Eric Cai a écrit:
Je suis content que tu aies aimé, Shalin! J'ai beaucoup travaillé sur toutes mes visualisations dans cette série de billets de blog et il est gratifiant de savoir qu'elles illustrent bien les concepts! Merci d'avoir lu!
Note de l'éditeur: Cet article a été écrit par @eric_cai , un chimiste et statisticien qui blogue également à Le statisticien chimique . Suivez Eric sur Twitter @chemstateric .
La préparation des échantillons est une partie très importante de la mesure de quantités de substances en chimie analytique. L’un des avantages d’un bon schéma de préparation des échantillons est la minimisation de l'incertitude cumulée pour la quantité estimée d'intérêt. Cette série de blogs en deux parties montrera comment une technique statistique de base appelée analyse de variance (ANOVA) peut évaluer l’incertitude introduite dans un schéma de préparation d’échantillons et proposer des pistes pour l’améliorer afin de minimiser l’incertitude cumulative.
La première partie de cette série présentera le problème et formera les données dans un format prêt à être analysé. La deuxième partie de cette série utilisera l'ANOVA pour partitionner et comparer les deux sources de variation dans un schéma de préparation d'échantillons proposé.
Mesurer le sodium dans les croustilles
Un ingrédient commun dans les croustilles est le sel de table ou le chlorure de sodium. Supposons que vous souhaitiez mesurer le pourcentage en poids de sodium dans un sac de croustilles. Voici un schéma possible pour prélever des échantillons de puces dans ce sac et les préparer pour la mesure. Dans cet exemple, la quantité d’intérêt - généralement appelée la analyte en chimie - est le sodium.
- Tirez au hasard et pesez quatre jetons dans un sac.
- Broyer chaque puce en une pâte homogène.
- Dissoudre chaque échantillon de pâte dans un Erlenmeyer de l'eau.
- Tracez trois sous-échantillons (appelés des aliquotes ) de volume égal à partir de l'échantillon homogénéisé, chaque ballon. Mettez chaque aliquote dans un fiole jaugée .
- Utilisez un instrument analytique ou une technique pour mesurer le pourcentage en poids de sodium de chaque aliquote.
- Calculez la moyenne des 12 pourcent en poids des 12 parties aliquotes.
Ce qui suit est un diagramme qui résume ce schéma.
Sources de l'image: "Erlenmeyer" de Danilo Prudêncio Silva et "Flacon volumétrique" de Lucasbosch - Travail personnel. Sous licence CC BY-SA 3.0 via Wikimedia Commons.
Voici un ensemble de données de pourcentages en poids mesurés de sodium provenant des 12 aliquotes; Je l’ai obtenu à la page 736 du chapitre 29 de la 6 th édition de «Analyse chimique quantitative» de Daniel Harris.
L'estimation du pourcentage de poids réel de sodium dans ce sac de croustilles peut être effectuée de manière relativement simple - il suffit de choisir une bonne technique analytique, construire une courbe d'étalonnage et utiliser la prédiction inverse pour obtenir une estimation ponctuelle et un intervalle de confiance. Cependant, cet article de blog se concentrera sur la variation introduite tout au long de ce processus de préparation des échantillons et sur la façon de la minimiser. Ce processus est essentiel pour réduire au minimum l’incertitude cumulative des mesures finales des pourcentages en poids.
Saisie et transformation des données
Entrons le jeu de données ci-dessus dans JMP .
Si vous préférez montrer la première aliquote sous la puce 3 à 0,420, vous pouvez modifier cela dans Propriétés de la colonne . Mettez en surbrillance toutes les colonnes, puis choisissez Normaliser les attributs sous le menu Cols.
dans le Les attributs liste déroulante, choisissez Format . Cela active le Format pour modification.
Changer le format de Meilleur à Fixe Dec . Dans le nouveau disponible déc champ, changez la valeur de 0 à 3.
Notez maintenant que la première aliquote sous la puce 3 affiche désormais 0,420.
Comme vous le verrez plus loin dans cet article de blog, la mise en page de cet ensemble de données n'est pas prête pour l'analyse dans JMP. Au lieu de cela, empiler cet ensemble de données de sorte que toutes les valeurs de données se trouvent dans une colonne et une autre colonne indique de quelle puce provient chaque valeur. Nous utiliserons plus tard la plate-forme Fit Y by X dans JMP, qui nécessite que les données soient structurées dans ce format empilé.
Sous le Table menu, choisissez Empiler .
Sous Sélectionner des colonnes , choisissez les quatre colonnes de puce, puis cliquez sur Colonnes de la pile . Cela garantira que les quatre colonnes seront empilées. J'ai également entré les nouveaux noms de la table de sortie, de la colonne de données empilée et de la colonne d'étiquette source.
Voici à quoi ressemble l'ensemble de données empilées.
Les données sont maintenant prêtes pour l'analyse! Dans le prochain article de blog de cette série en deux parties, je vais utiliser le Fit Y par X plate-forme pour visualiser les données et les analyser en utilisant ANOVA .
Je conclurai cette série en interprétant les résultats de l'ANOVA pour répondre à notre question initiale sur la comparaison de la variation entre les deux étapes de notre schéma de préparation des échantillons.
Restez à l'écoute!
Référence
Harris, DC (2002). Analyse chimique quantitative (6 th édition). Macmillan.
