Eric Cai ha scritto:
Sono contento che ti sia piaciuto, Shalin! Ho lavorato molto duramente su tutte le mie visualizzazioni in questa serie di post del blog ed è gratificante sapere che illustrano bene i concetti! Grazie per aver letto!
Shalin ha scritto:
Il diagramma si spiega bene. Immagine vale più di 1000 parole, dopo tutto.
Saluti,
Creately
Nota dell'editore: Questo post è stato scritto da @eric_cai , un chimico e uno statistico che scrive anche su blog Lo statistico chimico . Segui Eric su Twitter @chemstateric .
preparazione del campione è una parte molto importante della misurazione delle quantità di sostanze nella chimica analitica. Un vantaggio di un buon schema di preparazione del campione è il minimizzazione dell'incertezza cumulativa per la quantità stimata di interesse. Questa serie di blog in due parti mostrerà come è stata chiamata una tecnica statistica di base analisi della varianza (ANOVA) può valutare l'incertezza introdotta in uno schema di preparazione del campione e offrire approfondimenti su come può essere migliorato per ridurre al minimo l'incertezza cumulativa.
La prima parte di questa serie introdurrà il problema e modellerà i dati in un formato pronto per l'analisi. La seconda parte di questa serie utilizzerà ANOVA per partizionare e confrontare le due fonti di variazione in uno schema di preparazione del campione proposto.
Misurazione del sodio nelle patate fritte
Un ingrediente comune nelle patatine è il sale da cucina o il cloruro di sodio. Supponiamo di voler misurare il percentuale di peso di sodio in un sacchetto di patatine. Ecco uno schema possibile per estrarre campioni di chip da questa borsa e prepararli per la misurazione. In questo esempio, la quantità di interesse, solitamente chiamata analita in chimica - è sodio.
- Disegna e peschi in modo casuale quattro chip da un sacchetto.
- Macinare ciascun chip in una pasta omogenea.
- Sciogliere ogni campione di pasta in un beuta d'acqua.
- Disegna tre sottocampioni (chiamati aliquote ) di uguale volume dal campione omogeneizzato di ciascun pallone. Metti ciascuna aliquota in a pallone volumetrico .
- Utilizzare uno strumento o una tecnica analitica per misurare la percentuale in peso di sodio da ciascuna aliquota.
- Calcola la media delle 12 percentuali in peso delle 12 aliquote.
Quello che segue è un diagramma che riassume questo schema.
Fonti di immagini: "Erlenmeyer flask" di Danilo Prudêncio Silva e "Volumetric flask" di Lucasbosch - Opera propria. Autorizzato sotto CC BY-SA 3.0 tramite Wikimedia Commons.
Ecco un set di dati delle percentuali di peso misurato di sodio dalle 12 aliquote; L'ho ottenuto da pagina 736 nel capitolo 29 del 6 esimo edizione di "Quantitative Chemical Analysis" di Daniel Harris.
Stimare la percentuale di peso reale di sodio in questo sacchetto di patatine può essere fatto in modo relativamente semplice - basta scegliere una buona tecnica analitica, costruire una curva di calibrazione e utilizzare la previsione inversa per ottenere una stima puntuale e un intervallo di confidenza. Tuttavia, questo post del blog si concentrerà sulla variazione introdotta durante questo processo di preparazione del campione e su come può essere ridotto al minimo. Questo processo è fondamentale per ridurre al minimo l'incertezza cumulativa per le misurazioni finali delle percentuali di peso.
Immissione e trasformazione dei dati
Inseriamo il set di dati sopra in JMP .
Se si preferisce mostrare la prima aliquota sotto Chip 3 come 0.420, è possibile modificarla nel file Proprietà colonna . Evidenzia tutte le colonne, quindi scegli Standardizza gli attributi sotto il menu Cols.
Nel attributi elenco a discesa, scegliere Formato . Questo attiva il Formato per la modifica.
Cambia il formato da Migliore a Risolto il dic . Nel nuovo disponibile dicembre campo, cambia il valore da 0 a 3.
Si noti ora che la prima aliquota di Chip 3 ora mostra 0.420.
Come vedremo più avanti in questo post, il layout di questo set di dati non è pronto per l'analisi in JMP. Invece, andiamo pila questo set di dati in modo che tutti i valori dei dati siano in una colonna e un'altra colonna indica da quale chip proviene ogni valore. Utilizzeremo in seguito la piattaforma Fit Y di X in JMP e richiede che i dati siano strutturati in questo formato impilato.
Sotto il tavolo menu, scegliere Pila .
Sotto Seleziona colonne , scegliere tutte e quattro le colonne del chip, quindi fare clic Colonne dello stack . Ciò assicurerà che tutte e quattro le colonne saranno impilate. Ho anche inserito i nuovi nomi della tabella di output, la colonna di dati in pila e la colonna dell'etichetta di origine.
Ecco come appare il set di dati impilati.
I dati sono ora pronti per l'analisi! Nel prossimo post sul blog di questa serie in due parti, userò il Misura Y per X piattaforma per visualizzare i dati e analizzarli usando ANOVA .
Concluderò questa serie interpretando i risultati ANOVA per rispondere alla nostra domanda iniziale sul confronto della variazione nelle due fasi del nostro schema di preparazione del campione.
Rimanete sintonizzati!
Riferimento
Harris, DC (2002). Analisi chimica quantitativa (6 esimo edizione). Macmillan.
