अधिकांश लोग सटीकता और सटीकता की शर्तों से भ्रमित हैं। कुछ सोचते हैं कि दोनों शब्द समान हैं और स्वीकार्य परिणामों के सुधार को दर्शाते हैं। प्रयोगशाला में उपकरणों के साथ मनोरंजन करते समय, आपने अपने शिक्षक से इन पदों के बारे में सुना है और प्रयोगात्मक मापों के दौरान दिखाई देने वाली त्रुटियों को हल करते समय देखा है। यहां सवाल यह है कि क्या ये दोनों शब्द समान या अलग हैं?
दोनों शब्द बिल्कुल समान नहीं हैं, लेकिन आप कह सकते हैं कि ये आपको भ्रमित करने के लिए अपेक्षाकृत बंद हैं। लेकिन अभ्यास और सही ज्ञान के साथ, आप अंतर प्राप्त करेंगे और उनके बीच के अंतर के आधार पर शब्दों को परिभाषित करने का तरीका खोजेंगे।
दोनों शब्द उन परिणामों की गुणवत्ता के बारे में हैं जो आप प्रयोगशाला या कार्यालय में मांग रहे हैं, उन्हें ढूंढना या तो वे स्वीकार्य हैं या नहीं यदि नहीं, तो क्यों? क्या ये परिणाम सही नहीं हैं, या तुम उन्हें पसंद नहीं करते हो? नहीं, दोस्त, यह विश्लेषण पर निर्भर करता है, माप सही और अपेक्षित आंकड़ों के साथ उनकी तुलना करने के लिए।
तो, हम कह सकते हैं कि सटीकता माप का सुधार है जो उस विशेष माप के अपेक्षित मूल या सच्चे मूल्य के बहुत करीब है। यदि हम किसी राशि की सटीकता के बारे में बात करते हैं, तो यह मात्रा के सही मूल्य से संबंधित नहीं है, लेकिन यह एक दूसरे के बहुत करीब उत्पन्न परिणाम के बारे में है। आप कह सकते हैं कि दोनों बिंदुओं के बीच ऐसा कोई अंतर नहीं है।
सटीकता किसी वस्तु या मात्रा के वास्तविक और वास्तविक मूल्य के परिणामों या माप की निकटता की संभावना या डिग्री है। किसी चीज की सटीकता निम्नलिखित बिंदुओं पर आधारित हो सकती है।
संदर्भ बिंदु से निकटता, जैसे कि तीर लक्ष्य खेल में उल्लेख किया गया है।
मान लीजिए, अगर आप एक हॉल में बैठे हैं और कोई आपसे बेतरतीब ढंग से पूछता है, अरे, आप में से कितने लोग हॉल में फिल्म देख रहे हैं? और आपको आश्चर्य होता है कि यह किस तरह का प्रश्न है, लेकिन आप एक अनुमान के साथ उत्तर देंगे, लगभग 20।
यदि हॉल में लोगों की सही संख्या 21 या 22 है, तो निकट मूल्य का मतलब है कि आप लगभग सटीकता का पालन कर रहे हैं, लेकिन यदि लोगों की संख्या 25 या 30 से भिन्न हो रही है, तो इसका मतलब है कि आप हॉल में बैठे लोगों की सही संख्या से बहुत दूर हैं, इसलिए आप सटीकता का पालन नहीं कर रहे हैं।
विचार करें, आप उस प्रतियोगिता में भाग ले रहे हैं जिसमें आपको बंदूक से बोर्ड पर लक्षित बिंदु को शूट करना है, या आपको पानी से भरे गुब्बारों को शूट करना है। यदि आप सही संदर्भ बिंदु या सटीक गुब्बारे को शूट करते हैं जैसा कि आपको अपनी स्थिति को सुरक्षित करने के लिए कहा गया था, तो आपने संदर्भ बिंदु पर सटीकता दिखाकर एक सटीक काम किया।
लेकिन अगर आप उस लक्ष्य को निशाना बनाने के लिए हार जाते हैं जिसे आपको शूट करने की आवश्यकता थी, तो आप सटीकता के खराब हैं और अपनी स्थिति खो देते हैं।
परिशुद्धता परिणाम की स्थिरता के बारे में है जो दिखाती है कि दो या अधिक परिणाम एक दूसरे के कितने करीब हैं। परिशुद्धता से तात्पर्य अवलोकन तालिका में ग्राफ या किसी चीज के मूल्यों पर आउटपुट की निकटता से है, जो एक दूसरे के साथ मूल्यों की तुलना दर्शाता है। यदि पुनरावृत्ति के बाद मूल्य वास्तविक मूल्य के निकटता की परवाह किए बिना एक-दूसरे के बहुत करीब हैं, तो यह आपके लक्ष्य के प्रति एक सटीक प्रयास है।
