Tout le monde semble que l’exactitude et la précision sont similaires, mais ce n’est pas vrai qu’elles sont très différentes. Les deux noms sont pris ensemble pour mesurer la validité des données, mais combien d’entre vous connaissent la véritable différence entre eux ?
L'exactitude et la précision sont les deux termes utilisés pour mesurer les éléments liés à la science et à l'ingénierie. En termes de science et d’ingénierie, l’exactitude et la précision permettent de mesurer des données statistiques.
Exactitude vs Précision
La précision fait référence à la proximité d'une mesure par rapport à la valeur réelle ou souhaitée, tandis que la précision concerne la cohérence et la reproductibilité des mesures lorsqu'elles sont prises à plusieurs reprises.
La précision est l'exactitude de la valeur mesurée par rapport à sa valeur réelle. Il est étroitement conforme à la norme acceptée pour cette mesure. Par exemple, l'exactitude est susceptible de déterminer dans quelle mesure la valeur est proche de la valeur réelle de ces données spécifiques.
La précision fait référence à la façon dont les mesures sont proches les unes des autres, que ces mesures soient exactes ou non. Par exemple, la précision de l’expérience ou de l’objet est la façon dont quelque chose peut être constamment et rester exact. Cela montre la stricte exactitude de tout objet ou expérience.
Tableau de comparaison entre exactitude et précision
| Paramètres de comparaison | Précision | La précision |
|---|---|---|
| Définition | Fait référence à la proximité d'une mesure par rapport à la valeur réelle ou souhaitée. | Fait référence à la cohérence et à la reproductibilité des mesures lorsqu'elles sont prises à plusieurs reprises. |
| Focus | Se concentre sur la proximité de la cible ou de la vraie valeur. | Se concentre sur la cohérence des mesures, quelle que soit leur proximité avec la valeur réelle. |
| Exemple | Frapper la cible au tir à l’arc représente la précision. | Tirer plusieurs flèches étroitement regroupées, même si elles ne touchent pas la cible, représente la précision. |
| Mesure | La précision est mesurée en comparant une mesure à une norme connue ou à une valeur vraie. | La précision est évaluée par le degré de dispersion ou de dispersion dans un ensemble de mesures. |
| Erreurs | Les erreurs de précision sont liées à des erreurs systématiques ou à des biais qui éloignent systématiquement les mesures de la valeur réelle. | Les erreurs de précision sont associées à des fluctuations aléatoires ou à la variabilité des mesures. |
| Objectif | Le but est de minimiser l’écart entre les mesures et la valeur réelle. | L’objectif est de minimiser la variabilité ou la dispersion des mesures répétées. |
| Troquer | Atteindre une précision élevée ne conduit pas nécessairement à une précision élevée, et vice versa. | Trouver un équilibre entre haute précision et haute précision peut s’avérer difficile, car les améliorations de l’une peuvent affecter l’autre. |
Qu'est-ce que la précision ?
La précision est un concept fondamental en matière de mesure et de quantification, représentant la proximité d'une valeur ou d'un résultat mesuré par rapport à la valeur réelle ou souhaitée. Il s'agit d'un aspect crucial du contrôle qualité, de la recherche scientifique, de l'ingénierie et de nombreux autres domaines où la précision et la fiabilité sont essentielles.
En termes pratiques, l'exactitude indique l'absence d'erreurs systématiques ou biaisées dans les mesures. Une mesure très précise signifie qu'elle correspond étroitement à la valeur réelle ou cible, indiquant un écart minimal. Atteindre l’exactitude implique l’étalonnage, la normalisation et un contrôle rigoureux des variables susceptibles d’introduire des erreurs.
La précision est évaluée en comparant les mesures à une norme connue ou à une valeur de référence, appelée « vérité terrain ». La différence entre la valeur mesurée et la valeur réelle, appelée erreur de mesure, quantifie la précision. Cette erreur peut être exprimée en pourcentage ou en termes absolus, selon le contexte.
Dans les expériences scientifiques, des mesures précises sont essentielles pour tirer des conclusions fiables et garantir la validité des résultats de la recherche. Dans des secteurs comme l’industrie manufacturière, des mesures précises sont essentielles pour répondre aux normes de qualité et produire des produits cohérents et fiables. Des instruments de précision, une collecte minutieuse de données et des procédures d'étalonnage sont utilisés pour améliorer la précision dans diverses applications.
Qu'est-ce que la précision?
La précision, dans le contexte de la mesure et de la quantification, fait référence au degré de cohérence et de reproductibilité de mesures ou d'observations répétées. Il s'agit d'un concept fondamental dans des domaines tels que la science, l'ingénierie, la fabrication et les statistiques, où l'exactitude et la fiabilité sont cruciales.
Une mesure précise implique que lorsque la même quantité est mesurée plusieurs fois, les résultats sont très proches les uns des autres, même s'ils peuvent ne pas être proches de la valeur réelle ou souhaitée. La précision consiste à réduire les erreurs aléatoires ou stochastiques dans les mesures, qui résultent de facteurs tels que les limitations de l'instrument, les variations environnementales ou la variabilité inhérente au système mesuré.
La précision est quantifiée à l'aide de mesures statistiques telles que l'écart type ou la variance. Un faible écart type indique une haute précision car cela signifie que les mesures se regroupent étroitement autour de la moyenne ou de la valeur moyenne.
Il est important de noter que précision n’implique pas nécessairement exactitude. Même si les mesures précises sont cohérentes et reproductibles, elles peuvent néanmoins s'écarter de la valeur réelle ou de l'objectif. Atteindre une haute précision implique l’utilisation d’instruments sensibles, le contrôle des facteurs environnementaux et la réalisation de plusieurs mesures pour réduire les erreurs aléatoires.
Dans les applications pratiques, la précision est vitale pour le contrôle qualité dans la fabrication, la recherche scientifique et l’analyse des données. Il permet de détecter des changements, des tendances ou des variations subtiles dans les données, conduisant à une meilleure prise de décision et à une amélioration des performances des produits ou des processus.
Principales différences entre l'exactitude et la précision
Exactitude:
- La précision concerne la proximité d'une valeur mesurée par rapport à la valeur réelle ou souhaitée.
- Il mesure l'absence d'erreurs systématiques ou biaisées dans les mesures.
- Atteindre l’exactitude implique de comparer les mesures à une norme ou à une valeur de référence connue (la « vérité terrain »).
- Il quantifie l’écart entre la valeur mesurée et la valeur réelle, appelé erreur de mesure.
- La précision est essentielle pour obtenir des mesures fiables et dignes de confiance dans la recherche scientifique, le contrôle qualité et d'autres applications.
Précision:
- La précision se concentre sur le degré de cohérence et de reproductibilité des mesures ou observations répétées.
- Il s'agit de la réduction des erreurs aléatoires ou stochastiques dans les mesures.
- La précision est quantifiée à l'aide de mesures statistiques telles que l'écart type ou la variance.
- Une haute précision signifie que les mesures se regroupent étroitement autour de la valeur moyenne.
- La précision n’implique pas nécessairement l’exactitude ; des mesures précises peuvent s'écarter de la valeur réelle.
- La précision est cruciale pour détecter des changements, des tendances ou des variations subtiles dans les données et est essentielle pour le contrôle qualité, la recherche et l'analyse des données.
Bibliographie
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1745-3984.1971.tb00916.x
- https://www.ingentaconnect.com/content/mts/mtsj/2002/00000036/00000002/art00005
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