Natančnost podatkov je eden najpomembnejših vidikov pri izvajanju znanstvene ali statistične analize. Pogosto zamenjano z enako pomembnim konceptom natančnosti, analogija pikado deske, ki jo je razložila Univerza na Havajih, kaže odnos: natančne podatkovne točke se povprečje dosežejo na enako pričakovane rezultate, natančne podatkovne točke pa so tesno povezane, tudi če niso blizu pričakovanih rezultatov. Po mnenju Dartmouth College natančnost pomeni merjenje obnovljivosti niza rezultatov. Natančnost podatkovnih nizov je pomemben koncept tudi v tehnoloških prizadevanjih, kot so pokazali Kenneth E. Foote in Donald J. Huebner z Univerze v Teksasu-Austin v analizi geografskih informacijskih sistemov. Izračunavanje natančnosti je dokaj preprosta, vendar nekoliko subjektivna vaja.
Postavke, ki jih boste potrebovali
-
Grafični prikaz podatkovnega niza
-
Informacije o ustreznih enotah, izraženih v podatkih
-
Najmanjša dovoljena stopnja napake v poskusu
Razviti vizualno predstavitev podatkovnih točk, kot je slika razpršitve. Zelo preprosta vizualna predstavitev vključuje risanje ustreznih odvisnih in neodvisnih spremenljivk za vsako podatkovno točko na kartezičnem koordinatnem sistemu.
Ocenite skupine podatkovnih točk in poiščite vzorce. Natančni podatki se pojavljajo v skupinah podatkovnih točk, kar kaže, da so podobne vhodne spremenljivke povezane s podobnimi izhodnimi spremenljivkami.
Uporabite informacije o merskih enotah, ki se uporabljajo za zbiranje podatkov, da določite povprečni razmik med podatkovnimi točkami. Preprosto merjenje ravnila lahko uporabimo za določitev razdalje med točkami na grafu, nato pretvorimo z uporabo poljubnega, priročnega merila, ki ustreza enotam meritev, uporabljenih za generiranje podatkovnih točk. To bo omogočilo, da se izračunajo natančnost podatkovnih točk glede na druge, pri čemer se upošteva povprečje razdalj.
Primerjajte najmanjšo dovoljeno stopnjo napake, dovoljeno v poskusu, in povprečno natančnost podatkovnih točk za določitev relativne splošne natančnosti poskusa. Različni tipi poskusov bodo imeli večjo ali manjšo toleranco napak: inženirski projekt bo verjetno zahteval natančnost do zelo majhnih enot, medtem ko bo družbeni poskus verjetno dopuščal več odstopanj.
Nasveti
-
Preden ustvarite grafično predstavitev podatkovnih točk, poskusite oceniti verjetno lestvico enote. To bo omogočilo vizualno natančnejšo oceno natančnosti, da bi lahko ugotovili katera področja, ki so še posebej izrazita in natančna.
Jasni vzorci podatkov, ki se pojavljajo na vizualni predstavitvi, zelo kažejo natančnost in ponovljivost poskusa. Nadaljnje eksperimentiranje bi moralo dodati dodatne podatkovne točke v natančne skupine, ki so blizu tistim, ki že obstajajo.
Opozorilo
Natančnosti ne zamenjujte s točnostjo. Če je cilj poskusa doseči povprečno izhodno vrednost dati za vse vhodne podatke, in to se doseže s povprečnimi vrednostmi, ki segajo od -12 do 14, to verjetno ne bo natančna meritev, čeprav je lahko točna. Natančno merjenje bi lahko imelo za posledico, da bi bile vse podatkovne točke okrog 17, kar bi bilo netočno, vendar natančno in zato predvidljivo.