यदि आप अपने प्रदर्शन या मशीन के प्रदर्शन का विश्लेषण दिखाते हुए ग्राफ पर यादृच्छिक परिणाम या उतार-चढ़ाव पाते हैं, तो सटीक स्तर खराब है। इसे तीन मूल भागों में विभाजित किया गया है, जो हैं:
मान लीजिए, यदि आप एक प्रयोगशाला प्रयोग कर रहे हैं और चर मान प्राप्त कर रहे हैं, लेकिन ये मान एक-दूसरे से बहुत दूर नहीं हैं, लेकिन पहले मान के चारों ओर घूम रहे हैं, फिर दूसरा, और इसी तरह, एक ही बिंदु के पास परिणामों की निरंतरता दिखा रहा है। उदाहरण के लिए, पहला माप 2 सेमी है, दूसरा 2.02 है, तीसरा 2.04 है, और यह कुछ पुनरावृत्ति के साथ चलता है, जिसका अर्थ है कि परिणाम सटीक हैं।
यह विभिन्न उपकरणों के उपयोग के बारे में है जो आप एक ही चीज़ के माप के लिए उपयोग कर रहे हैं ताकि समान या गोल चक्कर परिणाम प्राप्त हो सकें।
कुछ मापदंडों पर चर्चा करने की आवश्यकता है जिन पर आप लोग आसानी से स्वतंत्र रूप से अंतर कर सकते हैं। तो, कुछ पैरामीटर हैं जो गुणों को परिभाषित करते हैं।
यदि हम सटीकता के बारे में बात करते हैं, तो परिणाम संदर्भ के रूप में ली गई किसी वस्तु या मात्रा के वास्तविक मूल्य के करीब होना चाहिए। मान लीजिए, अगर आप कहते हैं कि 1 लीटर दूध में लगभग 436 कैलोरी होती है और परिणाम खोजने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग करके प्रयोगों के बाद, आपको एक लीटर दूध में 434 कैलोरी मिलती है।
आपके परिणाम सही मूल्य के बहुत करीब हैं, इसलिए; आप सटीकता के बहुत करीब हैं। लेकिन अगर परिणाम इसके विपरीत हैं, जैसे कि आपको एक उचित मूल्य मिलता है जो वास्तविक मूल्य से बहुत अधिक या कम है, तो इसका मतलब है कि आप सटीकता का पालन नहीं कर रहे हैं और सुधार की आवश्यकता है।
आइए अपनी बहस के साथ आगे बढ़ें कि सटीकता और परिशुद्धता के बीच अंतर क्या है?
परिणामों की निकटता के मामले में सटीकता किसी तरह अलग है। यह निकटता के बारे में भी है लेकिन वास्तविक या वास्तविक मूल्य के संदर्भ में नहीं। प्रेसिजन किसी उत्पाद के सही मूल्य के बजाय एक दूसरे के साथ परिणामों की निकटता को दर्शाता है।
मान लीजिए कि यदि आप मापने वाले टेप का उपयोग करके एक मेज की लंबाई को तीन बार मापते हैं, और आपको 23.50 सेमी, 23.55 सेमी और 23.75 सेमी जैसे चर मान मिलते हैं। ये तीनों मान एक दूसरे के बहुत करीब हैं और माप की सटीकता की ओर ले जाते हैं। लेकिन इसके विपरीत, यदि मान 23 सेमी, 33 सेमी और 35 सेमी था, तो माप सटीकता नहीं दिखा रहे हैं।
परिणाम-उत्पादक माप माप मूल्यों के साथ स्वतंत्र रूप से काम करने की परवाह किए बिना चीज़ के वास्तविक मूल्य का प्रतिनिधित्व कर रहे हैं। आप कह सकते हैं कि सटीकता के मामले में, आपको हमेशा एक संदर्भ बिंदु की आवश्यकता होती है और आप स्वतंत्र रूप से पहल नहीं कर सकते। संदर्भ किसी चीज या बिंदु का मूल्य हो सकता है, अपने कौशल या अपने उपकरण की सटीकता को साबित करने के लिए सटीकता तक पहुंचने के लिए एक स्थान।
जबकि अगर हम सटीकता के बारे में बात करते हैं, तो हमें खुद को साबित करने के लिए पहले से मौजूद संदर्भ बिंदु या संदर्भ मूल्य का पालन करने की आवश्यकता नहीं है। यहां हम अपनी पसंद बना रहे हैं, लेकिन एक ही लक्ष्य पर निशाना साधने के बाद, हमें परिणाम या आउटपुट को एक दूसरे के करीब दिखाकर निरंतरता के प्रवाह में आने की जरूरत है, लेकिन बेतरतीब ढंग से नहीं।
जब हम बात करते हैं तो चर्चा करना महत्वपूर्ण है: सटीकता और परिशुद्धता के बीच अंतर क्या है?
