Exactitud y precisión
En un conjunto de medidas , la precisión es la cercanía de las medidas a un valor específico, mientras que la precisión es la cercanía de las medidas entre sí.
En términos más simples, dado un conjunto de puntos de datos de mediciones repetidas de la misma cantidad, se puede decir que el conjunto es preciso si su promedio está cerca del valor real de la cantidad que se mide, mientras que se puede decir que el conjunto es preciso si los valores son cercanos entre sí. En la primera definición más común de "exactitud" anterior, los dos conceptos son independientes entre sí, por lo que se puede decir que un conjunto particular de datos es exacto, preciso, ambos o ninguno.
En los campos de la ciencia y la ingeniería , la precisión de un sistema de medición es el grado de aproximación de las mediciones de una cantidad al valor real de esa cantidad . [2] La precisión de un sistema de medición, relacionada con la reproducibilidad y la repetibilidad , es el grado en que las mediciones repetidas en condiciones sin cambios muestran los mismos resultados . [2] [3] Aunque las dos palabras precisión y exactitud pueden ser sinónimos en el uso coloquial , se contrastan deliberadamente en el contexto de lamétodo científico
El campo de la estadística , donde la interpretación de las medidas juega un papel central, prefiere utilizar los términos sesgo y variabilidad en lugar de exactitud y precisión: el sesgo es la cantidad de inexactitud y la variabilidad es la cantidad de imprecisión.
Un sistema de medición puede ser exacto pero no exacto, preciso pero no exacto, ninguno o ambos. Por ejemplo, si un experimento contiene un error sistemático , entonces aumentar el tamaño de la muestra generalmente aumenta la precisión pero no mejora la exactitud. El resultado sería una serie de resultados consistentes pero inexactos del experimento defectuoso. Eliminar el error sistemático mejora la precisión pero no cambia la precisión.
Un sistema de medición se considera válido si es exacto y preciso . Los términos relacionados incluyen sesgo (efectos no aleatorios o dirigidos causados por un factor o factores no relacionados con la variable independiente ) y error (variabilidad aleatoria).
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