Noggrannhet:
* Definition: Hur nära en mätning är det verkliga värdet.
* analogi: Föreställ dig att du siktar på en bullseye på en dartboard. Noggrannhet är hur nära din dart landar till bullseye.
* Exempel: Om du mäter längden på en tabell till 1,5 meter och den verkliga längden är 1,52 meter är din mätning ganska korrekt.
Precision:
* Definition: Hur nära upprepade mätningar är varandra.
* analogi: Med hjälp av Dartboard -exemplet igen är Precision hur nära dina dart är varandra, oavsett om de träffar bullseye.
* Exempel: Om du mäter längden på tabellen flera gånger och får följande avläsningar:1,48 meter, 1,49 meter och 1,50 meter är dina mätningar exakta.
Nyckelskillnader:
* noggrannhet: Avser *närheten till det verkliga värdet *.
* Precision: Hänvisar till * reproducerbarheten * för mätningar.
Viktiga anteckningar:
* Hög noggrannhet betyder inte alltid hög precision: Du kan ha en mycket exakt mätning (nära det verkliga värdet) men det kanske bara är korrekt en gång.
* hög precision betyder inte alltid hög noggrannhet: Du kan ha mycket exakta mätningar som alla är nära varandra, men de kan vara konsekvent fel.
Här är ett exempel för att illustrera skillnaden:
Föreställ dig två forskare som mäter temperaturen på en vätska:
* Scientist A: Mäter temperaturen som 25 ° C, 26 ° C och 24 ° C. (Exakt men felaktig)
* Scientist B: Mäter temperaturen som 24,8 ° C, 24,9 ° C och 25,1 ° C. (Både korrekt och exakt)
Forskare B:s mätningar är både exakta (nära varandra) och exakta (nära det verkliga värdet). Forskare A:s mätningar är exakta (nära varandra) men felaktiga.
Sammanfattningsvis:
Både noggrannhet och precision är viktiga i vetenskaplig mätning, men de representerar olika aspekter av datakvalitet.
