Упрощенная HTML-версия
х
1
, х
2
…..х
n
, где
х
1 -
минимальная величина, а
х
n
- максимальная величина. При этом
крайние результаты буду подозрительны как случайные ошибки, поэтому для них находят
значение критерия
Q:
1
1 2
1
x x
x x
Q
n
и
1
1
x x
x x
Q
n
n
n
n
.
Q
1
и
Q
n
должны быть < 1.
Найденные значения
Q-теста
сопоставляют с табличным значением, выбранным
для доверительной вероятности (
Р = 0,90; 0,95; 0,99
) и заданного числа опытов
(n).
Чаще
используют значение
Р = 0,90.
Например, согласно табличным данным при
Р= 0,90 и n = 5, Q
табл.
= 0,64.
Если рассчитанный критерий
Q > Q
табл.,
то проверяемый результат при заданной
вероятности является грубым промахом, и его исключают.
Если рассчитанный критерий
Q < Q
табл.,
то проверяемый результат оставляют.
Оставшиеся после исключения грубых промахов результаты параллельных
анализов повторно проверяют по
Q – тесту
.
Примечание.
Критерий
Q – тест
является грубым критерием, его не используют
при малых значениях числа опытов
(n = 2 - 4).
В сомнительных случаях следует повторить анализы, получить большее число
данных (5 или 6) и анализировать всю совокупность результатов параллельных анализов.
2 этап. Расчет дисперсий и стандартного отклонения результатов
параллельных анализов.
1.
При небольшом значении числа опытов (n=2 - 20).
Результаты анализа рассматривают
как
малую выборку
значений случайной величины и рассчитывают
выборочную
дисперсию
:
1
)
(
1
2
2
n
x x
S
n
i
i
- дисперсия;
2
2
S S S
- стандартное отклонение;
x
S
S
r
- относительное стандартное отклонение (безразмерная величина,
используется для характеристики воспроизводимости методик анализа).
2.
При большом значении числа опытов (n >20 -30).
Результаты анализа рассматривают
как
генеральную совокупность
и рассчитывают дисперсию и стандартное отклонение
для
генеральной совокупности
:
n
x x
n
i
i
1
2
2
)
(
- дисперсия;