精度と偏り

精度（Precision）と偏り（Bias/Accuracy）は、測定値の信頼性を評価する二つの異なる指標です。精度は測定値がどれだけ集中しているか、つまり「ばらつきの小ささ」を示します。一方で偏りは、測定値の平均が真の値からどれだけ離れているか、つまり「ズレの大きさ」を示します。

的当ての例えで考えると分かりやすいです。狙った場所に矢が密集していれば「精度が高く、偏りが小さい」状態です。矢が散らばっていれば「精度が低い」状態であり、矢が狙った場所から全体的にズレていれば「偏りが大きい」状態です。信頼できる測定結果を得るには、精度が高く、かつ偏りが小さいことが必要です。

基本情報技術者試験や品質管理の文脈では、この両者の区別が重要です。システム開発においても、出力データの正確性を保つために、再現性（精度）と正当性（偏りのなさ）を分けて管理する必要があります。試験では、どちらか一方だけを改善しても正しい結果は得られないという考え方がよく問われます。