STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna. Dr inż. Piotr Konieczka.

Podobne dokumenty
STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna. Dr hab. inż. Piotr Konieczka.

STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna III rok. Dr inż. Piotr Konieczka

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Porównanie dwu populacji

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE

Rozwiązanie n1=n2=n=8 F=(4,50) 2 /(2,11) 2 =4,55 Fkr (0,05; 7; 7)=3,79

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

Wprowadzenie do laboratorium 1

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE

1 Zmienne losowe. Własności dystrybuanty F (x) = P (X < x): F1. 0 F (x) 1 dla każdego x R, F2. lim F (x) = 0 oraz lim F (x) = 1,

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

16 Przedziały ufności

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

Estymacja przedziałowa

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności)

Statystyka matematyczna dla leśników

Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości specyficznych parametrów populacji.

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste

Estymacja parametrów populacji

Lista 6. Estymacja punktowa

Materiały do wykładu 4 ze Statystyki

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

LABORATORIUM METROLOGII

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona)

Wykład 4 Soczewki. Przyrządy optyczne

Rozkłady statystyk z próby

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7

PROBLEMATYKA OCENY MIARODAJNOŚCI WYNIKÓW W ANALIZIE ŚLADOWEJ

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

Parametryczne Testy Istotności

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

Badania, pomiary, diagnostyka monitoring maszyn

POLITECHNIKA OPOLSKA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA narzędzie do opracowywania i interpretacji wyników pomiarów

Statystyka Inżynierska

Testy dotyczące wartości oczekiwanej (1 próbka).

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona) n2 2

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI BITUMICZNYCH W SYSTEMIE OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN

Analiza i monitoring środowiska

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

n n X n = σ σ = n n n Ponieważ zmienna losowa standaryzowana ma rozkład normalny N(0, 1), więc

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2009, Oeconomica 275 (57),

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3

Podstawy chemii. Natura pomiaru. masa 20 ± 1 g

2. INNE ROZKŁADY DYSKRETNE

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

W(s)= s 3 +7s 2 +10s+K

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

I PRACOWNIA FIZYCZNA, UMK TORUŃ WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA RÓŻNICOWEGO

LABORATORIUM INŻYNIERII CHEMICZNEJ, PROCESOWEJ I BIOPROCESOWEJ. Ćwiczenie nr 16

Statystyczny opis danych - parametry

Przejście światła przez pryzmat i z

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

I. Cel ćwiczenia. II. Program ćwiczenia SPRAWDZANIE LICZNIKÓW ENERGII ELEKTRYCZNEJ

2.1. Studium przypadku 1

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Obserwacje odstające mają duży wpływ na średnią średnia nie jest odporna.

Wykład 9. Terminologia i jej znaczenie. Cenzurowanie wyników pomiarów.

oznaczają łączne wartości szkód odpowiednio dla k-tego kontraktu w t-tym roku. O składnikach naszych zmiennych zakładamy, że:

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Wprowadzenie

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

Niepewności pomiarowe

Estymacja przedziałowa:

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.

Transkrypt:

STATYSTYKA Semiarium Chemia Aalitycza Dr iż. Piotr Koieczka e-mail: kaczor@chem.pg.gda.pl

Zaczijmy od defiicji Dokładość (accuracy) topień zgodości uzykaego wyiku pojedyczego pomiaru z wartością oczekiwaą (rzeczywitą). Poprawość (prawdziwość) (truee) topień zgodości wyiku ozaczeia (obliczoego a podtawie erii pomiarów) z wartością oczekiwaą. Precyzja (preciio) topień zgodości między iezależymi wyikami uzykaymi w trakcie aalizy daej próbki z zatoowaiem daej procedury aalityczej.

