Analiza statystyczna w laboratorium badawczym

• Druk: Warszawa, 2019
• Autor: Wojciech Hyk, Zbigniew Stojek
• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe PWN

Kluczowym aspektem pracy laboratorium badawczego jest zapewnienie akceptowalnej jakości
uzyskiwanych wyników pomiarów. Skuteczna realizacja tego zadania wymaga wdrożenia systemu zarządzania jakością badań w laboratorium i starannego doboru narzędzi statystycznych.

Książka Analiza statystyczna w laboratorium badawczym jest odpowiedzią na rosnące wymagania w tym zakresie. Przedstawia podstawowe i zaawansowane narzędzia analizy statystycznej, niezbędne do prowadzenia kontroli jakości pomiarów w laboratorium. Ważne zagadnienia teoretyczne są bogato zilustrowane przykładami oraz studiami przypadków z działalności laboratoriów funkcjonujących w różnych obszarach gospodarki. Szczególny nacisk położony jest na przedstawienie praktycznych aspektów analizy statystycznej powiązanych z takimi zagadnieniami jak:
• szacowanie niepewności pomiaru i konstruowanie budżetów niepewności metod badawczych,
• walidacja lub weryfikacja metod badawczych,
• prowadzenie bieżącej kontroli jakości pomiarów za pomocą kart kontrolnych,
• podstawy chemometrii.

Szybko rosnąca liczba wykonywanych pomiarów w ramach badań podstawowych i aplikacyjnych wymusza konieczność zautomatyzowania procesu rutynowej kontroli jakości pomiarów w laboratorium. W tym kierunku idzie zaprezentowana w książce autorska usługa e-stat – analiza statystyczna online, pozwalająca na prowadzenie (często bardzo złożonych) obliczeń statystycznych przez internet (w chmurze). W usłudze e-stat zostały zaimplementowane użyteczne metody analizy statystycznej obejmujące: testowanie statystyczne, metody oparte na regresji liniowej, analizę błędu losowego, analizę błędu systematycznego, szacowanie niepewności pomiaru metodą propagacji niepewności standardowych oraz symulacji Monte Carlo, konstruowanie kart kontrolnych oraz szeregów czasowych.

Książka Analiza statystyczna w laboratorium badawczym łączy dwie istotne funkcje: podręcznika systematyzującego wiedzę w zakresie analizy statystycznej zbiorów danych eksperymentalnych oraz przewodnika w prowadzeniu kontroli jakości pomiarów w laboratorium badawczym. Ukazuje czytelnikowi wszystkie istotne ogniwa procesu oceny jakości wyników pomiarów poczynając od sformułowania problemu, poprzez wybór właściwego narzędzia służącego do jego rozwiązania, przeprowadzenie obliczeń numerycznych, a kończąc na interpretacji uzyskanych wyników. Z książki skorzystają niewątpliwie pracownicy instytutów naukowo-badawczych, laboratoriów przemysłowych, analitycznych, medycznych i ochrony środowiska, inspektoratów weterynaryjnych i higieny, stacji sanitarno-epidemiologicznych, uczelni wyższych, a także studenci.

• Kategorie:
  1. Ebooki i Audiobooki »
  2. Ebooki »
  3. Ebooki popularnonaukowe i specjalistyczne »
  4. Chemia
• Język wydania: polski
• ISBN: 978-83-01-20824-0
• ISBN druku: 978-83-01-20824-0
• Liczba stron: 270

