यथार्थता: Difference between revisions

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Accuracy
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सटीकता, वैज्ञानिक माप और टिप्पणियों के संदर्भ में, यह संदर्भित करता है कि एक मापा या मनाया गया मान सही या स्वीकृत मूल्य के कितने करीब है। यह एक माप है कि एक प्रयोग या माप कितनी अच्छी तरह मापी जा रही वास्तविक मात्रा का प्रतिनिधित्व करता है।
'''सटीकता,''' वैज्ञानिक माप और टिप्पणियों के संदर्भ में, यह संदर्भित करता है कि एक मापा या मनाया गया मान सही या स्वीकृत मूल्य के कितने करीब है। यह एक माप है कि एक प्रयोग या माप कितनी अच्छी तरह मापी जा रही वास्तविक मात्रा का प्रतिनिधित्व करता है।


सटीकता के बारे में समझने के लिए यहां कुछ मुख्य बिंदु दिए गए हैं:
सटीकता के बारे में समझने के लिए यहां कुछ मुख्य बिंदु दिए गए हैं:


   सही मूल्य: सही मूल्य मापी या देखी जा रही मात्रा के वास्तविक या सही मूल्य को संदर्भित करता है। कई मामलों में, सही मूल्य या तो अज्ञात होता है या सटीक रूप से निर्धारित करना मुश्किल होता है। हालाँकि, यह एक संदर्भ बिंदु के रूप में कार्य करता है जिसके विरुद्ध मापा मूल्यों की तुलना की जा सकती है।
   '''''सही मूल्य:''''' सही मूल्य मापी या देखी जा रही मात्रा के वास्तविक या सही मूल्य को संदर्भित करता है। कई मामलों में, सही मूल्य या तो अज्ञात होता है या सटीक रूप से निर्धारित करना मुश्किल होता है। हालाँकि, यह एक संदर्भ बिंदु के रूप में कार्य करता है जिसके विरुद्ध मापा मूल्यों की तुलना की जा सकती है।


   सटीकता बनाम शुद्धता: सटीकता को सटीकता के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए। जबकि सटीकता एक माप के वास्तविक मूल्य की निकटता को संदर्भित करती है, सटीकता दोहराए गए मापों की स्थिरता और पुनरुत्पादन को संदर्भित करती है। एक माप सटीक हो सकता है लेकिन सटीक नहीं हो सकता है अगर यह लगातार एक ही परिणाम देता है, लेकिन वह परिणाम वास्तविक मूल्य से बहुत दूर है। दूसरी ओर, एक माप सटीक हो सकता है लेकिन सटीक नहीं हो सकता है यदि यह लगातार सही मूल्य के करीब है, लेकिन परिणाम बिखरे हुए हैं और कसकर गुथे नहीं हैं।
   '''''सटीकता बनाम शुद्धता:''''' सटीकता को सटीकता के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए। जबकि सटीकता एक माप के वास्तविक मूल्य की निकटता को संदर्भित करती है, सटीकता दोहराए गए मापों की स्थिरता और पुनरुत्पादन को संदर्भित करती है। एक माप सटीक हो सकता है लेकिन सटीक नहीं हो सकता है अगर यह लगातार एक ही परिणाम देता है, लेकिन वह परिणाम वास्तविक मूल्य से बहुत दूर है। दूसरी ओर, एक माप सटीक हो सकता है लेकिन सटीक नहीं हो सकता है यदि यह लगातार सही मूल्य के करीब है, लेकिन परिणाम बिखरे हुए हैं और कसकर गुथे नहीं हैं।
 
'''''त्रुटि:''''' वैज्ञानिक माप में, विभिन्न कारकों के कारण हमेशा कुछ हद तक त्रुटि होती है, जैसे माप उपकरणों की सीमाएं, प्रायोगिक स्थितियां या मानवीय त्रुटियां। सटीकता इस बात का माप है कि माप प्रक्रिया में इन त्रुटियों को कितनी अच्छी तरह से कम या हिसाब में लिया गया है। मापा मूल्य और सही मूल्य के बीच के अंतर को त्रुटि कहा जाता है, और सटीकता इस बात का माप है कि यह त्रुटि कितनी छोटी है।
 
   '''''सटीकता का मूल्यांकन:''''' माप या प्रायोगिक परिणाम की सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए, इसकी तुलना किसी ज्ञात या स्वीकृत मान से करना आम है, जैसे मानक संदर्भ या पहले से स्थापित डेटा। फिर सटीकता को विभिन्न सांख्यिकीय उपायों, जैसे प्रतिशत त्रुटि, का उपयोग करके परिमाणित किया जाता है, जो मापा मूल्य और प्रतिशत के रूप में सही मूल्य के बीच सापेक्ष अंतर की गणना करता है।
 
