình. Ở đây, có một số phương pháp định lượng nhất định để đánh giá tính chính xác của hiệu quả và độ tin cậy của mô hình.
Công nghệ ngày càng phát triển, các công cụ đo lường và phân tích dữ liệu cũng ngày càng phát triển. Nhưng quan trọng nhất, với tư cách là người sử dụng dữ liệu, làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo tính xác thực của dữ liệu chúng ta thu được và khi sử dụng dữ liệu này để đưa ra quyết định, làm thế nào chúng ta có thể tránh đưa ra những lựa chọn sai lầm do hiểu lầm về độ chính xác và độ chính xác?
