Diese Begriffe werden hin und wieder synonym verwendet, obwohl sie in Wahrheit eindeutig zugeordnet werden können. Die Genauigkeit einer Messmethode oder mehrerer Messungen hängt von der Richtigkeit als auch der Präzision ab.
Fangen wir mit der Präzision an: Hier geht es darum, dass wiederholte Messungen – zum Beispiel eines Raters oder die Einzelmessungen verschiedener Rater – nur sehr wenig streuen. Würden mehrere Untersucher in kurzer Abfolge einen klinischen Parameter erheben, so sollten die Messungen alle auf einem ähnlichen Niveau liegen und die Abweichungen sollten zudem klinisch irrelevant sein.
Die Präzision ist mit dem zufälligen Fehler assoziiert: Ist die Präzision hoch, so ist der zufällige Fehler gering und ebenso die Streuung der Messungen. Die Richtigkeit hingegen besagt, dass der Mittelwert mehrerer Einzelmessungen den wahren Wert möglichst gut widerspiegeln sollte. Tatsächlich ist es in der Praxis häufig der Fall, dass der wahre Wert unbekannt ist, da kein valides Kriterium zur Verfügung steht. Ist beispielsweise eine Waage nur ungenügend geeicht und zeigt – unabhängig von der Messung – immer 2 kg Körpergewicht zu viel an, so ist die Richtigkeit ungenügend ausgeprägt. Dieser Bias wird daher auch mit einem systematischen Fehler in Verbindung gebracht.
Meine Messungen können also noch so präzise sein, was in diesem Beispiel bedeuten würde, dass mehrere Messungen auf der Waage nur um einige Gramm streuen, so wird dennoch das wahre Körpergewicht nicht von der Waage angezeigt. Erst wenn Präzision und Richtigkeit hoch ausgeprägt sind, kann von einer ausreichenden Genauigkeit ausgegangen werden, sie sind daher notwendige Bedingungen. In der Statistik trennt man daher bei Reliabilitätsstudien den Fehlerterm auch in einen zufälligen und einen systematischen Anteil auf. Mehr zum Thema finden Sie auch in diesem Fachbeitrag.