정밀도를 계산하는 방법

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• TL; DR (너무 길고 읽지 않음)
• 가치의 범위
• 평균 편차

정밀도는 측정이 다른 측정에 얼마나 근접한가입니다. 특정 도구 나 방법을 사용할 때마다 도구를 사용할 때마다 비슷한 결과를 얻으면, 여러 번 저울을 밟고 매번 같은 무게를 얻는 것과 같이 높은 정밀도를 갖습니다. 값 범위 및 평균 편차를 포함하여 다양한 방법을 사용하여 정밀도를 계산할 수 있습니다.

TL; DR (너무 길고 읽지 않음)

정밀도는 정확도와 다릅니다. 정밀도는 측정 된 값이 서로 얼마나 가까운 지, 정확도는 실험 값이 실제 값에 얼마나 근접한지를 나타냅니다. 데이터는 정확하지만 정확하지 않거나 정확하지만 정확하지 않을 수 있습니다.

가치의 범위

가장 낮은 측정 값에서 가장 높은 측정 값으로 데이터를 정렬하여 가장 높은 측정 값과 가장 낮은 측정 값을 계산하십시오. 값이 2, 5, 4 및 3 인 경우 2, 3, 4 및 5로 정렬하십시오. 가장 높은 측정 값은 5이고 가장 낮은 측정 값은 2임을 알 수 있습니다.

5-2 = 3을 계산합니다 (이 예에서 가장 높은 값은 5이고 가장 낮은 값은 2입니다).

결과를 평균의 플러스 또는 마이너스 범위로보고합니다. 이 방법에서는 평균을 계산하지 않지만 정밀 결과를보고 할 때 평균을 포함하는 표준입니다. 평균은 단순히 모든 값의 합계를 값 수로 나눈 값입니다. 이 예에서는 2, 3, 4 및 5의 네 가지 측정 값이 있습니다.이 값의 평균은 (2 + 3 + 4 + 5) ÷ 4 = 3.5입니다. 결과를 3.5 ± 3 또는 평균 = 3.5, 범위 = 3으로보고합니다.

평균 편차

측정 된 값의 평균, 즉 값의 합계를 값의 수로 나눈 값을 계산합니다. 위와 동일한 예를 사용하면 2, 3, 4 및 5의 네 가지 측정 값이 있습니다.이 값의 평균은 (2 + 3 + 4 + 5) ÷ 4 = 3.5입니다.

평균과 각 값의 절대 편차를 계산합니다. 각 값이 평균에 얼마나 가까운 지 설정해야합니다. 각 값에서 평균을 뺍니다. 값이 평균보다 높거나 낮은 경우에는 중요하지 않으며 단순히 결과의 양수 값을 사용하십시오. 이 예에서 절대 편차는 1.5 (2-3.5), 0.5 (3-3.5), 0.5 (4-3.5) 및 1.5 (5-3.5)입니다.

평균을 찾는 데 사용한 것과 동일한 방법으로 절대 편차를 더하여 평균을 구합니다. 그것들을 함께 더하고 값의 수로 나눕니다. 이 예에서 평균 편차는 (1.5 + 0.5 + 0.5 + 1.5) ÷ 4 = 1입니다.

평균 편차의 평균을 뺀 값으로 결과를보고합니다. 이 예에서 결과는 3.5 ± 1입니다. 평균 = 3.5, 범위 = 1이라고 말할 수도 있습니다.