多くの人は正確さと精度を混同している。両方の用語が同じであり、許容される結果の修正を反映していると考えている人もいる。実験室で機器を使って楽しみながら、これらの用語について先生から聞いたり、実験測定中に現れた誤差を解きながら観察したりしたことがあるだろう。ここで疑問なのは、この2つの用語は同じなのか、それとも違うのかということです。
この2つの用語はまったく同じではないが、混乱させるほど比較的近いものだと言える。しかし、練習を積み重ね、正しい知識を身につければ、その違いを理解し、両者の違いに基づいて用語を定義する方法を見つけることができるだろう。
どちらの用語も、あなたが検査室やオフィスで求めている結果の質に関するものであり、その結果が受け入れられるか、受け入れられないか、もしそうでないなら、それはなぜか？この結果は、あなたが求めているものではないのか、それとも気に入らないのか？いいえ、分析結果や測定値によって、正しい数値や予想される数値と比較することができるのです。
したがって、精度とは、その特定の測定の期待される本来の値または真の値に非常に近い測定の補正であると言うことができる。ある量の精度について言えば、それはその量の真の値には属さないが、互いに非常に近い値で生成された結果についてのすべてである。2つの点の間にはそのような明確な違いはないと言うかもしれない。
正確さとは、結果や測定値が、ある物や量の実際の真の値に近い可能性や程度をいう。何かの正確さは、次のような点に基づいていると考えられる。
矢の照準ゲームで言及されているような、基準点への近さ。
例えば、あなたがホールに座っていて、誰かがランダムに、ねえ、このホールには何人映画を見ている人がいるの？と尋ねられたとする。どんな質問だと驚くだろうが、あなたは概算で20人くらいと答えるだろう。
会場にいる本当の人数が21人や22人であれば、その値に近いということは、ほぼ精度に沿っているということですが、人数が25人や30人とバラバラであれば、会場に座っている本当の人数からかなり離れているということなので、精度に沿っていないということになります。
例えば、ボード上の狙ったポイントを銃で撃ったり、水の入った風船を撃ったりする競技に参加しているとしよう。もし、あなたが自分の位置を確保するために言われたとおりに、正しい基準点、または正確な風船を撃てば、基準点に対する正確さを示すことによって、あなたは正確な仕事をしたことになります。
しかし、撃つべき的を狙えなくなれば、精度が落ち、ポジションを失うことになる。
精度とは、2つ以上の結果がどれだけ近いかを示す結果の一貫性のことである。精度とは、グラフ上の出力の近さ、または観察表における何かの値の近さを指し、互いの値の比較を示す。実際の値との近さに関係なく、繰り返した後の値が互いに非常に近ければ、それは目標に向けた正確な努力である。
もし、あなたのパフォーマンスやマシンのパフォーマンスを分析したグラフに、ランダムな結果や浮き沈みが見られたら、精度レベルは悪い。 精度は3つの基本部分に分けられる：
例えば、実験室で実験をしていて、変数の値が出たとする。しかし、その値は互いにそれほど離れているわけではなく、最初の値を中心に、2番目、3番目......と、同じ点付近で結果が続いていることを示している。例えば、最初の測定値は2cmで、2回目は2.02、3回目は2.04、このような繰り返しがあり、結果が正確であることを意味する。
それは、同じものを測定するために使用している異なる器具を、同じ、あるいは迂回した結果を得るために使用することである。
あなた方が独自に区別しやすいいくつかのパラメータについて議論する必要がある。そこで、プロパティを定義するいくつかのパラメータがある。
正確さについて言うなら、その結果は、基準となる物や量の実際の値に近いはずである。例えば、1リットルの牛乳のカロリーが約436キロカロリーだとすると、さまざまなアプローチで実験した結果、1リットルの牛乳のカロリーは434キロカロリーだったとします。
あなたの結果は真の値に非常に近いので、あなたは精度に非常に近いです。しかし、その反対に、実際の値よりもはるかに高い、あるいは低い公正な値を見つけた場合は、精度が低く、改善が必要であることを意味します。
精度と正確さの違いは何か？
精度は、結果の近さとは異なる。これもまた近さに関するものではあるが、実際の値や真の値に関するものではない。精度は、製品の真の値ではなく、互いの結果の近さを示す。
テーブルの長さをメジャーで3回測ったとして、23.50cm、23.55cm、23.75cmのような値が得られたとしよう。この3つの値はすべて互いに非常に近く、測定の正確さにつながる。これに対して、23cm、33cm、35cmの場合は、測定の正確さを示していない。
結果を出す測定値は、測定値を使って単独で作業することに関係なく、その物の実際の値を表している。精度の場合、常に基準点が必要であり、単独でイニシアチブを取ることはできないと言えるかもしれません。その基準とは、何かの値であったり、自分の技術や測定器の精度を証明するための精度に到達するための点であったり、場所であったりする。
精密さについて言うなら、私たちは自分自身を証明するために既存の基準点や基準値に従う必要はない。ここでは私たちが選択をしているのだが、ひとつの目標を目指した後は、結果やアウトプットを互いに近づけながら、しかし無作為にではなく、継続の流れに乗る必要がある。
精度と正確さの違いとは何か？
どちらの場合も悪い結果が出る可能性はあるが、結果の良し悪しを決める条件は異なる。この記事で何度も取り上げているように、精度と正確さは、どちらもそのものの既存の値を基準にするかしないかで違ってくる。より実測値に近い結果が得られれば精度が良いということになり、逆に実測値からかけ離れたバラつきを示すようであれば、精度が悪い、結果が良くないということになります。
精度の場合、結果が互いに近ければ、正確な、あるいは精度に関する良い結果が得られたと言い、結果が互いに離れていて、互いに丸くすることができない、あるいは散らばった形であれば、結果は悪いと言われる。
精度は基準値に従うだけなので、結果の質については語らないが、基準値の真の値に対する精度を示すだけである。一方、精度の場合は、誰かが使っている測定器の結果の質について教えてくれます。例えば、液体の体積を測定する器具を使っていて、その器具の測定結果が互いに近い値を示したとします。
精度の場合、主に測定器の誤差に起因する系統誤差に直面する。一方、精度の場合は、直線的ではなく、予測不可能と思われるランダムな誤差が生じます。
精度において発生する系統的エラーは適切な系列をたどり、プロセス全体を通して継続するが、ランダムエラーの場合は連続性がない。ランダムエラーの場合は連続性がない。
だから、もしあなたが正確さと精度の違いを知りたいのであれば、上記のガイドを読んで、両方の用語とその違いをよりよく理解する必要がある。
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