Powtarzalość (repeatability) precyzja wyików uzykaych w tych amych warukach pomiarowych (dae laboratorium, aalityk, itrumet pomiarowy, odczyiki). Precyzja pośredia (itermediate preciio) długotermiowe odchyleie proceu pomiarowego, do którego wyzaczeia wykorzytuje ię odchyleie tadardowe erii pomiarów uzykaych w daym laboratorium w kilkutygodiowym okreie czau. Precyzja pośredia jet pojęciem zerzym od powtarzalości. Odtwarzalość (reproducibility) precyzja wyików uzykaych w różych laboratoriach z zatoowaiem daej procedury aalityczej. 3

µ µ ZWIĘKSZENIE DOKŁADNOŚCI µ µ ZWIĘKSZENIE PRECYZJI 4 ZWIĘKSZENIE POPRAWNOŚCI/ PRAWDZIWOŚCI

Powtarzalość - wyzaczaa a podtawie wartości obliczoego odchyleia tadardowego erii pomiarów przeprowadzoych: w daym laboratorium, przez daego aalityka, z wykorzytaiem daego urządzeia pomiarowego, w krótkim okreie czau. 5

Precyzja pośredia jet pojęciem zerzym od powtarzalości, gdyż a jej wartość wpływ mają: czyiki oobowe różi aalitycy wykoujący ozaczeia jak i ietabilość pracy daego aalityka w ciągu całego okreu czau, czyiki aparaturowe ze względu a to, że pomiary mogą być przeprowadzoe z wykorzytaiem: różych itrumetów z daego laboratorium, roztworów wzorcowych i odczyików pochodzących od różych producetów, lub też różych zarż produkcyjych, różych akceoriów p. różych kolum GC, o tej amych charakterytyce, lecz pochodzących od różych producetów, bądź też różych zarż produkcyjych. 6

Tabela Waruki prowadzeia pomiarów aalityczych jakie muzą być zachowae w trakcie wyzaczaia powtarzalości, precyzji pośrediej i odtwarzalości Waruek Powtarzalość Precyzja pośredia Odtwarzalość Aparatura S Z Z Partia akceoriów S Z Z Aalityk S Z Z Skład matrycy Z Z Z Stężeie Z Z Z Partia odczyików S Z Z Waruki laboratoryje (temperatura wilgotość) S Z Z Laboratorium S S Z S koieczość zachowaia tałości parametru Z możliwość zmiay daego parametru 7

Rozrzut wyików Błędy przypadkowe: wytępują zawze, ą zazwyczaj małe i powodują, że wyik iezaczie różi ię od wartości rzeczywitej, przyczya powtawaia - zepół czyików przypadkowych, wielkość błędu - zmiea loowa, zmiejzaie wielkości błędu przez zwiękzaie liczby pomiarów, ie moża ich wyelimiować toując poprawki, rozkład Gaua - opi rozkładu błędów przypadkowych. 8

Miarą powtarzalości, precyzji pośrediej i odtwarzalości może być wartość odchyleia tadardowego, względego odchyleia tadardowego lub tzw. wpółczyika zmieości. Odchyleie tadardowe jet defiiowae jako miara rozprozeia uzykaych pozczególych wartości ozaczeń wokół wartości średiej i opiywae jet przez poiżzą zależość: gdzie: = i = ( x x ) x i wartość pojedyczego wyiku ozaczeia, x śr średia arytmetycza z uzykaych wyików, liczba uzykaych wyików, i śr 9

Odchyleie tadardowe jet rówe zeru wtedy i tylko wtedy, gdy wzytkie wyiki ą idetycze. W każdym iym przypadku wielkość ta jet dodatia. Zatem im więkze rozprozeie wyików, tym wartość jet więkza. Właściwości odchyleia tadardowego: jeżeli do każdej wartości wyiku pomiaru dodamy (lub od iej odejmiemy) tałą wartość to wartość odchyleia tadardowego ie zmiei ię, jeżeli każdą wartość wyiku pomiaru pomożymy lub podzielimy przez dowolą tałą to wartość odchyleia tadardowego zotaie także pomożoa lub podzieloa przez tę tałą, odchyleie tadardowe jet zawze liczbą miaowaą, przy czym miao jego jet wyrażoe w takich amych jedotkach jak miao wartości wyików w próbce. 0

