Här är en uppdelning:
* hög precision: Mätningarna är mycket nära varandra, även om de inte nödvändigtvis är nära det verkliga värdet.
* låg precision: Mätningarna är spridda i stor utsträckning, även om genomsnittet är nära det verkliga värdet.
Exempel:
Föreställ dig att du mäter längden på en tabell med en linjal.
* hög precision: Du mäter tabellen flera gånger och får avläsningar på 1,23 meter, 1,24 meter och 1,23 meter. Detta visar hög precision eftersom mätningarna är mycket nära varandra.
* låg precision: Du mäter tabellen flera gånger och får avläsningar på 1,15 meter, 1,32 meter och 1,08 meter. Detta visar låg precision eftersom mätningarna är spridda.
Viktig anmärkning: Precision skiljer sig från noggrannhet.
* noggrannhet: Hur nära en mätning är det verkliga värdet.
* Precision: Hur nära upprepade mätningar är varandra.
Du kan ha hög precision men låg noggrannhet , vilket betyder att mätningarna är konsekventa men långt ifrån det verkliga värdet. Omvänt kan du ha låg precision men hög noggrannhet , där mätningarna är spridda men genomsnittet är nära det verkliga värdet.
Sammanfattningsvis: Precision är en avgörande aspekt av vetenskaplig mätning. Det gör att vi kan bedöma tillförlitligheten i våra data och förstå konsistensen i våra experiment.
