- •Метрология
- •Литература
- •1 Обработка экспериментальных данных
- •1.1 Определение среднего значения полученного результата
- •1.2 Определение ско данной совокупности (s)
- •1.4 Определение ско погрешности среднего значения ( )
- •1.5 Определение предела возможной погрешности выборки или доверительного интервала результатов измерений для определенной вероятности (δх)
- •1.6 Построение доверительных интервалов
- •1.7 Проверка результатов эксперимента на наличие грубых погрешностей
- •2 Определение достоверности различия между результатами экспериментов
- •3 Контрольные задания
- •Контрольные вопросы:
- •Обработка результатов измерений:
- •Задача 2
- •Содержание
2 Определение достоверности различия между результатами экспериментов
Целью большою количества экспериментов является необходимость установления достоверных различий между результатами, полученных в определенных условиях, выборки которых могут быть сопряженными и независимыми.
Под сопряженными выборками понимают сравнительные наблюдения проведенные в разных точках в одно и то же время. Например, сравниваемые сорта фруктов по содержанию витамина С в разных партиях, возделываемых в различных пунктах.
Независимыми выборки называют в тех случаях, когда выборки получают на одном объекте, но в различное время, например выборка для определения биохимических показателей в плодах яблок одного сорта в различное время. К независимым выборкам могут быть отнесены наблюдения по разным сортам, если все прочие условия выращивания были одинаковыми.
Чаще
всего приходится сравнивать показатели
средней арифметической
.
Например,
достоверны ли различия по содержанию
витамина С в плодах яблок между сортами
Джонатан и Банановое, если среднее
значение содержания витамина С в сорте
Джонатан составляет 39,4,
а
в Банановом – 25,7 мг %. Разница между
этими данными составляет 13,7 мг %.
Самые простые расчеты используются при определении достоверности различий между средними арифметическими независимых выборок при одинаковом числе наблюдений.
При
расчете используются средние показатели:
и
;
СКО
среднего значения;
и
по
формулам, приведенным ранее. Затем
находим расчетный показатель достоверности
(tp):
.
Если рассчитанное значение tp больше табличного значения критерия Стьюдента (tT), то с доверительной вероятностью Р можно считать расхождение между и достоверными (значимыми, неслучайными).
Например, среднее содержание витамина С в плодах яблок сорта Уэлси до 1980 г. составило =11,5, а после 1980 г. =13,1 мг %, СКО соответственно составили: =0,2, а =0,3.
Определим
показатель достоверности
(tp):
.
Полученный показатель достоверности (tp) проверяется по критерию Стьюдента (tТ), который находится по Приложению 1, число степеней свободы d.f.=(nx+ny)-2. До 1980 г. было проведено 4 наблюдения, после также, тогда d.f.= 4+4-2=6. По Приложению 1 находим, что при d.f.=6; Р0,95; tТ=2,45, а при Р0,99; tТ=3,71.
Следовательно, в данном случае разность между средними значениями по содержанию витамина С в плодах до и после 1980 г. достоверна как при Р0,95 так и при Р0,99, т.к. рассчитанное значение показателя достоверности больше табличного по критерию Стьюдента.
Различия
между двумя выборками можно проверить
и по наименее существенной разнице
(НСР), которая выражается в тех же
единицах, что и сравниваемые средние.
НСР показывает то различие между
средними, начиная с которого при
выбранной доверительной вероятности
можно утверждать, что средние существенно
отличаются друг от друга. НСР определяют
по
формуле:
.
Если фактическая разность между средними
величинами равна или более; чем НСР
(
),
то
разность между средними значениями
сравниваемых величин признается
существенной или значимой.
В
нашем примере
.
Следовательно,
в нашем примере и по НСР разность
между
сравниваемыми средними величинами
является существенной
и
достоверной, т.к.
=1,6>
>HCP0,99=1,3.
Если в независимых выборках число наблюдений различное, то показатель достоверности рассчитывается по следующей формуле:
.
Различия между и достоверны, если tP>tT при d.f.=n1+n2-2.
Например:
исследовалось влияние условий хранения
на качество масла растительного.
Измерялось кислотное число масла (мг
КОН) в бутылках из темного стекла (Xi)
и в бутылках из светлого стекла (Уi).
В первом случае проведено 4 опыта, а во
втором – 5. Получены следующие результаты:
=0,71;
0,83; 0,67; 0,76.
=0,83;
1,06; 0,96; 0,59; 0,72. Находим:
;
;
;
;
;
d.f.=4+5-2=7.
Тогда:
.
В Приложении 1 находим табличное значение критерия Стьюдента для d.f.=7 при Р0,95; tТ=2,34, которое оказывается существенно больше tp=0,9, поэтому различия между средними значениями кислотного числа масла при хранении его в бутылках из темного и светлого стекла не существенны и могут быть обусловлены случайными факторами.
Оценка достоверности различий в значениях при сопряженных выборках отличается методом расчета и определением числа степеней свободы.
Например,
при анализе зерна двух сортов пшеницы
(А и В) получены данные о содержании
белка в разных партиях. Сравниваемые
сорта пшеницы возделывались в четырех
различных пунктах, причем всегда на
соседних участках. Для
оценки достоверности различия в
содержании белка показатель достоверности
(tP)
в этом случае рассчитывается по следующей
формуле, где
:
.
Результаты исследований
№ участка |
Содержание белка в пшенице, % |
Разность,
|
Квадрат
разности
|
||
Хi (сорт А) |
Уi (сорт В) |
||||
1 |
18,6 |
17,8 |
0,8 |
0,64 |
|
2 |
16,2 |
15,4 |
0,8 |
0,64 |
|
3 |
17,4 |
16,5 |
0,9 |
0,81 |
|
4 |
20,2 |
19,5 |
0,7 |
0,49 |
|
|
|
|
|
Σ=2,58 |
|
В
данном примере:
.
По значениям Приложения 1 находим
табличные значения критерия Стьюдента
при d.f.=4-1=3
– tT;0,95=3,18;
tT;0,99=5,84,
что значительно меньше рассчитанного
(tP=20),
в этой связи различия в содержании
белка существенны.
Если бы при обработке данных выборки мы пренебрегли сопряженностью опытных данных, то вывод был бы другой, т.е. при статистической обработке этой выборки независимой с одинаковым числом наблюдений мы бы получили:
;
;
tP=
.
Так как в обоих случаях (при Р0,95 и P0,99) табличные значения (2,45 и 3,71) больше рассчитанного (0,65), то следовало бы сделать вывод, что разность между средними значениями не существенна. Но предыдущий способ обработки зависимых (сопряженных) выборок является правильным в этом случае, т.к. учитывает сопряженность экспериментальных данных.
