دقة البيانات هي واحدة من أهم الاعتبارات عند إجراء التحليل العلمي أو الإحصائي. عادةً ما يتم الخلط بين مفهوم الدقة المتساوية في الأهمية ، ويوضح تشبيه لوحة السهم الذي أوضحته جامعة هاواي العلاقة: نقاط البيانات الدقيقة متوسّطة إلى النتائج المتساوية المتوقعة ، في حين تتجمع نقاط البيانات الدقيقة بشكل وثيق ، حتى إذا لم تكن قريبة من النتائج المتوقعة. وفقًا لكلية دارتموث ، تعد الدقة مقياسًا لاستنساخ مجموعة من النتائج. الدقة في مجموعات البيانات هي مفهوم مهم حتى في المساعي المتعلقة بالتكنولوجيا ، كما هو موضح من قبل Kenneth E. Foote و Donald J. Huebner مع جامعة تكساس - أوستن في تحليل نظم المعلومات الجغرافية. دقة الحساب بسيطة إلى حد ما على الرغم من أنها ممارسة ذاتية إلى حد ما.
العناصر التي ستحتاجها
-
تمثيل رسومي لمجموعة بيانات
-
معلومات عن الوحدات ذات الصلة الموضحة في البيانات
-
الحد الأدنى المسموح به من الخطأ في التجربة
قم بتطوير تمثيل مرئي لنقاط البيانات مثل مخطط مبعثر. يتضمن التمثيل المرئي البسيط للغاية تخطيط القيم المتغيرة المستقلة والمستقلة لكل نقطة بيانات في نظام إحداثيات ديكارتية.
تقييم مجموعات نقاط البيانات والبحث عن الأنماط. تظهر البيانات الدقيقة في مجموعات نقاط البيانات ، مما يشير إلى أن متغيرات المدخلات المتشابهة ترتبط بمتغيرات مخرجات مماثلة.
تطبيق المعلومات على وحدات القياس المستخدمة لجمع البيانات لتحديد التباعد المتوسط بين نقاط البيانات. يمكن استخدام قياس المسطرة البسيطة لتحديد المسافة بين النقاط على الرسم البياني ، ثم تحويلها باستخدام مقياس تعسفي مناسب يقابل وحدات القياس المستخدمة لإنشاء نقاط البيانات. سيسمح ذلك بتحليل دقة نقاط البيانات بالنسبة إلى بعضها البعض عن طريق أخذ متوسط المسافات.
قارن الحد الأدنى من الخطأ المسموح به في التجربة ومعدل دقة نقاط البيانات لتحديد الدقة الكلية النسبية للتجربة. هناك أنواع مختلفة من التجارب سيكون لها قدر أكبر أو أقل من التسامح مع الخطأ: من المحتمل أن يتطلب مشروع هندسي دقة إلى وحدات صغيرة جدًا ، في حين أن التجربة الاجتماعية ستحتمل على الأرجح المزيد من التباين.
نصائح
-
حاول تقييم نطاق الوحدة المحتملة قبل إنشاء التمثيل البياني لنقاط البيانات. هذا سيجعل من السهل تقييم الدقة بصريا من أجل تحديد أي مناطق ذات دقة أو عدم دقة خاصة.
إن الأنماط الواضحة للبيانات التي تحدث في التمثيل المرئي هي مؤشرات عالية على الدقة وقابلية تكرار التجربة. يجب أن يضيف التجريب المستمر نقاط بيانات إضافية في مجموعات دقيقة قريبة من تلك الموجودة بالفعل.
تحذير
لا تخلط بين الدقة والدقة. إذا كان الهدف من التجربة هو تحقيق متوسط قيمة ناتج إعطاء لجميع المدخلات ، ويتم تحقيق ذلك من خلال قيم متوسطة تتراوح من -12 إلى 14 ، فمن غير المرجح أن يكون هذا قياسًا دقيقًا ، على الرغم من أنه قد يكون دقيقًا. قد يؤدي القياس الدقيق إلى تجميع جميع نقاط البيانات حول 17 ، والتي ستكون غير دقيقة ، ولكنها دقيقة وبالتالي يمكن التنبؤ بها.
