Hinreichend
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In der Umgangssprache wird hinreichend mit ausreichend gleichgesetzt: Wenn etwas hinreichend genau ist, ist ausreichend genau gemeint.
In der Physik ist eine Messung genau dann hinreichend, wenn sie, inklusive aller Fehler und Toleranzen „hinreicht“, um eine Kausalität oder Korrelation zu bestätigen. Dazu müssen alle notwendigen Bedingungen erfüllt sein, also z.B. die notwendige (zur Theorie passende) Messgenauigkeit, die Abwesenheit systematischer Einflüsse usw.
In der Mathematik wird oft mit der Formulierung „notwendig und hinreichend“ operiert. Notwendig ist eine Bedingung, die eine Voraussetzung für einen Sachverhalt ist, ohne diesen selbst darzustellen. Demgegenüber ist eine „hinreichende“ Bedingung zwar für einen Sachverhalt keine unbedingte Voraussetzung, hat aber das Eintreten des bedingten Sachverhalts zur Folge.
Beispiel Regen/Straße: Regen reicht hin, die Straße nass zu machen, aber er ist nicht notwendig (es gibt weitere Möglichkeiten dazu). Notwendig und hinreichend wäre etwas, wenn man auch sagen kann "genau dann, wenn" ... Das mathematische Zeichen hiefür ist 
. Bei Regen (R) und nasser Straße (S) wäre hingegen der einfache Pfeil zu schreiben:
(R hinreichend für S , bzw. S notwendig für R ( aber NICHT 
)
Bei der Erstellung eines Fragenkataloges oder Fragebogens sollten alle notwendigen Fragen enthalten sein, um ein hinreichend genaues Bild des untersuchten Gegenstandes oder der untersuchten Person entwickeln zu können.
Hinreichend heißt hier, es müssen alle Parameter und Kenngrößen erfasst sein, die den betrachtenden Gegenstand im Sinne der Fragestellung eindeutig unterscheidbar machen. Auch hier sollte die notwendige „Messgenauigkeit“ betrachtet werden, was bei soziologischen, psychologischen oder medizinischen Fragestellungen jedoch häufig schwierig ist.
Werden mehr Parameter erhoben oder gemessen als notwendig ist, entstehen Redundanzen, die einerseits den Fragebogen oder den Messvorgang unnötig aufblähen, andererseits aber auch zur Fehlerkorrektur verwendet werden können (siehe auch Fehlerfreundlichkeit)