Odchyleie tadardowe: a. dla zaej wartości rzeczywitej µ x i = = ( x μ ) i x b. dla iezaej wartości rzeczywitej (ozacowaie x śr ) = i = ( x x ) i śr

c. względe odchyleie tadardowe ( RSD) = R x śr d. wpółczyik zmieości CV = RSD 00%

e. odchyleie tadardowe średiej arytmetyczej g = = f. odchyleie tadardowe metody (ogóle) gdzie: k k i = - ogóla liczba ozaczeń, k - liczba erii, i ( ) dla rówoliczych erii wzór uprazcza ię do potaci: i k = g i k i = 3

μ μ p.: wykoaie daą procedurą pomiarową (tałe odchyleie tadardowe) aaliz dla próbek o różej zawartości aalitu, μ = μ p.: wykoaie aaliz dla tej amej próbki (taka ama wartość oczekiwaa) dwiema iezależymi procedurami (róże wartości odchyleń tadardowych), 4

tet F-Sedecora Spoób potępowaia: obliczyć wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych obydwiema procedurami ( i ), obliczyć wartość parametru tetu F-Sedecora wg wzoru: F = F > zawze!!! 5

tet F-Sedecora z tabeli rozkładu tetu F-Sedecora wyzukać wartość parametru F kr dla przyjętego poziomu itotości - α (ajczęściej α = 0,05) oraz wyliczoych liczb topi wobody f i f (gdzie f = - i f = - a i to liczba wyików uzykaych z zatoowaiem obydwu procedury), porówać wartość F z wartością F kr, 6

Przykład Ozaczao zawartość HCl z zatoowaiem dwóch techik aalityczych: kulometryczej i koduktometryczej. Sprawdzić, czy obliczoe wartości odchyleń tadardowych dla uzykaych tymi procedurami erii pomiarowych różią ię między obą w poób tatytyczie itoty. Uzykae wyiki [mol/dm 3 ]: tet F-Sedecora kulometria koduktometria 0,0095 0,003 0,0098 0,00 0,0097 0,0 0,0093 0,008 0,0097 0,006 0,0096 0,004 0,0099 0,009 7

tet F-Sedecora F = dla = F = Obliczoe wartości: kulometria koduktometria = 7 =7 = 0,0000 mol/dm 3 = 0,0003 mol/dm 3 F = =,56 8

Tet F-Sedecora wartości krytycze 3 4 5 6 7 8 9 0 f f 9,00 99,0 9,6 99,7 9,5 99,5 9,30 99,30 9,33 99,33 9,36 99,34 9,37 99,36 9,38 99,38 9,39 99,40 9,40 99,4 3 9,55 30,8 9,8 9,46 9, 8,7 9,0 8,4 8,94 7,9 8,88 7,67 8,84 7,49 8,8 7,34 8,78 7,3 8,76 7,3 4 6,94 8,00 6,59 6,69 6,39 5,98 6,6 5,5 6,6 5, 6,09 4,98 6,04 4,80 6,00 4,66 5,96 4,54 5,93 4,45 5 5,79 3,7 5,4,06 5,9,39 5,05 0,97 4,95 0,67 4,88 0,45 4,8 0,7 4,78 0,5 4,74 0,05 4,70 9,96 6 5,4 0,9 4,76 9,78 4,53 9,5 4,39 8,57 4,8 8,47 4, 8,6 4,5 8,0 4,0 7,98 4,06 7,87 4,03 7,79 7 4,74 9,55 4,35 8,45 4, 7,85 3,97 7,46 3,87 7,9 3,79 7,00 3,73 6,84 3,68 6,7 3,63 6,6 3,60 6,54 8 4,46 8,65 4,07 7,59 3,84 7,0 3,69 6,63 3,58 6,37 3,50 6,9 3,44 6,03 3,39 5,9 3,34 5,8 3,3 5,74 9 4,6 8,0 3,86 6,99 3,63 6,4 3,48 6,06 3,37 5,80 3,9 5,6 3,3 5,47 3,8 5,35 3,3 5,6 3,0 5,8 0 4,0 3,7 3,48 3,33 3, 3,4 3,07 3,0,97,94 7,56 3,98 7,0 6,55 3,59 6, 5,99 3,36 5,67 5,64 3,0 5,3 5,39 3,09 5,07 5, 3,0 4,88 5,06,95 4,74 4,95,90 4,63 4,85,86 4,54 4,78,8 4,46 tet F-Sedecora α = 0,05 α = 0,0 Z tablicy rozkładu F-Sedecora odczytao wartość F kr dla daego poziomu itotości i odpowiedich liczb topi wobody. F kr (α=0,05; f =f =6)= F =,56 4,8 Poieważ F < F kr zatem wyika tąd wioek, że uzykae wartości odchyleń tadardowych ie różią ię między obą w poób tatytyczie itoty (porówywae procedury ie różią ię pod względem precyzji). 9

