Precisione:
* Definizione: Quanto è vicina una misurazione al vero valore.
* Analogia: Immagina di puntare a un bullseye su un bordo di freccette. La precisione è quanto le tue freccette atterrano al Bullseye.
* Esempio: Se si misura la lunghezza di una tabella per essere di 1,5 metri e la lunghezza reale è di 1,52 metri, la misurazione è abbastanza accurata.
Precisione:
* Definizione: Quanto sono vicine misurazioni ripetute l'una all'altra.
* Analogia: Usando di nuovo l'esempio di Dartboard, la precisione è quanto sono vicine le freccette l'una all'altra, indipendentemente dal fatto che colpiscano il bullseye.
* Esempio: Se si misura la lunghezza della tabella più volte e ottieni le seguenti letture:1,48 metri, 1,49 metri e 1,50 metri, le misurazioni sono precise.
Differenze chiave:
* Precisione: Si riferisce alla *vicinanza al vero valore *.
* Precisione: Si riferisce alla * riproducibilità * delle misurazioni.
Note importanti:
* Elevata precisione non significa sempre alta precisione: Puoi avere una misurazione molto accurata (vicina al valore reale) ma potrebbe essere accurato solo una volta.
* Alta precisione non significa sempre alta precisione: Puoi avere misurazioni molto precise che sono tutte vicine tra loro, ma potrebbero essere costantemente sbagliate.
ecco un esempio per illustrare la differenza:
Immagina due scienziati che misurano la temperatura di un liquido:
* Scienziato A: Misura la temperatura come 25 ° C, 26 ° C e 24 ° C. (Preciso ma impreciso)
* Scienziato B: Misura la temperatura come 24,8 ° C, 24,9 ° C e 25,1 ° C. (Sia accurato che preciso)
Le misurazioni dello scienziato B sono entrambe precise (vicine tra loro) e accurate (vicine al valore reale). Le misurazioni dello scienziato A sono precise (vicine tra loro) ma inaccurate.
In sintesi:
Sia la precisione che la precisione sono importanti nella misurazione scientifica, ma rappresentano diversi aspetti della qualità dei dati.
