সঠিকতা ও সূক্ষ্মতা: সংশোধিত সংস্করণের মধ্যে পার্থক্য

 

আরও সহজ ভাষায় বললে একই রাশিকে বারংবার পরিমাপ করার পরে প্রাপ্ত উপাত্তগুলির গড় মান যদি রাশিটির প্রকৃত মান অর্থাৎ বাস্তবিকভাবে সত্য মানের অনেক কাছাকাছি হয়, তাহলে বলা হয় এই রাশিটির পরিমাপ অনেক সঠিক (বা নির্ভুল বা অভ্রান্ত বা ভ্রমশূন্য) হয়েছে। আর একই রাশিকে বারংবার পরিমাপ করে প্রাপ্ত মানগুলি যদি একে অপরের অনেক কাছাকাছি হয়, তাহলে বলা হয় যে রাশিটির পরিমাপ অনেক সুক্ষ্ম, (সুসমঞ্জস বা সুসংহত) হয়েছে।

 

সঠিকতা ও সুক্ষ্মতার ধারণা দুইটি একে অপর থেকে স্বতন্ত্র, তাই একটি পরিমাপকৃত উপাত্তের সংগ্রহ বা সেট চার রকম হতে পারে: ১) সঠিক কিন্তু সুক্ষ্ম নয়, ২) সুক্ষ্ম কিন্তু সঠিক নয়, ৩) একাধারে সঠিক ও সুক্ষ্ম, এবং ৪) সঠিক বা সুক্ষ্ম কোনওটিই নয়। যেমন যদি কোনও পরিমাপকারী ব্যবস্থাতে নিয়মানুগ ত্রুটি থাকে তাহলে নমুনা সংখ্যা বৃদ্ধি করলে সুক্ষ্মতা বৃদ্ধি পায়, কিন্তু সঠিকতা বৃদ্ধি পায় না। এক্ষেত্রে পরিমাপকৃত মানগুলি আরও বেশি সুসামঞ্জস্যপূর্ণ হবে বা সুক্ষ্মতর পার্থক্যবিশিষ্ট হবে, কিন্তু ব্যবস্থাটির সঠিকতায় কোনও হেরফের হবে না। আবার নমুনা সংখ্যা না বাড়িয়ে যদি নিয়মানুগ ত্রুটিটিকে দূর করে দেওয়া যায়, তাহলে সঠিকতা বাড়বে কিন্তু সুক্ষ্মতার কোনও পরিবর্তন হবে না।

 

তবে সঠিকতা ও সুক্ষ্মতার এই সাধারণ সংজ্ঞার সাথে আন্তর্জাতিক আদর্শ নির্ধারণী সংস্থা আইএসও-র সংজ্ঞার পার্থক্য আছে। উপরে সংজ্ঞায়িত "সঠিকতা"-র জন্য তারা "সত্যতা" পরিভাষাটি ব্যবহার করে থাকে। আইএসও-এ মতে "সঠিকতা" হল নিয়মানুগ ত্রুটি ও সমসম্ভব ত্রুটি, এই উভয় ধরনের [[পরিমাপগত ত্রুটি]]-র (পর্যবেক্ষণগত ত্রুটির) সামষ্টিক প্রভাব বর্ণনাকারী একটি ধারণা। সুতরাং আইএসও-সংজ্ঞায়িত "সঠিকতা" উচ্চ হতে হলে "সত্যতা" ও সুক্ষ্মতা উভয়কেই উচ্চ হতে হয়।

 

==পরিভাষা (বাংলা বর্ণানুক্রমে)==

* অভ্রান্ততা = accuracy

* নমুনা সংখ্যা = sample size

* নিয়মানুগ ত্রুটি = systematic error

* সত্য মান= true value

* প্রকৃত মান = true value

* সত্যতা = trueness

* সমসম্ভব ত্রুটি = random error