¿Cómo demostrar precisión?

La precisión se determina esencialmente con la desviación estándar, el promedio de los valores absolutos de las diferencias entre los valores medidos y la media de esos mismos valores. Las maneras más eficaces de reducir la variabilidad aleatoria y aumentar la precisión son: estandarizando mediante un protocolo los métodos de medición y seguirlo, claro, consistentemente; entrenar y acreditar a los observadores para que midan mejor, o utilizar en la medición instrumentos más sofisticados o automáticos, para lo que hace falta dinero. Otras maneras de reducir la variabilidad aleatoria y aumentar la precisión son aumentando el número de mediciones, es decir, medir lo mismo varias veces y/o por varios observadores, pero esto no siempre es posible. La precisión es un concepto capital en la investigación. En toda experimentación u observación, debe mejorarse la precisión por todos los medios posibles. El no hacerlo, el tener una baja precisión, dificultará o impedirá demostrar la validación de la hipótesis que hemos planteado. Podrá quizá ser válida, pero no hemos podido hacerlo patente.

La precisión también se conoce como exactitud de medición repetible, lo que significa el grado de estabilidad entre los valores medidos en las mismas condiciones, medidos varias veces. La exactitud es la proximidad de los resultados de la medición al valor real. Para garantizar una precisión de escaneado óptima, es fundamental dejar que el escáner se caliente y mantenga una temperatura estable. Una vez estabilizada la temperatura, se debe realizar la calibración antes de escanear para conseguir la mayor precisión posible. Esta secuencia de calentamiento, estabilización de la temperatura, calibración y posterior exploración proporcionará los resultados más precisos. La integridad de los datos es un factor importante que afecta a la precisión, los datos incompletos pueden dar lugar a resultados inexactos o distorsionados, comprometiendo la calidad general de la información 3D. Por lo tanto, es importante asegurarse de que los datos son completos y auténticos para obtener los resultados más precisos. Independientemente del fabricante o de la posición en el mercado, la precisión de un escáner 3D puede fluctuar en cierta medida debido a diversos factores como la temperatura, la integridad de los datos, los algoritmos y los ángulos de escaneado. Es importante saber cómo evitar desviaciones en la precisión y obtener los datos 3D más fiables y precisos.

La precisión suele definirse como la desviación de la curva característica respecto a la línea ideal. La precisión de los sensores de presión se define de forma diferente. La norma IEC 61298-2 establece que la precisión debe incluir la histéresis, la no repetibilidad y la no linealidad. La precisión global es un efecto combinado de: No linealidad, Histéresis, Desplazamiento del cero y amplitud del error, Desviación del valor final. La precisión global se expresa como un porcentaje del intervalo de medición. El error máximo de medición es la desviación máxima de la curva característica con respecto a la línea ideal a una temperatura definida. La no linealidad se denomina a la mayor desviación posible de la curva característica respecto a una línea recta de referencia. Estos diferentes factores que influyen en la precisión se explican detalladamente en los siguientes párrafos. La curva característica representa la relación entre la señal de entrada y la de salida. La curva característica se desvía de la línea recta ideal. Los errores de medición se definen normalmente como un porcentaje del margen.