A tutti sembra che accuratezza e precisione siano simili, ma non è vero che siano molto diverse. Entrambi i nomi vengono presi insieme per misurare la validità dei dati, ma quanti di voi conoscono l'effettiva differenza tra loro?
Accuratezza e precisione sono i due termini utilizzati per misurare le cose legate alla scienza e all'ingegneria. In termini di scienza e ingegneria, accuratezza e precisione danno la misurazione dei dati statistici.
Accuratezza contro precisione
L'accuratezza si riferisce a quanto una misurazione è vicina al valore reale o desiderato, mentre la precisione si riferisce a quanto sono coerenti e riproducibili le misurazioni se eseguite ripetutamente.
L'accuratezza è la correttezza del valore misurato rispetto al suo valore reale. È strettamente d'accordo con lo standard accettato per quella misurazione. Ad esempio, è probabile che l'accuratezza determini quanto il valore si avvicina al valore effettivo di quei dati specifici.
La precisione si riferisce a quanto le misurazioni sono vicine tra loro indipendentemente dal fatto che tali misurazioni siano accurate o meno. Ad esempio, la precisione dell'esperimento o dell'oggetto è il modo in cui qualcosa può essere costantemente e rimanere esatto. Mostra la rigorosa esattezza di qualsiasi oggetto o esperimento.
Tabella di confronto tra accuratezza e precisione
| Parametri di confronto | Precisione | Precisione |
|---|---|---|
| Definizione | Si riferisce a quanto una misurazione è vicina al valore reale o desiderato. | Si riferisce a quanto sono coerenti e riproducibili le misurazioni se effettuate ripetutamente. |
| Focus | Si concentra sulla vicinanza al target o al valore reale. | Si concentra sulla coerenza delle misurazioni, indipendentemente dalla loro vicinanza al valore reale. |
| Esempio | Colpire il bersaglio nel tiro con l'arco rappresenta la precisione. | Tirare più frecce raggruppate insieme, anche se non colpiscono il bersaglio, rappresenta precisione. |
| Misurazione | La precisione viene misurata confrontando una misurazione con uno standard noto o un valore reale. | La precisione viene valutata in base al grado di dispersione o diffusione in una serie di misurazioni. |
| errori | Gli errori di precisione sono legati a errori sistematici o di bias che spostano costantemente le misurazioni dal valore reale. | Gli errori di precisione sono associati a fluttuazioni casuali o variabilità nelle misurazioni. |
| Goal | L'obiettivo è ridurre al minimo la differenza tra le misurazioni e il valore reale. | L'obiettivo è ridurre al minimo la variabilità o la dispersione nelle misurazioni ripetute. |
| Scambio | Il raggiungimento di un'elevata precisione non può necessariamente portare ad un'elevata precisione e viceversa. | Bilanciare sia l'elevata accuratezza che l'alta precisione può essere difficile, poiché i miglioramenti in uno possono influenzare l'altro. |
Che cos'è l'accuratezza?
L'accuratezza è un concetto fondamentale nella misurazione e nella quantificazione, poiché rappresenta quanto un valore o un risultato misurato è vicino al valore reale o desiderato. È un aspetto cruciale del controllo qualità, della ricerca scientifica, dell'ingegneria e di molti altri campi in cui precisione e affidabilità sono essenziali.
In termini pratici, l’accuratezza indica l’assenza di errori sistematici o distorti nelle misurazioni. Una misurazione altamente accurata significa che corrisponde strettamente al valore effettivo o target, indicando una deviazione minima. Il raggiungimento della precisione implica calibrazione, standardizzazione e controllo rigoroso delle variabili che potrebbero introdurre errori.
L'accuratezza viene valutata confrontando le misurazioni con uno standard noto o un valore di riferimento, denominato "verità fondamentale". La differenza tra il valore misurato e il valore reale, nota come errore di misurazione, quantifica l'accuratezza. Questo errore può essere espresso in percentuale o in termini assoluti, a seconda del contesto.
Negli esperimenti scientifici, misurazioni accurate sono fondamentali per trarre conclusioni affidabili e garantire la validità dei risultati della ricerca. In settori come quello manifatturiero, misurazioni accurate sono essenziali per soddisfare gli standard di qualità e produrre prodotti coerenti e affidabili. Strumenti di precisione, raccolta attenta dei dati e procedure di calibrazione vengono utilizzati per migliorare la precisione in varie applicazioni.
Cos'è la precisione?
La precisione, nel contesto della misurazione e quantificazione, si riferisce al grado di coerenza e riproducibilità nelle misurazioni o osservazioni ripetute. È un concetto fondamentale in campi come la scienza, l’ingegneria, l’industria manifatturiera e la statistica, dove la precisione e l’affidabilità sono cruciali.
Una misurazione precisa implica che quando la stessa quantità viene misurata più volte, i risultati sono molto vicini tra loro, anche se potrebbero non essere vicini al valore reale o desiderato. La precisione riguarda la riduzione degli errori casuali o stocastici nelle misurazioni, che derivano da fattori come limitazioni dello strumento, variazioni ambientali o variabilità intrinseca nel sistema misurato.
La precisione viene quantificata utilizzando misure statistiche come la deviazione standard o la varianza. Una deviazione standard bassa indica un'elevata precisione perché significa che le misurazioni si raggruppano strettamente attorno alla media o al valore medio.
È importante notare che la precisione non implica necessariamente accuratezza. Sebbene le misurazioni precise siano coerenti e riproducibili, potrebbero comunque discostarsi dal valore o dall’obiettivo reale. Il raggiungimento di un’elevata precisione implica l’utilizzo di strumenti sensibili, il controllo dei fattori ambientali e l’esecuzione di misurazioni multiple per ridurre gli errori casuali.
Nelle applicazioni pratiche, la precisione è vitale per il controllo di qualità nella produzione, nella ricerca scientifica e nell'analisi dei dati. Consente il rilevamento di sottili cambiamenti, tendenze o variazioni nei dati, portando a un migliore processo decisionale e a migliori prestazioni di prodotti o processi.
Principali differenze tra accuratezza e precisione
Precisione:
- La precisione si riferisce a quanto un valore misurato è vicino al valore reale o desiderato.
- Misura l’assenza di errori sistematici o distorti nelle misurazioni.
- Il raggiungimento della precisione implica il confronto delle misurazioni con uno standard noto o un valore di riferimento (la “verità fondamentale”).
- Quantifica la deviazione tra il valore misurato e il valore reale, noto come errore di misurazione.
- La precisione è essenziale per ottenere misurazioni affidabili e attendibili nella ricerca scientifica, nel controllo qualità e in altre applicazioni.
Precisione:
- La precisione si concentra sul grado di coerenza e riproducibilità nelle misurazioni o osservazioni ripetute.
- Riguarda la riduzione degli errori casuali o stocastici nelle misurazioni.
- La precisione viene quantificata utilizzando misure statistiche come la deviazione standard o la varianza.
- Alta precisione significa che le misurazioni si raggruppano strettamente attorno alla media o al valore medio.
- La precisione non implica necessariamente accuratezza; misurazioni precise possono discostarsi dal valore reale.
- La precisione è fondamentale per rilevare cambiamenti sottili, tendenze o variazioni nei dati ed è essenziale per il controllo di qualità, la ricerca e l'analisi dei dati.
Riferimenti
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1745-3984.1971.tb00916.x
- https://www.ingentaconnect.com/content/mts/mtsj/2002/00000036/00000002/art00005
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