Оценка данных в исследованиях: точность, прецизионность и типы ошибок

При изучении или обзоре научных данных важно и первостепенно важно тщательно изучить и оценить научные данные. Научные данные являются решающим фактором в разработке политики, а также имеют глубокое и далеко идущее влияние на проведение исследований. Когда данные представлены в виде точных и точных расчетов, они имеют большое значение для успешной научной оценки данных. Когда решения подкреплены точными научными данными, это придает больше доверия научным исследованиям.

Точность научных данных зависит от точности эксперимента. Повторение эксперимента снова и снова дает более точные данные и больше информации, чем данные, собранные в результате нескольких экспериментов. Такие данные достигаются повторением одних и тех же шагов снова и снова при экспериментировании. Повторение эксперимента выявляет неожиданные ошибки и дает возможность их свести на нет. Данные, свободные от ошибок, становятся точными и дают результат, который ожидался от эксперимента.

В научных данных такие термины, как ошибки, точность и правильность, имеют большое значение. Их необходимо понять в деталях, чтобы лучше понять, как работает оценка данных в научных исследованиях. Кроме того, связь между этими терминами должна восприниматься по-разному, чтобы научное исследование было успешным.

Точность

Когда измерение точное, оно очень близко к реальному значению. Реальное значение — это значение, которое заранее неизвестно, но обычно это желаемое значение, которое, как ожидается, будет достигнуто. Точность подобна попаданию в цель дротика при каждом броске. Если дротик не попадает в яблочко и находится достаточно близко, чтобы попасть в него, он измеряет точность дротика. Любая разница между реальным значением и принятым значением является ошибкой.

Возьмем, к примеру, другой пример. Если взять объем жидкости за 100 мл, а вместо этого измеренный объем равен 98 мл, это очень близко к точности эксперимента. Точность определяется тем, насколько близко измерение к реальному или принятому значению. Точность достигается проведением нескольких измерений и получением среднего значения измерений. Различие между ними может быть выражено как положительное, так и отрицательное. Положительное значение также является абсолютным значением и считывается с высокой оценкой. Отрицательное значение также является абсолютным значением, когда чтение имеет низкий балл.

Рекомендуется для вас: наука о данных и искусственный интеллект — в чем разница?

Как измерить точность

Точность может быть как абсолютной, так и относительной. Опять же, точность измеряется ошибками или различиями в значениях. Таким образом, мы получаем абсолютную точность или относительную точность.

Абсолютная погрешность: Абсолютная точность – это разница между измеренным значением и реальным значением. Если измеренное значение ниже реального значения, результат будет отрицательным или минусовым. И когда измеренное значение выше, чем реальное или истинное значение, результатом будет положительное или положительное значение. Это также можно выразить простым расчетом: Абсолютная ошибка = Измеренное значение – Реальное значение.

Относительная ошибка: измеряется в процентах. Когда абсолютная ошибка делится на истинное значение и умножается на 100, мы получаем процент относительной ошибки. Он также выражается в частях на тысячу или частях на миллион, в зависимости от обстоятельств. Таким образом, относительная ошибка может быть получена по формулам:

 Относительная ошибка = {(измеренное значение – истинное значение) / истинное значение} x 100%

Точность

Точность — еще один фактор, влияющий на оценку данных. Можно сказать, что это повторяющиеся значения, которые были достигнуты в одних и тех же условиях и многократно проведенном эксперименте. В случае с игрой в дартс, если дротик постоянно не попадает в яблочко и продолжает неоднократно попадать в одно и то же место рядом с ним, это является мерой того, насколько точным был дротик. Возвращаясь к научному анализу, точность — это количество раз, когда было достигнуто одно и то же измерение. Если реальный и желаемый объем жидкости ожидался равным 100 мл, а через каждые 10 опытов результат составлял 80 мл, то данные можно назвать точными. Потому что в результате объем жидкости составил 80 мл, и он достигался каждые 10 раз, когда эксперимент проводился.

Точность и прецизионность не являются самостоятельными терминами, а взаимосвязаны друг с другом. Это выражается в ошибках. Ошибки вызваны неисправными приборами, а также людьми. Их можно далее классифицировать как систематические ошибки и случайные ошибки. Понимание ошибок — лучший способ понять термины точность и прецизионность.

