శాస్త్రీయ లేదా గణాంక విశ్లేషణ నిర్వహించినప్పుడు డేటా ఖచ్చితత్వము చాలా ముఖ్యమైన పరిగణనలలో ఒకటి. ఖచ్చితత్వం యొక్క సమానమైన ముఖ్యమైన భావనతో సాధారణంగా గందరగోళం, హవాయి విశ్వవిద్యాలయం వ్యక్తీకరించిన డార్ట్ బోర్డ్ సారూప్యత సంబంధం ప్రదర్శిస్తుంది: ఖచ్చితమైన డేటా పాయింట్లు సగటు అంచనా ఫలితాలకు అవుట్, ఖచ్చితమైన డేటా పాయింట్లు క్లస్టర్ దగ్గరగా కలిసి, వారు దగ్గరగా లేకపోతే ఎదురుచూసిన ఫలితాలు. డార్ట్మౌత్ కళాశాల ప్రకారం, ఖచ్చితత్వము ఫలితాల సమితి యొక్క పునఃరూపకల్పన యొక్క కొలత. డేటా సమితుల్లో ప్రెసిషన్ అనేది టెక్నాలజీ సంబంధిత ప్రయత్నాలలో కూడా ఒక ముఖ్యమైన అంశంగా చెప్పవచ్చు, కెన్నెత్ ఈ. ఫుటే మరియు డోనాల్డ్ జె. హుబ్నెర్, టెక్సాస్ విశ్వవిద్యాలయాలతో కలిసి జియోగ్రాఫిక్ ఇన్ఫర్మేషన్ సిస్టమ్స్ యొక్క విశ్లేషణలో. లెక్కిస్తోంది ఖచ్చితత్వము కొంతవరకు అబ్జెక్ట్ వ్యాయామం అయినప్పటికీ చాలా సులభం.
మీరు అవసరం అంశాలు
-
డేటా సమితి యొక్క గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యం
-
డేటాలో వ్యక్తీకరించబడిన సంబంధిత విభాగాల సమాచారం
-
ప్రయోగంలో కనీస అనుమతించదగిన మార్జిన్
స్కాటర్ ప్లాట్లు వంటి డేటా పాయింట్ల దృశ్య ప్రాతినిధ్యంను అభివృద్ధి చేయండి. కార్టసీయన్ కోఆర్డినేట్ వ్యవస్థలో ప్రతి డేటా పాయింట్ కోసం సంబంధిత ఆధారపడిన మరియు స్వతంత్ర వేరియబుల్ విలువలకు సంబంధించిన ప్రణాళికను చాలా సరళమైన దృశ్య ప్రాతినిధ్యం కలిగి ఉంటుంది.
డేటా పాయింట్లు సమూహాలను అంచనా మరియు నమూనాలు కోసం చూడండి. డేటా పాయింట్ల సమూహాలలో ఖచ్చితమైన డేటా స్పష్టంగా ఉంటుంది, ఇలాంటి ఇన్పుట్ వేరియబుల్స్ ఇలాంటి అవుట్పుట్ వేరియబుల్స్తో పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉంటాయి.
డేటా పాయింట్లు మధ్య సగటు అంతరాన్ని గుర్తించడానికి డేటాను సేకరించడానికి ఉపయోగించే కొలత యూనిట్లపై సమాచారాన్ని వర్తించండి. గ్రాఫ్లోని పాయింట్ల మధ్య దూరాన్ని నిర్ణయించడానికి ఒక సరళమైన పాలకుడు కొలతను ఉపయోగించవచ్చు, అప్పుడు డేటా పాయింట్లు రూపొందించడానికి ఉపయోగించే కొలతల యూనిట్లకి అనుగుణంగా ఉండే ఏకపక్ష, అనుకూలమైన స్థాయిని ఉపయోగించి మార్చబడుతుంది. ఇది దూరం యొక్క సగటు తీసుకొని లెక్కించాల్సిన డేటా పాయింట్ల ఖచ్చితత్వము మరొకరికి అనుగుణంగా ఉంటుంది.
ప్రయోగంలో సాపేక్షమైన మొత్తం ఖచ్చితత్వాన్ని గుర్తించేందుకు ప్రయోగంలో అనుమతించిన లోపం యొక్క కనీస మార్జిన్ మరియు డేటా పాయింట్ల యొక్క ఖచ్చితమైన ఖచ్చితత్వాన్ని పోల్చండి. వివిధ రకాలైన ప్రయోగాలు ఎక్కువ లేదా తక్కువ లోపం సహనం కలిగి ఉంటాయి: ఒక ఇంజనీరింగ్ ప్రాజెక్ట్ చాలా చిన్న యూనిట్లకు ఖచ్చితమైన డౌన్ అవసరమవుతుంది, అయితే ఒక సామాజిక ప్రయోగం మరింత భిన్నతను సహించగలదు.
చిట్కాలు
-
డేటా పాయింట్ల గ్రాఫిక్ ప్రాతినిధ్యాన్ని సృష్టించే ముందు అవకాశం యూనిట్ స్కేల్ను అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నించండి. ఇది ప్రత్యేకంగా గుర్తించదగిన ఖచ్చితత్వము లేదా అస్పష్టత ఏ ప్రాంతాలను గుర్తించటానికి దృశ్యమానంగా అంచనా వేయడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది.
ఒక దృశ్య ప్రాతినిధ్యంలో సంభవించే డేటా యొక్క క్లియర్ ఆకృతులు సున్నితమైన మరియు ప్రయోగం యొక్క పునరావృతతను సూచిస్తాయి. కొనసాగింపు ప్రయోగం అప్పటికే ఉనికిలో ఉన్న వారికి దగ్గరగా ఉన్న ఖచ్చితమైన సమూహాలలో మరిన్ని డేటా పాయింట్లను జోడించాలి.
హెచ్చరిక
ఖచ్చితత్వముతో ఖచ్చితత్వం కంగారుపడకండి. ఒక ప్రయోగం యొక్క లక్ష్యం, అన్ని ఇన్పుట్లకు ఇచ్చే సగటు అవుట్పుట్ విలువను సాధించాలంటే, ఇది -12 నుండి 14 వరకు సగటు విలువలను సాధించవచ్చు, ఇది ఖచ్చితమైన కొలత అయినప్పటికీ ఇది ఖచ్చితమైన కొలతగా ఉంటుంది. ఖచ్చితమైన కొలత అన్ని డేటా పాయింట్లు 17 చుట్టూ క్లస్టరింగ్ ఫలితంగా ఉండవచ్చు, ఇది సరికాదు, కానీ ఖచ్చితమైన మరియు అందువలన ఊహించదగిన ఉంటుంది.
