Suena a lo mismo, ¿verdad?
¿Qué diferencia existe entre la exactitud y la precisión? En el lenguaje de la calle, seguramente no mucha.
Sin embargo, en un plazo muy breve, me he encontrado dos veces con esta distinción en dos ámbitos bastante diferentes, lo que me ha hecho fijarme más en ella y asignarle valor.
La primera ocurrencia pertenece al ámbito de la dirección de proyectos y se incluye en el PMBOK (Project Management Book of Knowledge) que recoge las mejores prácticas en dirección de proyectos del PMI (Project Management Institute) y se menciona a propósito de la gestión de la calidad.
La otra fuente es el libro ‘Analítica Web 2.0‘ de Avinash Kaushik que hemos mencionado en los últimos artículos y que trata fundamentalmente de analítica web, pero que también incluye interesantes reflexiones sobre todo tipo de indicadores y cuadros de mando.
En ambos casos, la distinción es la misma, y se refiere a la toma de diferentes medidas del mismo fenómeno:
- Precisión (Precision): Implica que todas las medidas están agrupadas, con muy baja dispersión. En teoría el valor medido podría alejarse del real, pero las medidas son consistentes entre sí.
- Exactitud (Accuracy): Quiere decir que los valores se acercan más al real, al menos en su valor medio, pero puede existir más dispersión entre las medidas individuales.
La figura nos ayuda a entender mejor el concepto.
Ambos atributos son, por supuesto, deseables. Sin embargo, a la hora de tomar decisiones, Avinash Kaushik apuesta sin ambages por la precision.
¿Por qué?
Pues porque en el mundo de la analítica web existen pocas medidas completamente deterministas, claras y absolutamente reales, por lo que es más importante entender las tendencias y actuar sobre ellas que sobre los valores concretos.
En ese sentido, la coherencia que proporciona la precision es mucho más valiosa que la cercanía al valor real (pero con dispersión) que ofrece la exactitud.
Un consejo sin duda sabio, orientado a la decisión y que, probablemente, y como ya ha ocurrido en otras reflexiones de Avinash Kaushik reflejadas en este blog, sea aplicable a otro tipo de indicadores no procedentes del mundo de la analítica web.