Od autorów  9
1. Podstawowe pojęcia w analizie statystycznej    11
	1.1. Podstawowe definicje  11
		1.1.1. Próbka analityczna  11
		1.1.2. Próbka statystyczna, losowa  11
		1.1.3. Średnia arytmetyczna próbki statystycznej  12
		1.1.4. Rozrzut (rozstęp) wyników  12
		1.1.5. Wariancja  12
		1.1.6. Odchylenie standardowe  13
		1.1.7. Względne odchylenie standardowe  13
		1.1.8. Współczynnik zmienności  14
		1.1.9. Błąd standardowy  14
		1.1.10. Niepewność pomiaru  14
		1.1.11. Precyzja  14
		1.1.12. Dokładność i poprawność  14
		1.1.13. Materiał odniesienia  15
		1.1.14. Pomiar  15
	1.2. Rozkład normalny (Gaussa)  16
	1.3. Cyfry znaczące  27
	1.4. Reguły zaokrąglania liczb  29
	1.5. Wynik pomiaru i jego zapis  30
2. Błędy i niepewność pomiaru  32
	2.1. Błędy pomiarowe  33
	2.2. Szacowanie niepewności pomiaru  35
	2.3. Propagacja niepewności  39
	2.4. Propagacja niepewności w praktyce laboratoryjnej. Przykłady  45
	2.5. Niepewność rozszerzona  53
3. Testy statystyczne  55
	3.1. Testy na wykrycie błędu grubego  55
		3.1.1. Test Dixona  56
		3.1.2. Test Grubbsa  58
	3.2. Testy istotności  60
		3.2.1. Porównanie wartości średniej próbki z wartością prawdziwą   60
		3.2.2. Porównanie wartości średnich dwóch serii  63
		3.2.3. Porównanie wartości parami  66
		3.2.4. Testy istotności jedno- i dwustronne  68
		3.2.5. Porównanie odchyleń standardowych: test F  70
		3.2.6. Podsumowanie  71	
	3.3. Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA)  73
4. Regresja liniowa  82
	4.1. Regresja liniowa zwykła  82
	4.2. Krzywa kalibracyjna. Wyznaczanie stężenia analitu w badanej próbce  86
	4.3. Metoda kilkakrotnego dodatku wzorca  90
	4.4. Regresja liniowa ważona (Y)  92
	4.5. Regresja liniowa ważona (X,Y) z uwzględnieniem niepewności obu zmiennych  97
	4.6. Regresja funkcji liniowej – podsumowanie  111
	4.7. Linearyzacja funkcji  114
5. Walidacja metody pomiarowej  118
	5.1. Zakres roboczy (analityczny) i charakterystyka krzywej kalibracyjnej  119
	5.2. Powtarzalność  122
	5.3. Odtwarzalność  125
	5.4. Obciążenie  129
	5.5. Poprawność  140
	5.6. Odporność  140
	5.7. Granica wykrywalności i granica oznaczalności  141
	5.8. Szacowanie niepewności pomiaru  143
	5.9. Studia przypadków  143
		5.9.1. Paliwa stałe – wyznaczanie parametrów fi zykochemicznych  144
		5.9.2. Oznaczanie chemicznego zapotrzebowania tlenu (ChZT) metodą dichromianową w próbkach wodnych  174
		5.9.3. Wagowe oznaczanie włókna surowego w paszach pochodzenia roślinnego  190
6. Karty kontrolne  199
	6.1. Karty Shewharta  199
	6.2. Karta CuSum  214
7. e-stat: analiza statystyczna przez internet  216
	7.1. Krótka charakterystyka modułów e-stat  217
		7.1.1. Testy statystyczne  217
		7.1.2. Regresja liniowa  218
		7.1.3. Błąd losowy  219
		7.1.4. Błąd systematyczny  220
		7.1.5. Karty kontrolne  221
		7.1.6. Szacowanie niepewności  221
		7.1.7. Tablice rozkładów statystycznych  222
	7.2. Walidacja metody pomiarowej oraz konstrukcja budżetu niepewności za pomocą usługi e-stat  222
		7.2.1. Konstrukcja i charakterystyka krzywej kalibracyjnej  . 223
		7.2.2. Badanie precyzji w warunkach powtarzalności  233
		7.2.3. Badanie obciążenia  237
		7.2.4. Szacowanie niepewności  244
8. Wstęp do chemometrii  251
	8.1. Przygotowanie danych do obróbki chemometrycznej  252
		8.1.1. Transformacje zmiennych  252
	8.2. Analiza podobieństwa  253
	8.3. Metoda głównych składowych  255
	8.4. Optymalizacja – metoda simpleksu  255
	8.5. Rozpoznawanie obrazów  258
	8.6. Sposób pomiaru ilości informacji uzyskanej w procesie analitycznym  260
9. Tablice  262
Literatura   266
Skorowidz 268