Δx yt Δx śr x x 3 x x 5 x 6 μ x x śr x4 x j Δx Δx yt Δx i Δx śr δx j δx j -błąd ytematyczy procedury aalityczej, -błąd przypadkowy pojedyczego wyiku, -błąd przypadkowy średiej arytmetyczej, -błąd gruby, 0

Dokładość i miary iedokładości. dokładość wyiku pojedyczego ozaczeia (DOKŁADNOŚĆ): ε = x μ = Δx + Δx + δx x i. dokładość wyiku aalizy (POPRAWNOŚĆ/PRAWDZIWOŚĆ): i x yt i i ε x śr = x μ śr x = Δx yt + Δx śr 3. dokładość procedury aalityczej: ε = E ( x ) μ x met met x = Δx yt

BŁĄD GRUBY wyik jedorazowego wpływu przyczyy działającej przejściowo, wytępuje przy iektórych pomiarach, przyczyy to p.: pomyłka przy odczycie wkazań przyrządu pomiarowego, pomyłka w obliczeiach, zmiea loowa - jedak o iezaym rozkładzie i iezaej wartości oczekiwaej, ajłatwiejzy do wykrycia i uuięcia, bywa zarówo dodati jak i ujemy (iaczej iż w przypadku błędu ytematyczego),

tet Q-Dixoa Spoób potępowaia uzeregować wyiki w ciąg iemalejący, obliczyć wartość roztępu R zgodie ze wzorem: R = x x obliczyć parametry Q i Q wg wzorów: Q = x x R Q = x x R porówać otrzymae wartości z wartością krytyczą Q kr, jeśli, któryś z obliczoych parametrów przekracza wartość krytyczą Q kr to wyik a podtawie, którego zotał obliczoy (x lub x ) ależy odrzucić jako obarczoy błędem grubym i policzyć poowie wartości x śr i, Stoując tet Q-Dixoa moża z daej erii odrzucić tylko jede wyik obarczoy błędem grubym 3

Przykład Wyiki ozaczeń zawartości joów miedzi (Cu + ) w próbce ścieków [mg/dm 3 ]: 0,875 0,863 0,876 0,868 0,77 0,88 0,878 0,869 0,866 Wyiki uzeregowae w ciąg iemalejący: 0,77 0,863 0,866 0,868 0,869 0,875 0,876 0,878 0,88 obliczoe parametry: R = 0,88-0,77=0,0 Q = (0,863-0,77)/R = 0,836 Q = (0,88-0,878)/R = 0,07 4

Tet Q-Dixoa wartości krytycze α 0,0 0,05 0,0 f 3 0,886 0,94 0,988 4 0,679 0,765 0,889 5 0,557 0,64 0,780 6 0,48 0,560 0,698 7 0,434 0,507 0,637 8 0,399 0,468 0,590 9 0,370 0,437 0,555 0 0,349 0,4 0,57 Z tablic rozkładu Q-Dixoa odczytao wartość krytyczą parametru Q kr Q kr (α =0,05; f =9) = 0,437 Q = 0,836 Q = 0,07 Poieważ Q > Q kr wyik ajmiejzy w erii ależy z iej odrzucić jako obarczoy błędem grubym. 5

