精密度与准确度

精度和准确度

测量的精密度和准确度是测量的特点,在质量管理中起着重要的作用。如果收集的测量结果不满足需求,那么可交付的结果就不能被接受,并且被认为是质量差的。

您分析收集的数据,以确保交付的准确性和精确度。如果测量是准确和精确的,您将接受交付。否则,您将要求采取纠正措施。

一个完全可接受的交付必须是准确和精确的。

accuracy-vs-precision

精确和准确常常被错误地认为是同义词。因此,让我澄清一下我们对这些质量管理概念的理解。

精度

当重复测量的值被聚在一起并且有更少的离散值时,测量是精确的。

精确的测量并不一定要接近目标值,它只是意味着结果彼此接近。这些测量值可能接近也可能不接近目标值。

据说,在散射小的情况下,测量具有很高的精度。

精准度的真实例子

假设你收到了一份订单,要向你的客户供应10000根10米长的棒子。你们开始生产,在质量检查期间,你们随机测量了五根棒。

每根杆的长度如下:

精度

如果你分析这些测量值,你会注意到它们不是接近目标(10米),而是彼此非常接近。它们的长度几乎没有差别,所以它们的测量结果很少分散。

在这种情况下,测量是精确的。

精度是测量值之间差异的一种方法。

精度

准确度定义为测量值与目标值的接近程度。

分散在这里并没有什么重要作用。精确的测量结果可能彼此接近,也可能不接近。换句话说,准确的数据不一定是精确的,但它是理想的。

一个真实世界的准确性的例子

让我们考虑前面讨论的示例。你们从一批生产中随机抽取五根棒子进行质量检验。你测量它们的长度,尺寸如下:

精度

你可以看到所有的测量都非常接近杆子的目标长度,也就是10米。虽然数值更接近目标值,但它们之间并不接近,且散度较高。

所以,你可以说这些测量是准确的,但不是精确的。

您可能想知道测量的哪个特性更可取。

答案是“准确性”。

这是因为所有的数据都接近实际值,这是可交付成果正确性的标志。然而,最好的情况是测量值也很精确,因为测量值很接近目标值,而且彼此非常接近。

准确和精确的区别

accuracy和precision之间有一些区别:

  • 准确的数据接近目标值,而精确的数据彼此接近。
  • 精度总是需要的,而当它与精度相结合时,精度是需要的。
  • 准确的数据可能是精确的,而精确的数据可能是准确的,也可能不是。
  • 精度和准确度是相互独立的。
  • 一次测量就足够精确了,而精确需要多次测量。

准确性和精密度的重要性

测量对质量管理很重要。如果测量准确,你就可以说产品是无缺陷的。

但是,如果测量的数据不精确、不准确,则产品是有缺陷的;也就是说,它同时缺乏正确性和准确性,你必须纠正和预防措施

总结

精密度和准确性是至关重要的质量管理理念。精确度是指与所需值的接近程度,而精确度是指可重复性。只有精度是同样重要的,除非它与精度相结合。精确的测量不一定要精确,精确的测量不一定要精确。精确的测量可以是精确的也可以是不精确的,而精确的测量可以是精确的也可以是不精确的。

在质量检查期间,项目管理团队有责任确定其项目可交付成果的准确性和精度水平。

这些话题从一开始就很重要PMP考试的观点;因此,您必须很好地了解这些概念,并理解它们之间的区别。

我希望我已经澄清了一些事情。如果你有任何想法或反馈,请在下面的评论部分分享。

图像信用= >美国国家海洋和大气管理局的国家海洋局


  • 法赫德,请举例说明控制图的准确性和精密度。值是如何在均值上分散的,以及什么时候我们应该说它们是准确的和均值的。什么时候需要调整,什么时候需要改进。

    控制图链接:http://www.oliverlehmann.com/contents/free-downloads/175_PMP_Sample_Questions.pdf

    o工艺精度高,但精度低。它应该被调整。
    o工艺精度高,但精度低。它应该得到改进。
    o工艺精度高,但精度低。它应该被调整。
    o工艺精度高,但精度低。它应该得到改进。

  • 很好的例子和解释,但你能详细说明以下内容吗?

    在第一个例子中,结果是10.490,10.495,10.500....我们是否可以说它既准确又精确,因为结果接近10。

    同样,在第二个例子中,9.8,9.9等等,我们还能说它是精确的吗?同样的,在给定的样本中,值更分散,接近10?

    此外,如果你能澄清另一个问题,我将不胜感激。175个问题中的第9题http://www.oliverlehmann.com/contents/free-downloads/175_PMP_Sample_Questions.pdf

    选项是“过程应该调整”或改进……正确的答案是调整后的……

    我想知道是否有什么调整或改进的规则?这一点也不清楚,我找不到任何好的参考资料:(

    • 在我的第一个例子中,所有值都接近10.5米,这意味着它们是精确的(注意,所需的长度是10.00米),尽管它们并不接近目标长度。

      在第二个例子中,数值在10.0米左右移动,这意味着它们接近目标长度,但不是非常精确(它们彼此之间不是非常接近)。

  • {"email":" email地址无效","url":"网站地址无效","required":" required字段缺失"}

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