दोनों मामलों में बुरे परिणाम दिखाई दे सकते हैं, लेकिन स्थितियां अलग-अलग होती हैं जिन पर हम तय करते हैं कि परिणाम अच्छे हैं या बुरे। जैसा कि हमने इस लेख में कई बार चर्चा की है, सटीकता और सटीकता दोनों वस्तु के पूर्व-मौजूदा मूल्य के संदर्भ का पालन करने के आधार पर भिन्न हैं या नहीं। किसी चीज़ की सटीकता को अच्छा कहा जाता है जब आप परिणाम वास्तविक मूल्य के करीब प्राप्त करते हैं, जबकि यदि परिणाम वास्तविक मूल्य से दूर परिवर्तनशीलता दिखाते हैं, तो हम कहते हैं कि यह अच्छे परिणाम नहीं दिखाता है और सटीकता कम है।
जबकि सटीकता के मामले में, यदि परिणाम एक-दूसरे के करीब हैं, तो हम कहते हैं कि हमें सटीकता के संबंध में सटीक या अच्छे परिणाम मिलते हैं, जबकि यदि परिणाम एक-दूसरे से बहुत दूर हैं और आप उन्हें एक-दूसरे के गोल नहीं बना सकते हैं, या वे बिखरे हुए रूप में हैं, तो परिणाम खराब कहा जाता है।
सटीकता केवल किसी चीज़ के संदर्भ मूल्य का अनुसरण करती है, इसलिए यह हमें परिणामों की गुणवत्ता के बारे में नहीं बताती है, लेकिन केवल संदर्भ के सही मूल्य के संबंध में सटीकता दिखाती है। जबकि सटीकता के मामले में, यह हमें उन उपकरणों के परिणामों की गुणवत्ता के बारे में बताता है जिनका कोई उपयोग कर रहा है। मान लीजिए कि यदि आप तरल की मात्रा को मापने के लिए एक उपकरण का उपयोग कर रहे हैं और यह परिणाम एक दूसरे के करीब दिखाता है, तो हम कह सकते हैं कि परिणाम अत्यधिक सटीक हैं क्योंकि वे गुणवत्ता बनाए रख रहे हैं।
सटीकता के मामले में, हम व्यवस्थित त्रुटियों का सामना करते हैं जो ज्यादातर उपकरणों में त्रुटि के कारण दिखाई देते हैं। यह उपकरण के लिए रैखिक है और शून्य के आधार पर दो अलग-अलग प्रकार का हो सकता है, जबकि सटीकता के मामले में, यादृच्छिक त्रुटि होती है जो रैखिक क्रम में नहीं होती है और अप्रत्याशित लगती है।
सटीकता में होने वाली व्यवस्थित त्रुटियां एक उचित श्रृंखला का पालन करती हैं और पूरी प्रक्रिया में जारी रहती हैं, जबकि यादृच्छिक त्रुटि के मामले में, कोई निरंतरता नहीं होती है। यह किसी भी समय, किसी भी चरण में हो सकता है।
इसलिए, यदि आप जानना चाहते हैं कि सटीकता और परिशुद्धता के बीच क्या अंतर है, तो आपको दोनों शब्दों और उनके अंतरों को बेहतर ढंग से समझने के लिए उपरोक्त मार्गदर्शिका को पढ़ना चाहिए।
अपनी परियोजनाओं को कुशलता से प्रबंधित करना शुरू करें और फिर कभी जटिल उपकरणों के साथ संघर्ष न करें।
अपनी परियोजनाओं को कुशलता से प्रबंधित करना शुरू करें और फिर कभी जटिल उपकरणों के साथ संघर्ष न करें।