BŁĄD SYSTEMATYCZNY błąd ytematyczy tały - wartość ie zależy od poziomu zawartości aalitu a, błąd ytematyczy zmiey - wartość błędu zależy (liiowo) od poziomu zawartości aalitu - b µ x Δx yt = a + b µ x x śr =µ x + Δx yt = µ x + a + b µ x = a +(+b) µ x 6

Porówaie dokładości dwóch procedur (wartości średich) Jeżeli porówywae procedury ie różią ię w poób tatytyczie itoty pod względem precyzji (toujemy w tym celu tet F- Sedecora) ich dokładość porówujemy toując tet t-studeta. Spoób potępowaia: obliczyć wartości średie i wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych porówywaymi procedurami, obliczyć wartość parametru t wg wzoru: t = ( ) + ( ) x x ( + ) śr śr + 7

W przypadku, gdy liczebości erii pomiarów dla obu procedur ą jedakowe powyżzy wzór uprazcza ię do potaci: t = x śr x + śr porówać wartość obliczoego parametru t z wartością krytyczą t kr z tablic rozkładu t-studeta dla przyjętego poziomu itotości α oraz liczby topi wobody f= + -, 8

Przykład Ozaczao zawartość HCl dwiema techikami: kulometryczą i koduktometryczą. Porówać precyzję i dokładość obydwu procedur. Uzykae wyiki [mol/dm 3 ]: kulometria koduktometria 0,0095 0,003 0,0098 0,00 0,0097 0,0 0,0093 0,008 0,0097 0,006 0,0096 0,004 0,0099 0,009 9

Obliczoe wartości: kulometria koduktometria = 7 =7 x śr = 0,0096 mol/dm 3 x śr = 0,007 mol/dm 3 = 0,0000 mol/dm 3 = 0,0003 mol/dm 3 Porówaie precyzji - tet F-Sedecora, x śr, x śr F = =,56 30

Tet F-Sedecora wartości krytycze 3 4 5 6 7 8 9 0 f f 9,00 99,0 9,6 99,7 9,5 99,5 9,30 99,30 9,33 99,33 9,36 99,34 9,37 99,36 9,38 99,38 9,39 99,40 9,40 99,4 3 9,55 30,8 9,8 9,46 9, 8,7 9,0 8,4 8,94 7,9 8,88 7,67 8,84 7,49 8,8 7,34 8,78 7,3 8,76 7,3 4 6,94 8,00 6,59 6,69 6,39 5,98 6,6 5,5 6,6 5, 6,09 4,98 6,04 4,80 6,00 4,66 5,96 4,54 5,93 4,45 5 5,79 3,7 5,4,06 5,9,39 5,05 0,97 4,95 0,67 4,88 0,45 4,8 0,7 4,78 0,5 4,74 0,05 4,70 9,96 6 5,4 0,9 4,76 9,78 4,53 9,5 4,39 8,57 4,8 8,47 4, 8,6 4,5 8,0 4,0 7,98 4,06 7,87 4,03 7,79 7 4,74 9,55 4,35 8,45 4, 7,85 3,97 7,46 3,87 7,9 3,79 7,00 3,73 6,84 3,68 6,7 3,63 6,6 3,60 6,54 8 4,46 8,65 4,07 7,59 3,84 7,0 3,69 6,63 3,58 6,37 3,50 6,9 3,44 6,03 3,39 5,9 3,34 5,8 3,3 5,74 9 4,6 8,0 3,86 6,99 3,63 6,4 3,48 6,06 3,37 5,80 3,9 5,6 3,3 5,47 3,8 5,35 3,3 5,6 3,0 5,8 0 4,0 3,7 3,48 3,33 3, 3,4 3,07 3,0,97,94 7,56 3,98 7,0 6,55 3,59 6, 5,99 3,36 5,67 5,64 3,0 5,3 5,39 3,09 5,07 5, 3,0 4,88 5,06,95 4,74 4,95,90 4,63 4,85,86 4,54 4,78,8 4,46 Z tablicy rozkładu F-Sedecora odczytao wartość F kr dla daego poziomu itotości i odpowiedich liczb topi wobody. F kr (α=0,05; f =f =6)= 4,8 F =,56 Poieważ F < F kr zatem wyika tąd wioek, że porówywae procedury ie różią ię między obą, w poób tatytyczie itoty, pod względem precyzji. 3

