यथार्थता: Difference between revisions
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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।[[File:High accuracy Low precision.svg|thumb|अधिक यथार्थता किन्तु कम परिशुद्धता का उदाहरण (लक्ष्य, हर बार केन्द्र में मारना है।]] | 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।[[File:High accuracy Low precision.svg|thumb|अधिक यथार्थता किन्तु कम परिशुद्धता का उदाहरण (लक्ष्य, हर बार केन्द्र में मारना है।]] | ||
===== | ===== यथार्थता बनाम परिशुद्धता ===== | ||
[[File:High precision Low accuracy.svg|thumb|अधिक परिशुद्धता किन्तु कम यथार्थता का उदाहरण (लक्ष्य, हर बार केन्द्र में मारना है)।]] | [[File:High precision Low accuracy.svg|thumb|अधिक परिशुद्धता किन्तु कम यथार्थता का उदाहरण (लक्ष्य, हर बार केन्द्र में मारना है)।]] | ||
यथार्थता को परिशुद्धता के साथ भ्रमित कीये जाने की संभावना होती है। जबकि यथार्थता एक माप के वास्तविक मूल्य की निकटता को संदर्भित करती है, यथार्थता दोहराए गए मापों की स्थिरता और पुनरुत्पादन को संदर्भित करती है। यह संभव है की एक माप '''''शुद्ध''''' होने के साथ-साथ सटीक हो । यह तब हो सकता है जब (उस मूल्य का) मापन निरंतर एक ही परिणाम दे। वह परिणाम, वास्तविक मापन मूल्य से बहुत दूर न होने के लीये मापन में परिशुद्धता व यथार्थता में निरन्तरता आवश्यक है । | यथार्थता को परिशुद्धता के साथ भ्रमित कीये जाने की संभावना होती है। जबकि यथार्थता एक माप के वास्तविक मूल्य की निकटता को संदर्भित करती है, यथार्थता दोहराए गए मापों की स्थिरता और पुनरुत्पादन को संदर्भित करती है। यह संभव है की एक माप '''''शुद्ध''''' होने के साथ-साथ सटीक हो । यह तब हो सकता है जब (उस मूल्य का) मापन निरंतर एक ही परिणाम दे। वह परिणाम, वास्तविक मापन मूल्य से बहुत दूर न होने के लीये मापन में परिशुद्धता व यथार्थता में निरन्तरता आवश्यक है । | ||
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वैज्ञानिक माप में, विभिन्न कारकों के कारण हमेशा कुछ सीमा तक त्रुटि होती है, जैसे माप उपकरणों की सीमाएं, प्रायोगिक स्थितियां या मानवीय त्रुटियां। यथार्थता 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 यथार्थता इस बात का माप है कि यह त्रुटि कितनी छोटी है। | वैज्ञानिक माप में, विभिन्न कारकों के कारण हमेशा कुछ सीमा तक त्रुटि होती है, जैसे माप उपकरणों की सीमाएं, प्रायोगिक स्थितियां या मानवीय त्रुटियां। यथार्थता 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 यथार्थता इस बात का माप है कि यह त्रुटि कितनी छोटी है। | ||
===== | ===== यथार्थता का मूल्यांकन ===== | ||
माप या प्रायोगिक परिणाम की यथार्थता 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 यथार्थता 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। | माप या प्रायोगिक परिणाम की यथार्थता 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 यथार्थता 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। | ||
===== | ===== यथार्थता में सुधार ===== | ||
वैज्ञानिक उपकरणों को अंशांकन (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 यथार्थता में सुधार करने का प्रयास करते हैं। लक्ष्य मापा मूल्यों और जितना संभव हो उतना वास्तविक मूल्यों के बीच विसंगति को कम करना है। | वैज्ञानिक उपकरणों को अंशांकन (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 यथार्थता में सुधार करने का प्रयास करते हैं। लक्ष्य मापा मूल्यों और जितना संभव हो उतना वास्तविक मूल्यों के बीच विसंगति को कम करना है। | ||
Latest revision as of 12:27, 16 May 2024
Accuracy
यथार्थता, वैज्ञानिक माप और टिप्पणियों के संदर्भ में, यह संदर्भित करता है कि एक माप या मान्यता प्राप्त माप,सही या स्वीकृत मूल्य के कितने समीप है। यथार्थता,उसस मूल्य का माप है कि एक प्रयोग या माप, कितनी अच्छी तरह मापी जा रही वास्तविक मात्रा का प्रतिनिधित्व कर रहा है।
यथार्थता के बारे में समझ के लीए कुछ मुख्य बिंदु 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।
यथार्थता बनाम परिशुद्धता
यथार्थता को परिशुद्धता के साथ भ्रमित कीये जाने की संभावना होती है। जबकि यथार्थता एक माप के वास्तविक मूल्य की निकटता को संदर्भित करती है, यथार्थता दोहराए गए मापों की स्थिरता और पुनरुत्पादन को संदर्भित करती है। यह संभव है की एक माप शुद्ध होने के साथ-साथ सटीक हो । यह तब हो सकता है जब (उस मूल्य का) मापन निरंतर एक ही परिणाम दे। वह परिणाम, वास्तविक मापन मूल्य से बहुत दूर न होने के लीये मापन में परिशुद्धता व यथार्थता में निरन्तरता आवश्यक है ।
त्रुटि
वैज्ञानिक माप में, विभिन्न कारकों के कारण हमेशा कुछ सीमा तक त्रुटि होती है, जैसे माप उपकरणों की सीमाएं, प्रायोगिक स्थितियां या मानवीय त्रुटियां। यथार्थता 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 यथार्थता इस बात का माप है कि यह त्रुटि कितनी छोटी है।
यथार्थता का मूल्यांकन
माप या प्रायोगिक परिणाम की यथार्थता 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 यथार्थता 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।
यथार्थता में सुधार
वैज्ञानिक उपकरणों को अंशांकन (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 यथार्थता 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 यथार्थता से तात्पर्य है कि मापे गए या देखे गए मान सही या स्वीकृत मानों के कितने समीप 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 यथार्थता में सुधार करने के लिए लगातार काम करते हैं।
