Précision:
* Définition: À quel point une mesure est proche de la valeur réelle.
* Analogie: Imaginez que vous visez une bullseye sur une planche de fléchette. La précision est la proximité de vos fléchettes à la bullseye.
* Exemple: Si vous mesurez la longueur d'une table à 1,5 mètre et que la longueur réelle est de 1,52 mètres, votre mesure est assez précise.
précision:
* Définition: À quel point les mesures répétées sont proches les unes avec les autres.
* Analogie: En utilisant à nouveau l'exemple de dartboard, la précision est à quel point vos fléchettes sont proches les unes des autres, qu'elles aient frappé le bullseye.
* Exemple: Si vous mesurez la longueur du tableau plusieurs fois et obtenez les lectures suivantes:1,48 mètres, 1,49 mètres et 1,50 mètres, vos mesures sont précises.
Différences clés:
* Précision: Fait référence à la * proximité de la valeur réelle *.
* précision: Fait référence à la * reproductibilité * des mesures.
Remarques importantes:
* Une précision élevée ne signifie pas toujours une haute précision: Vous pouvez avoir une mesure très précise (proche de la valeur réelle) mais elle ne peut être exacte qu'une seule fois.
* La haute précision ne signifie pas toujours une grande précision: Vous pouvez avoir des mesures très précises qui sont toutes proches les unes des autres, mais elles pourraient toujours être erronées.
Voici un exemple pour illustrer la différence:
Imaginez deux scientifiques mesurant la température d'un liquide:
* scientifique A: Mesure la température à 25 ° C, 26 ° C et 24 ° C. (Précis mais inexact)
* scientifique B: Mesure la température à 24,8 ° C, 24,9 ° C et 25,1 ° C. (À la fois précis et précis)
Les mesures du scientifique B sont à la fois précises (proches les unes des autres) et précises (proches de la valeur réelle). Les mesures du scientifique A sont précises (proches les unes des autres) mais inexactes.
en résumé:
La précision et la précision sont importantes dans la mesure scientifique, mais elles représentent différents aspects de la qualité des données.