Porówaie (POPRAWNOŚCI) dokładości - tet t-studeta poieważ liczebości erii pomiarów dla obu procedur ą jedakowe parametr t obliczoo w oparciu o poiżzy wzór: t = x śr obliczoa wartość: x śr t = 7,7 Z tablicy rozkładów wartości krytyczych tetu t-studeta zajdujemy wartość: + t kr (α =0,05; f = f + f = ) =,79 Poieważ t > t kr zatem wyika tąd wioek, że porówywae procedury różią ię pod względem dokładości (POPRAWNOŚCI). Tet t-studeta wartości krytycze f α 0,05 0,0,706 63,567 4,303 9,95 3 3,8 5,84 4,776 4,604 5,57 4,03 6,447 3,707 7,365 3,499 8,306 3,355 9,6 3,50 0,8 3,69,0 3,06,79 3,055 3,60 3,0 4,49,977 5,3,947 6,0,9 7,0,898 8,0,878 9,093,86 0,086,845 3

Jeżeli porówywae procedury różią ię w poób tatytyczie itoty pod względem precyzji (toujemy w tym celu tet F- Sedecora) ich dokładość (POPRAWNOŚĆ) porówujemy toując przybliżoy tet C-Cochraa i Coxa -erie mało licze lub tet Api i Welcha. tet C- Cochraa i Coxa Spoób potępowaia: obliczyć wartości średie i wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych porówywaymi procedurami, obliczyć wartość parametru C wg wzoru: C = x śr z x + z śr gdzie: z = z = 33

obliczyć wartość krytyczą parametru C kr wg wzoru: gdzie: z t + z C kr = z + z t i t wartości krytycze odczytae z tabeli rozkładu t-studeta odpowiedio dla f = - i f = - topi wobody oraz poziomu itotości α, t porówać wartość krytyczą parametru C kr z wartością obliczoą C, 34

Przykład Przeprowadzoo aalizę zawartości wody w herbacie (uchej oczywiście) przez dwa laboratoria. Sprawdzić czy wyiki uzykae przez te laboratoria różią ię pod względem dokładości (POPRAWNOŚCI). Uzykae wyiki: Laboratorium. Laboratorium. = 0,036 g/kg x śr =,35 g/kg = 8 = 8 Porówaie precyzji - tet F-Sedecora = 0,08 g/kg x śr =,4 g/kg, x śr F = = 4,00, x śr 35

