これが故障です：
* 正確な測定 一貫性があり、密接にクラスター化されています。それらが正確でなくても（真の値に近いことを意味します）、高レベルの精度を示します。
* 正確な測定 真の価値に近いです。しかし、それらは正確ではないかもしれません。
ターゲットで矢印を撮影するように考えてください：
* precise： すべての矢印は互いに近くにありますが、ブルズアイから離れてクラスター化される可能性があります。
* 精度： すべての矢印はブルズアイの近くにありますが、それらはその周りに散らばっているかもしれません。
* 正確で正確な両方： すべての矢印は、ブルズアイの近くにクラスター化されています。
例：
* precise： サンプルの重量を5回、10.1g、10.2g、10.1g、10.0g、および10.2gを取得すると、高レベルの精度です。
* 精度： サンプルの重量を5回、9.9g、10.1g、10.0g、10.2g、および9.8gを取得すると、高レベルの精度です。
重要な注意： 多くの場合、精度は標準偏差を使用して測定されます 、平均周辺のデータポイントの広がりを定量化します。
科学研究では、精度と精度の両方が重要です 信頼できる意味のある結果のため。