   '''''सटीकता में सुधार:''''' वैज्ञानिक उपकरणों को कैलिब्रेट करने, व्यवस्थित त्रुटियों को कम करने और यादृच्छिक त्रुटियों को कम करने के लिए बार-बार माप आयोजित करने जैसी तकनीकों को नियोजित करके अपने माप की सटीकता में सुधार करने का प्रयास करते हैं। लक्ष्य मापा मूल्यों और जितना संभव हो उतना वास्तविक मूल्यों के बीच विसंगति को कम करना है।
 
संक्षेप में, वैज्ञानिक मापन में सटीकता से तात्पर्य है कि मापे गए या देखे गए मान सही या स्वीकृत मानों के कितने करीब हैं। यह एक माप की विश्वसनीयता और शुद्धता का एक उपाय है, और वैज्ञानिक अपने माप और टिप्पणियों में त्रुटियों और अनिश्चितताओं को कम करके सटीकता में सुधार करने के लिए लगातार काम करते हैं।
[[Category:मात्रक एवं मापन]]
[[Category:मात्रक एवं मापन]]

Revision as of 11:23, 5 June 2023

Accuracy

सटीकता, वैज्ञानिक माप और टिप्पणियों के संदर्भ में, यह संदर्भित करता है कि एक मापा या मनाया गया मान सही या स्वीकृत मूल्य के कितने करीब है। यह एक माप है कि एक प्रयोग या माप कितनी अच्छी तरह मापी जा रही वास्तविक मात्रा का प्रतिनिधित्व करता है।

सटीकता के बारे में समझने के लिए यहां कुछ मुख्य बिंदु दिए गए हैं:

   सही मूल्य: सही मूल्य मापी या देखी जा रही मात्रा के वास्तविक या सही मूल्य को संदर्भित करता है। कई मामलों में, सही मूल्य या तो अज्ञात होता है या सटीक रूप से निर्धारित करना मुश्किल होता है। हालाँकि, यह एक संदर्भ बिंदु के रूप में कार्य करता है जिसके विरुद्ध मापा मूल्यों की तुलना की जा सकती है।

   सटीकता बनाम शुद्धता: सटीकता को सटीकता के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए। जबकि सटीकता एक माप के वास्तविक मूल्य की निकटता को संदर्भित करती है, सटीकता दोहराए गए मापों की स्थिरता और पुनरुत्पादन को संदर्भित करती है। एक माप सटीक हो सकता है लेकिन सटीक नहीं हो सकता है अगर यह लगातार एक ही परिणाम देता है, लेकिन वह परिणाम वास्तविक मूल्य से बहुत दूर है। दूसरी ओर, एक माप सटीक हो सकता है लेकिन सटीक नहीं हो सकता है यदि यह लगातार सही मूल्य के करीब है, लेकिन परिणाम बिखरे हुए हैं और कसकर गुथे नहीं हैं।

त्रुटि: वैज्ञानिक माप में, विभिन्न कारकों के कारण हमेशा कुछ हद तक त्रुटि होती है, जैसे माप उपकरणों की सीमाएं, प्रायोगिक स्थितियां या मानवीय त्रुटियां। सटीकता इस बात का माप है कि माप प्रक्रिया में इन त्रुटियों को कितनी अच्छी तरह से कम या हिसाब में लिया गया है। मापा मूल्य और सही मूल्य के बीच के अंतर को त्रुटि कहा जाता है, और सटीकता इस बात का माप है कि यह त्रुटि कितनी छोटी है।

   सटीकता का मूल्यांकन: माप या प्रायोगिक परिणाम की सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए, इसकी तुलना किसी ज्ञात या स्वीकृत मान से करना आम है, जैसे मानक संदर्भ या पहले से स्थापित डेटा। फिर सटीकता को विभिन्न सांख्यिकीय उपायों, जैसे प्रतिशत त्रुटि, का उपयोग करके परिमाणित किया जाता है, जो मापा मूल्य और प्रतिशत के रूप में सही मूल्य के बीच सापेक्ष अंतर की गणना करता है।

   सटीकता में सुधार: वैज्ञानिक उपकरणों को कैलिब्रेट करने, व्यवस्थित त्रुटियों को कम करने और यादृच्छिक त्रुटियों को कम करने के लिए बार-बार माप आयोजित करने जैसी तकनीकों को नियोजित करके अपने माप की सटीकता में सुधार करने का प्रयास करते हैं। लक्ष्य मापा मूल्यों और जितना संभव हो उतना वास्तविक मूल्यों के बीच विसंगति को कम करना है।

संक्षेप में, वैज्ञानिक मापन में सटीकता से तात्पर्य है कि मापे गए या देखे गए मान सही या स्वीकृत मानों के कितने करीब हैं। यह एक माप की विश्वसनीयता और शुद्धता का एक उपाय है, और वैज्ञानिक अपने माप और टिप्पणियों में त्रुटियों और अनिश्चितताओं को कम करके सटीकता में सुधार करने के लिए लगातार काम करते हैं।