精度と精度は、データ測定を行う際に考慮すべき 2 つの重要な要素です。精度と精度はどちらも測定値が実際の値にどれだけ近いかを反映しますが、精度は測定値が既知の値または受け入れられた値にどれだけ近いかを反映し、精度は測定値が受け入れられた値から離れていても測定値がどれだけ再現可能かを反映します。
重要ポイント:精度と精度
- 精度とは、値が真の値にどれだけ近いかです。例として、矢印がブルズアイの中心にどれだけ近づくかが挙げられます。
- 精度とは、測定の再現性です。例として、2 番目の矢印が最初の矢印にどれだけ近いかを示します (どちらかがマークに近いかどうかは関係ありません)。
- 誤差率は、測定値が十分に正確で正確かどうかを評価するために使用されます。
的を射るという観点から、精度と精度を考えることができます。ターゲットに正確に当たるということは、すべてのマークがターゲットの両側にある場合でも、ターゲットの中心に近いことを意味します。ターゲットに正確に命中するということは、ターゲットの中心から非常に離れていても、すべてのヒットが狭い間隔で行われることを意味します。正確で正確な測定は再現可能で、真の値に非常に近いものです。
精度
精度には 2 つの一般的な定義があります .数学、科学、工学では、精度とは測定値が真の値にどれだけ近いかを指します。
ISO (国際標準化機構) は、より厳格な定義を適用しています。精度とは、正確で一貫した結果の両方を持つ測定値を指します。 ISO の定義は、正確な測定には系統誤差やランダム誤差がないことを意味します。基本的に、ISO は正確 測定が正確かつ精密である場合に使用されます。
精度
精度 測定を繰り返したときの結果の一貫性です。観測誤差の一形態であるランダム誤差のために、正確な値は互いに異なります。
例
正確さと正確さは、バスケットボール選手に例えることができます。プレーヤーが常にバスケットを作る場合、たとえリムのさまざまな部分を打つとしても、プレーヤーは高い精度を持っています。彼が多くのバスケットを作っていなくても、常にリムの同じ部分を打つ場合、彼は高い精度を持っています.フリースローが常にまったく同じ方法でバスケットを作るプレーヤーは、精度と正確さの両方が高度です。
精度と精度の別の例として、実験測定を行ってください。一連の測定値がどれだけ真の値に近いかは、それらを平均することでわかります。 50.0 グラムの標準サンプルの質量を測定し、47.5、47.6、47.5、および 47.7 グラムの値を取得した場合、スケールは正確ですが、あまり正確ではありません。測定値の平均は 47.6 で、実際の値よりも低くなっています。それでも、あなたの測定値は一貫していました。はかりの値が 49.8、50.5、51.0、49.6 の場合、最初の天びんよりも正確ですが、それほど正確ではありません。測定値の平均は 50.2 ですが、測定値の間にははるかに広い範囲があります。より正確なスケールは、そのエラーを調整した場合、ラボで使用するのに適しています.言い換えれば、不正確で正確な機器を使用するよりも、正確な機器を調整する方が良い.
違いを覚えるためのニーモニック
精度と精度の違いを覚える簡単な方法は次のとおりです。
- AC キュレートはCです 正しい (または C 真価を失う）
- PR ecise は R です 繰り返し (または R 反復可能）
精度、精度、およびキャリブレーション
正確な測定値を記録する測定器と正確な測定値を記録する測定器のどちらを使用する方が良いと思いますか?体重計で 3 回体重を測って、毎回数値が異なっていても、実際の体重に近い場合、体重計は正確です。それでも、正確でなくても、正確なスケールを使用する方がよい場合があります。この場合、すべての測定値は互いに非常に近く、真の値からほぼ同じ量だけ「ずれ」ます。これは、スケールをゼロにするための「風袋引き」ボタンがあることが多いスケールでよくある問題です。
はかりとはかりを使用すると、風袋引きや調整を行って正確かつ正確な測定を行うことができますが、多くの機器では校正が必要です。良い例は温度計です。多くの場合、温度計は特定の範囲内ではより確実に読み取り、その範囲外ではますます不正確な (必ずしも不正確であるとは限りません) 値を示します。機器を校正するには、その測定値が既知の値または真の値からどれだけ離れているかを記録します。適切な測定値を確保するために、校正の記録を保管してください。多くの機器は、正確で正確な測定値を確保するために定期的な校正が必要です。
詳細
精度と精度は、科学的測定で使用される 2 つの重要な概念にすぎません。習得すべき他の 2 つの重要なスキルは、有効数字と科学的表記法です。科学者は、値がどれほど正確で正確であるかを説明する 1 つの方法として、パーセント誤差を使用します。シンプルで便利な計算です。
