当前课程知识点：寻据而来-药学数据统计 > 第二章 试验数据的误差分析 > 2.1 误差可以避免吗 > 2.1 误差可以避免吗
同学们
大家好
今天我们介绍试验数据误差分析方法
试验的成果最初往往是以数据形式表达的
如果要得到变化规律的结果
就必须对数据测量产生的误差进行控制和分析
误差可以避免吗
在试验过程中
由于试验仪器精度的限制
实验方法的不完善
实验人员科学水平的局限等
试验数据都会有些波动
在数值上表现为实验误差
误差自始至终存在于一切科学实验过程中
随着科学水平的提高和人们
经验、技巧、专门知识的丰富
误差可以被控制得越来越小
但有些误差不能完全消除
根据误差产生的原因
可将误差分为随机误差
系统误差和过失误差
随机误差
是由于试验过程中一系列偶然因素造成的
例如气温的微小变动
仪器的轻微振动
电压的微小波动等
这些偶然因素是实验者无法严格控制的
所以随机误差一般是不可避免的
系统误差
是由于仪器结构不完善
仪器未校准好
测量方法不完善等原因造成的误差
系统误差的特点是测量结果向一个方向偏离
其数值按一定规律变化
具有单向性
只要对系统误差产生的原因有了充分的认识
系统误差是可以进行校正或设法消除的
过失误差
是一种显然与事实不符的误差
亦称为粗大误差
它主要是由于实验人员粗心大意造成的
如记录错误或操作失误等
所以只要实验者加强工作责任心
过失误差是完全可以避免的
误差的大小会影响试验结果的好坏
为了说明这个问题
我们先明确数据的三个概念
准确度
表示测量值与真实值的符合程度
精密度
表示在相同条件下,同一样品重复测定值之间的一致程度
正确度
多次重复测量所得的平均值与某个参考值间的一致程度
精密度是保证准确度的先决条件
精密度不符合要求
如同射出的乱箭
击中靶心的密度不高
所测结果就不可靠
但是精密度再高
如果失去正确度
如同离靶的箭
既使全部射在了靶外的同一个点上
也已经与准确度无关
正确度和准确度是试验设备的重要参数
这两个参数质量监督部门会检验
这里我们重点讨论与操作误差相关的精密度问题
例如
甲、乙两人对同一个产品进行多次测量
得到两组数值
它们的平均值均为11.45
很显然
甲组数据的波动小
彼此一致程度好于乙组
所以甲组数据的精密度较高
对于少数数据
我们可以直观比较就能判断优劣
当数据量较大
或者数据波动程度接近
比如
以下得到的两组测量结果
数据波动程度难分高低
数据的精密度该如何判断呢
试验值精密度高低的判断最简单和常用指标是
极差R
标准偏差SD
方差S2
相对标准差RSD
它们的计算公式如下
设n个试验数据按从小到大的顺序排列
得到n个 有序数据
极差是数据中的最大值与最小值的差值
标准差是每个数据偏离平均值的平方之和除以样本的自由度
方差是标准差的平方值
相对标准差是标准差与平均值的商
常用百分率来表示
它们的取值越小
说明数据的精密度越好
分别计算两组数据的极差R
标准偏差SD
方差S2
相对标准差RSD
有关计算结果见列表所示
从表2-1的数据可以看到
虽然两组数据的算术平均值相差不大
但从其他统计项目明显看出
方法2数据的波动性更小
也就是说方法2的精密度较高
这节课就讲到这里
同学们再见
-1.1 数据需要分析吗
-1.2 课程纲要及参考源
-1.3 数据分析的对象和任务
-1.4 从数据中获取信息
-第一章习题
-2.1 误差可以避免吗
-2.2 误差检验
--2.2 误差检验
-2.3 发现异常值
-2.4 误差是可以传递的
-2.5 数据的正态性检验
-2.6 统计助手---软件工具的介绍
-第二章习题
-3.1 各组间的差异可以衡量吗
-3.2 对照标准值比较差异
-3.3 两组数据的差异性比较
-3.4 两组配对数据差异性比较
-3.5 同环境下多组数据对比
-第三章习题
-4.1 有因就有果吗
-4.2 相关与回归方程的建立与检验
-4.3 多元回归及可信赖检验
-4.4 应当避免的数据坑
-第四章习题
-5.1 实验需要设计吗
-5.2 两因素的方差分析
-5.3 全因子设计实验
-5.4 部分因子设计实验
-5.5 响应曲面实验设计
-5.6 正交试验设计
-5.7 均匀设计实验
-5.8 无附加约束的混料实验设计
-5.9 有附加约束的混料设计
-5.10 均匀混料实验设计
-第五章习题
-6.1 聚类分析
--6.1 聚类分析
-6.2 判别分析
--6.2 判别分析
-第六章习题
-7.1 麻辛石甘汤与新冠疫情
-7.2 中药注射剂再评价
-7.3 幸存者偏差