Tet F-Sedecora wartości krytycze 3 4 5 6 7 8 9 0 f f 9,00 99,0 9,6 99,7 9,5 99,5 9,30 99,30 9,33 99,33 9,36 99,34 9,37 99,36 9,38 99,38 9,39 99,40 9,40 99,4 3 9,55 30,8 9,8 9,46 9, 8,7 9,0 8,4 8,94 7,9 8,88 7,67 8,84 7,49 8,8 7,34 8,78 7,3 8,76 7,3 4 6,94 8,00 6,59 6,69 6,39 5,98 6,6 5,5 6,6 5, 6,09 4,98 6,04 4,80 6,00 4,66 5,96 4,54 5,93 4,45 5 5,79 3,7 5,4,06 5,9,39 5,05 0,97 4,95 0,67 4,88 0,45 4,8 0,7 4,78 0,5 4,74 0,05 4,70 9,96 6 5,4 0,9 4,76 9,78 4,53 9,5 4,39 8,57 4,8 8,47 4, 8,6 4,5 8,0 4,0 7,98 4,06 7,87 4,03 7,79 7 4,74 9,55 4,35 8,45 4, 7,85 3,97 7,46 3,87 7,9 3,79 7,00 3,73 6,84 3,68 6,7 3,63 6,6 3,60 6,54 8 4,46 8,65 4,07 7,59 3,84 7,0 3,69 6,63 3,58 6,37 3,50 6,9 3,44 6,03 3,39 5,9 3,34 5,8 3,3 5,74 9 4,6 8,0 3,86 6,99 3,63 6,4 3,48 6,06 3,37 5,80 3,9 5,6 3,3 5,47 3,8 5,35 3,3 5,6 3,0 5,8 0 4,0 3,7 3,48 3,33 3, 3,4 3,07 3,0,97,94 7,56 3,98 7,0 6,55 3,59 6, 5,99 3,36 5,67 5,64 3,0 5,3 5,39 3,09 5,07 5, 3,0 4,88 5,06,95 4,74 4,95,90 4,63 4,85,86 4,54 4,78,8 4,46 Z tablicy rozkładu F-Sedecora odczytao wartość F kr dla daego poziomu itotości i odpowiedich liczb topi wobody. F kr (α=0,05; f =f =7)= 3,79 F = 4,00 Poieważ F > F kr zatem wyika tąd wioek, że porówywae procedury różią ię między obą, w poób tatytyczie itoty, pod względem precyzji. 36

Porówaie dokładości - tet C- Cochraa i Coxa Tet t-studeta wartości krytycze obliczoo wartości parametrów: α 0,05 0,0 z z C = = = x śr z z t x + z C kr = z + śr + z z t z = 0,0009 z = 0,000046 C = 3,9 t =t (α =0,05; f =7)=,365 C kr =,365 Poieważ C > C kr zatem ależy twierdzić, że porówywae procedury różią ię pod względem dokładości w poób tatytyczie itoty f,706 63,567 4,303 9,95 3 3,8 5,84 4,776 4,604 5,57 4,03 6,447 3,707 7,365 3,499 8,306 3,355 9,6 3,50 0,8 3,69,0 3,06,79 3,055 3,60 3,0 4,49,977 5,3,947 6,0,9 7,0,898 8,0,878 9,093,86 0,086,845 37

tet Api i Welcha Spoób potępowaia: obliczyć wartości średie i wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych porówywaymi procedurami, obliczyć wartości parametrów ν i c wg wzorów: ν = x śr x + śr c = + gdzie: < z tablicy rozkładu wartości ν o odczytać wartość parametru ν o (c, f, f, α), porówać wartość ν o z wartością obliczoą ν, 38

Przykład Zatoować tet Api i Welcha dla erii wyików porówywaych w poprzedim przykładzie. Dla przypomieia: Uzykae wyiki: Laboratorium. Laboratorium. = 0,036 g/kg x =,35 g/kg = 8 = 8 = 0,08 g/kg x =,4 g/kg 39

