Datu precizitāte ir viens no svarīgākajiem apsvērumiem, veicot zinātnisko vai statistisko analīzi. Parasti sajaukt ar tikpat svarīgu precizitātes jēdzienu, ka Havaju Universitātes formulētais šautriņu dēļu analogs parāda attiecības: precīzs datu punktu skaits vidēji līdz vienādiem paredzamiem rezultātiem, bet precīzs datu punktu kopums cieši kopā, pat ja tie nav tuvu paredzamie rezultāti. Saskaņā ar Dartmouth koledžu, precizitāte ir rezultātu kopuma reproducējamība. Datu kopu precizitāte ir svarīgs jēdziens pat ar tehnoloģijām saistītajos pasākumos, kā to parāda Kenneth E. Foote un Donald J. Huebner ar Teksasas Ostinas Universitāti ģeogrāfiskās informācijas sistēmu analīzē. Precizitātes aprēķināšana ir diezgan vienkāršs, tomēr nedaudz subjektīvs uzdevums.
Preces, kas jums būs nepieciešamas
-
Datu kopas grafiskais attēlojums
-
Informācija par attiecīgajām vienībām, kas izteiktas datiem
-
Minimālā pieļaujamā kļūdas robeža eksperimentā
Izstrādāt tādu datu punktu vizuālu attēlojumu kā izkliedes diagramma. Ļoti vienkāršs vizuālais attēlojums ietver atbilstošu atkarīgo un neatkarīgo mainīgo lielumu uzzīmēšanu katram datu punktam Dekarta koordinātu sistēmā.
Novērtējiet datu punktu grupas un meklējiet modeļus. Precīzi dati izpaužas datu punktu grupās, norādot, ka līdzīgi ievades mainīgie korelē ar līdzīgiem izejas mainīgajiem.
Izmantojiet informāciju par mērvienībām, ko izmanto, lai savāktu datus, lai noteiktu vidējo atstarpi starp datu punktiem. Vienkāršu lineālu mērījumu var izmantot, lai noteiktu attālumu starp punktiem grafikā, pēc tam konvertējot, izmantojot patvaļīgu, ērtu skalu, kas atbilst mērvienību vienībām, ko izmanto, lai ģenerētu datu punktus. Tas ļaus aprēķināt datu punktu precizitāti attiecībā pret otru, ņemot vērā attālumu vidējo vērtību.
Salīdziniet eksperimentā pieļaujamo minimālo kļūdu robežu un datu punktu vidējo precizitāti, lai noteiktu eksperimenta relatīvo precizitāti. Dažādiem eksperimentu veidiem būs lielāka vai mazāka kļūdu pielaide: inženiertehniskajam projektam, visticamāk, būs nepieciešama precizitāte līdz ļoti mazām vienībām, bet sociālais eksperiments, visticamāk, izturēs lielāku dispersiju.
Padomi
-
Pirms izveidojat datu punktu grafisko attēlojumu, mēģiniet novērtēt iespējamo vienību skalu. Tas ļaus vieglāk novērtēt precizitāti vizuāli, lai noteiktu visas īpaši nozīmīgas vai neprecīzas jomas.
Skaidri vizuālās attēlojuma dati liecina par eksperimenta precizitāti un atkārtojamību. Turpmākiem eksperimentiem vajadzētu pievienot papildu datu punktus precīzos klasteros, kas ir tuvu jau esošajiem.
Brīdinājums
Nesajauciet precizitāti ar precizitāti. Ja eksperimenta mērķis ir panākt vidējo izejas vērtību visām ieejām, un tas tiek sasniegts ar vidējām vērtībām no -12 līdz 14, tas, visticamāk, nebūs precīzs mērījums, lai gan tas var būt precīzs. Precīzs mērījums varētu izraisīt visu datu punktu klasterizāciju ap 17, kas būtu neprecīzs, bet precīzs un tāpēc paredzams.