Систематическая ошибка

Ошибки, вызванные неисправными приборами, взятыми для эксперимента, или использованием старых и устаревших приборов для измерений, являются систематическими ошибками. Например, используя ржавые и старые измерительные весы. Систематические ошибки обычно не являются ошибкой человека, проводящего измерения или эксперименты. Это ошибка в системе или используемой настройке, которая вызывает ошибку. Такую ошибку можно исправить, заменив старые на новые, а также наладив и исправив используемые системы.

Например, мишень для дротиков, закрепленная под углом, так что дротики продолжают попадать в левую сторону, является систематической ошибкой, и переустановка мишени исправит эту ошибку. Ржавую и старую измерительную шкалу можно заменить новой шкалой, чтобы маркировка была видна жирным шрифтом, и это исправляет ошибку. Но если снять несколько мерок со старой линейки, и взять средние замеры, то результат будет далек от реального значения.

Систематические ошибки могут быть:

• Ошибки в расчетах.
• Измерение неправильной температуры.
• Механическая потеря материала на разных стадиях.
• В анализе использовались нечистые вещества.
• Ошибки при снятии показаний.
• Инструменты не откалиброваны должным образом.
• Плечи неравной длины.
• Иностранные материалы, поступающие в эксперимент.
• Использование нечистых химикатов для эксперимента.

Вам может понравиться: Применение больших данных для повышения эффективности рекламы в социальных сетях.

Случайная ошибка

Случайные ошибки относительно легче исправить. Эта ошибка является типом человеческой ошибки и ошибки суждения со стороны людей, снимающих показания или проводящих эксперимент. Снятие нескольких показаний, а затем получение среднего значения будет ближе к реальному значению.

Значимые фигуры

Значимая цифра — это цифра, имеющая практическое значение. Разбираясь в понятии, имеет ли цифра значащие цифры, мы можем увидеть некоторые правила. Эти правила применимы для ознакомления с цифрами, имеющими практическое значение, и цифрами, не имеющими практического значения, и их место в числе никак не влияет на него. Эти правила таковы:

• Цифры, не являющиеся нулями, всегда значимы. Например, 269 — это значащая цифра.
• Нули в начале значения не имеют. Например, 0,065.
• Захваченные нули являются значимыми. Например, 2,0085.
• Если число имеет десятичные точки, а за числом следуют нули, то число является значащим. Например, 3,65800.
• Ноль может быть или не быть значащей цифрой. Это зависит от того, где он находится в числе. Например, в 15.0002598 или 25.365100 нули являются значащими цифрами. Ноль перед десятичной точкой, например, 0,00258, содержит только три значащие цифры, так как нули не имеют практического значения.

Кроме того, значащие цифры также определяются набором правил, а именно:

• Сложение/вычитание округляется до наименьшего числа знаков после запятой.
• Умножение/деление округляется до наименьшего числа значащих цифр.
• Логарифмы округляются таким образом, чтобы несколько значащих цифр во входных данных соответствовали количеству десятичных знаков в результате.
• Возведение в степень округляется до достоверности только в базе.
• Нули в конце ставятся после десятичной точки после числа. Например, 1200.
• Раунды на последнем шаге. Он следует за круглыми скобками, когда это применимо.

Вычисление и калькулятор значимых цифр

В Good Calculators есть собственный калькулятор значащих цифр, который вычисляет и определяет, сколько значащих цифр содержит число.

Какие операторы и функции поддерживаются Калькулятором значимых цифр?

• Арифметические функции, такие как сложение (+), вычитание (-), деление (/ или ÷), умножение (* или x), показатель степени (^).
• Групповые символы, такие как ().
• Такие функции, как log n, ln n.
• Константы типа пи, e.

Вам также может понравиться: Технологии поиска глубоких данных: глобальная охота за сокровищами в реальном мире.

Как использовать калькулятор значимых цифр для точности результатов?

При расчете Калькулятора значимых цифр иногда данные результата не точны. Таким образом, чтобы получить большую точность данных, поставьте # в конце числа. Например, 6.24#.

 Пример: 10,00698 ÷ 13,6 = 0,736 (значащие цифры 3).

 10,00698 ÷ 13,6# = 0,7358074 (значащие цифры 7).

Добавление символа # в конце числа дает более точные результаты, чем просто добавление числа. Значимые цифры — это просто способ повысить точность измерений и расчетов. Применяя приведенные выше правила при расчете значащей цифры, пользователи могут быть более точными в получении результатов. Он применим во всех областях научных расчетов и оказывает непосредственное влияние на оценку научных данных.