Obliczoe parametry: ν = 4, ν = x śr x + śr c = 0,0 c = + 40

z tablicy rozkładu wartości ν o odczytao wartość parametru ν o (c, f, f, α) ν o (0,; 7; 7; 0,05) =,8 ν = 4, Poieważ ν > ν o zatem ależy twierdzić, że porówywae procedury różią ię pod względem dokładości w poób tatytyczie itoty. Wioek taki jak w przypadku zatoowaia tetu Cochraa i Coxa Rozkład ν wartości dla α = 0,05 f f 6 8 0 5 0 c 0,0 0, 0, 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9,0 6,94,90,85,80,76,74,76,80,85,90,94 8,94,90,85,80,76,73,74,76,79,8,86 0,94,90,85,80,76,73,73,74,76,78,8 5,94,90,85,80,76,73,7,7,7,73,75 0,94,90,85,80,76,73,7,70,70,7,7,94,90,85,80,76,7,69,67,66,65,64 6,86,8,79,76,74,73,76,80,85,90,94 8,86,8,79,76,73,73,73,76,79,8,86 0,86,8,79,76,73,7,7,74,76,78,8 5,86,8,79,76,73,7,7,7,7,73,75 0,86,8,79,76,73,7,70,70,70,7,7,86,8,79,75,7,70,68,66,65,65,64 6,8,78,76,74,73,73,76,80,85,90,94 8,8,78,76,74,7,7,73,76,79,8,86 0,8,78,76,73,7,7,7,73,76,78,8 5,8,78,76,73,7,70,70,7,7,73,75 0,8,78,76,73,7,70,69,69,70,7,7,8,78,76,73,7,69,67,66,65,65,64 6,75,73,7,7,7,73,76,80,85,90,94 8,75,73,7,7,7,7,73,76,79,8,86 0,75,73,7,7,7,70,7,73,76,78,8 5,75,73,7,70,70,69,70,70,7,73,75 0,75,73,7,70,69,69,69,69,70,7,7,75,73,7,70,68,67,66,65,65,65,64 6,7,7,70,70,7,73,76,80,85,90,94 8,7,7,70,70,70,7,73,76,79,8,86 0,7,7,70,69,69,70,7,73,76,78,8 5,7,7,70,69,69,69,69,70,7,73,75 0,7,7,70,69,68,68,68,69,70,7,7,7,7,70,68,67,66,66,65,65,65,64 6,64,65,66,67,69,7,76,80,85,90,94 8,64,65,65,66,68,70,7,75,79,8,86 0,64,65,65,66,67,69,7,73,76,78,8 5,64,65,65,65,66,67,68,70,7,73,75 0,64,65,65,65,66,66,67,68,70,7,7,64,64,64,64,64,64,64,64,64,64,64 4

Porówaie wartości średiej z wartością oczekiwaą W tym celu toujemy tet t-studeta. Spoób potępowaia: dla uzykaej badaą metodą erii wyików obliczyć ależy (po wyelimiowaiu ewetualych wyików obarczoych błędami grubymi) wartość średią i wartość odchyleia tadardowego, obliczyć wartość parametru t wg wzoru: t = x śr μ x porówać wartość obliczoego parametru t z wartością krytyczą t kr z tablic rozkładu t-studeta dla przyjętego poziomu itotości α, 4

Przykład Ozaczao zawartość rtęci wykorzytując metodę aborpcyjej pektrometrii atomowej (techika zimych par). W celu określeia poprawości opracowywaej procedury aalityczej wykoao erię 6 pomiarów zawartości joów Hg + w próbkach roztworu wzorcowego o tężeiu 40,0 ±,3 µg Hg + /dm 3 (podaa wartość rozzerzoej iepewości dla k = ). 43

Otrzymae wyiki ozaczeń wraz z obliczoymi wartościami: średią i odchyleiem tadardowym zetawioo w Tabeli: Wyiki ozaczeń [µg Hg + /dm 3 ] Średia [µg Hg + /dm 3 ] Odchyleie tadardowe [µg Hg + /dm 3 ] 36,4 37,9 35,6 38,9 38,7 36,7 37,4,3 44

obliczoe parametry: t = 40 37, 4 t = 4,90, 3 z tablic rozkładu t-studeta odczytao wartość krytyczą parametru t t kr (α =0,05; f =5) =,57 6 poieważ t > t kr, ależy wiokować, że otrzymaa wartość średia różi ię w poób tatytyczie itoty od wartości certyfikowaej. Nie brao tu jedak pod uwagę wartości iepewości wyzaczeia wartości certyfikowaej. Tet t-studeta wartości krytycze f α 0,05 0,0,706 63,567 4,303 9,95 3 3,8 5,84 4,776 4,604 5,57 4,03 6,447 3,707 7,365 3,499 8,306 3,355 9,6 3,50 0,8 3,69,0 3,06,79 3,055 3,60 3,0 4,49,977 5,3,947 6,0,9 7,0,898 8,0,878 9,093,86 0,086,845 45