Precizia datelor este una dintre cele mai importante considerente atunci când se efectuează analize științifice sau statistice. În mod obișnuit confundată cu conceptul de precizie la fel de important, analogia plăcii dart, articulată de Universitatea din Hawaii, demonstrează relația: punctele de date exacte ajung la rezultate egale, în timp ce punctele de date precise se strânge împreună, chiar dacă nu sunt aproape rezultatele anticipate. Potrivit Colegiului Dartmouth, precizia este o măsură a reproductibilității unui set de rezultate. Precizia în seturile de date este un concept important chiar și în eforturile legate de tehnologie, după cum arată Kenneth E. Foote și Donald J. Huebner, la Universitatea din Texas-Austin, într-o analiză a sistemelor informatice geografice. Calculul preciziei este un exercițiu destul de simplu, dar puțin subiectiv.
Elementele de care aveți nevoie
-
Reprezentarea grafică a unui set de date
-
Informații privind unitățile relevante exprimate în date
-
Perioada minimă de eroare admisibilă în experiment
Dezvoltați o reprezentare vizuală a punctelor de date, cum ar fi un grafic de împrăștiere. O reprezentare vizuală foarte simplă implică trasarea valorilor variabile dependente și independente corespunzătoare fiecărui punct de date pe un sistem de coordonate cartezian.
Evaluați grupările punctelor de date și căutați modele. Datele precise se manifestă în grupuri de puncte de date, indicând faptul că variabilele de intrare similare se corelează cu variabilele de ieșire similare.
Aplicați informații privind unitățile de măsură utilizate pentru colectarea datelor pentru a determina distanța medie între punctele de date. Pentru a determina distanța dintre punctele de pe grafic, se poate utiliza o simplă măsurătoare a riglei, apoi se convertește folosind o scală arbitrară, convenabilă, care corespunde unităților de măsurători folosite pentru a genera punctele de date. Acest lucru va permite ca precizia punctelor de referință să fie relativ una față de cealaltă, calculându-se media distanțelor.
Comparați marja minimă de eroare permisă în experiment și precizia medie a punctelor de date pentru a determina precizia generală relativă a experimentului. Diferitele tipuri de experimente vor avea toleranță mai mare sau mai mică la erori: un proiect de inginerie va necesita probabil precizie până la unități foarte mici, în timp ce un experiment social va tolera probabil mai multe variante.
sfaturi
-
Încercați să evaluați scala unității probabile înainte de a crea reprezentarea grafică a punctelor de date. Acest lucru va face mai ușor evaluarea preciziei vizuală pentru a identifica orice zone de precizie sau imprecizie deosebit de notabile.
Modelele clare de date care apar pe o reprezentare vizuală sunt foarte indicatoare pentru precizie și pentru repetabilitatea unui experiment. Experimentările continue ar trebui să adauge alte puncte de date în clustere precise, apropiate de cele deja existente.
Avertizare
Nu confunda precizia cu precizia. Dacă obiectivul unui experiment este atingerea unei valori medii de ieșire pentru toate intrările, iar acest lucru este realizat prin valori medii cuprinse între -12 și 14, este puțin probabil să fie o măsură precisă, deși poate fi exactă. O măsurare precisă ar putea avea ca rezultat toate punctele de date care se vor grupa în jur de 17, ceea ce ar fi inexact, dar precis și, prin urmare, previzibil.
