Cómo calcular la precisión de los datos
precisión de los datos es una de las consideraciones más importantes al realizar el análisis científico o estadístico. Comúnmente se confunde con el concepto igualmente importante de la exactitud, la analogía tablero de dardos articulado por la Universidad de Hawai demuestra la relación: puntos de datos precisos promedian los resultados esperados iguales, mientras cúmulo puntos de datos precisos en estrecha colaboración, incluso si no están cerca de resultados esperados. De acuerdo con la Universidad de Dartmouth, la precisión es una medida de la reproducibilidad de un conjunto de resultados. La precisión en los conjuntos de datos es un concepto importante, incluso en los esfuerzos relacionados con la tecnología, como se muestra por Kenneth E. Foote y Donald J. Huebner con la Universidad de Texas-Austin, en un análisis de los Sistemas de Información Geográfica. El cálculo de precisión es bastante sencillo, aunque el ejercicio un tanto subjetiva.
Cosas que necesitará
- Representación gráfica de un conjunto de datos
- La información sobre las unidades pertinentes expresa en los datos
- margen permisible mínimo de error en el experimento
Desarrollar una representación visual de los puntos de datos como un gráfico de dispersión. Una representación visual muy simple implica el trazado de los valores de las variables dependientes e independientes correspondientes para cada punto de datos en un sistema de coordenadas cartesiano.
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Evaluar las agrupaciones de puntos de datos y buscar patrones. datos precisos manifiesta en grupos de puntos de datos, lo que indica que las variables de entrada similares se correlacionan con variables de salida similares.
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Aplicar la información sobre las unidades de medida utilizados para recoger los datos para determinar la separación media entre los puntos de datos. Una simple medición de la regla se puede utilizar para determinar la distancia entre puntos de la gráfica, a continuación, convierte usando una escala arbitraria, conveniente que corresponde a las unidades de medida utilizados para generar los puntos de datos. Esto permitirá que los puntos de datos precisión respecto a la otra que se calcula tomando el promedio de las distancias.
Comparar el margen mínimo de error permitido en el experimento y la precisión media de los puntos de datos para determinar la precisión global relativa del experimento. Los diferentes tipos de experimentos tendrán mayor o menor tolerancia de error: un proyecto de ingeniería es probable que requiera precisión a las unidades muy pequeñas, mientras que un experimento social es probable que tolerar una mayor variación.
Consejos advertencias
- Trate de evaluar la escala de unidades probable antes de crear la representación gráfica de los puntos de datos. Esto hará que sea más fácil evaluar la precisión visual con el fin de identificar las áreas de especialmente notable precisión o imprecisión.
- patrones clara de los datos que se producen en una representación visual son altamente indicativo de la precisión y la repetibilidad de un experimento. Continúa la experimentación debe añadir más puntos de datos en racimos precisas cercanos a los ya existentes.
- No se debe confundir precisión con precisión. Si el objetivo de un experimento es conseguir un valor de salida promedio de dar para todas las entradas, y esto se logra mediante valores promediados que van desde -12 a 14, esto es poco probable que sea una medición precisa, aunque puede ser preciso. Una medición precisa puede resultar en todos los puntos de datos se agrupan alrededor de 17, lo que sería inexacto, pero precisa y por lo tanto predecible.