лідовності збільшення індексу i, так щоб кожному номеру лабораторії відповідала група значень kij, що відносяться до різних рівнів. Значення статистики Внутрішньолабораторний сумісності Манделя k, згруповані по лабораторіях наведені на малюнку 3.3.
Малюнок 3.3 - Титрування креозотового масла. Значення статистики Внутрішньолабораторний сумісності Манделя k, згруповані по лабораторіях
Вивчаючи діаграми для h і k, можна відзначити, що наочні представлення результатів для окремих лабораторій помітно відрізняються від інших. Це виражається в послідовно високої або низької внутріелементной варіації та/або в послідовно високих або низьких середніх значеннях для базових елементів за багатьма рівнями. З такими лабораторіями потрібно встановити контакт, щоб постаратися з'ясувати причину розбіжностей.
На підставі отриманих відомостей експерт за статистикою може:
- зберегти на даний момент результати лабораторії;
- попросити лабораторію виконати вимір заново (якщо це можливо);
- виключити дані лабораторії з аналізу.
У діаграмах для h можна побачити різні прояви. В одному випадку всі лабораторії можуть мати як позитивні, так і негативні значення h на різних рівнях експерименту. В іншому випадку окремі лабораторії можуть мати тенденцію до поданням або тільки позитивних, або тільки негативних значень h, і кількість лабораторій, що дають негативні значення, приблизно дорівнює кількості лабораторій, що дають позитивні значення. Жодне з цих проявів не є незвичайним або потребують вивчення, хоча в другому випадку може виникнути думка про існування в лабораторії якогось загального джерела систематичної похибки. Однак якщо всі значення h для однієї лабораторії мають один знак, а для інших лабораторій - інший, то в цьому випадку необхідно спробувати знайти причину. Також потрібно шукати причини розбіжностей, якщо значення h для лабораторії, по-перше, є порівняно великими і, по-друге, деяким систематичним чином залежать від рівня експерименту. На діаграмах для h проводять лінії, відповідні індикаторам. Ці індикаторні лінії служать орієнтирами при аналізі діаграм.
Якщо одна з лабораторій виділяється за статистикою k, маючи при цьому багато великих значень, то повинна бути встановлена ??причина цього, яка вказує на гіршу повторюваність в порівнянні з іншими лабораторіями. Наприклад, лабораторія могла б мати послідовно менші значення k, якби не впливали такі фактори, як завищення при округленні своїх даних або недостатня чутливість в діапазоні вимірювань. На діаграмах для k також проводяться лінії відповідно до індикаторів, службовці орієнтирами при аналізі діаграм.
Коли з частини діаграми для h або k, що відноситься до якоїсь лабораторії, видно, що деякі значення близькі до критичних, тобто відповідним індикаторним лініях, потрібно розглянути всю діаграму для рівня. Нерідко значення, представляє великий в частині діаграми, що відноситься до лабораторії, виявляється в розумних межах сумісним зі значеннями для інших лабораторій на тому ж рівні. Однак якщо виявляється, що воно сильно відрізняється від значень для інших лабораторій, то необхідно спробувати з'ясувати причину.
На додаток до діаграм h і k гістограми середніх значень і розбіжностей для базових елементів можуть показати наявність, наприклад, двох незбіжних підмножин результатів вимірювань. Такий випадок зажадав би спеціального підходу, оскільки загальний основний принцип, що лежить в основі методів, описуваних тут, припускає єдине безліч з унімодального розподілом.
3.2.2 Статистичне тестування викидів
Для аналізу даних на наявність викидів рекомендується наступна методика:
) Для ідентифікації викидів застосовують критерії:
- якщо значення заходи, обумовленою статистичними критерієм (значенням тестової статистики), менше (або дорівнює) 5% -ного критичного значення тестової статистики (критичного значення при 5% -му рівні значущості), то тестируемую позицію визнають коректної;
- якщо значення тестової статистики більше 5% -ного критичного значення і менше (або дорівнює) 1% -ного критичного значення, то тестируемую позицію називають квазівибросом і відзначають однією зірочкою;
- якщо значення тестової статистики більше 1% -ного критичного значення, то тестируемую позицію називають статистичними викидом і відзначають двома зірочками.
) Далі проводять дослідження з метою з'ясування, чи можуть квазівиброси та/або статистичні викиди бути пояснені будь-якої технічної помилкою, наприклад:
- помилкою при виконанні вимірювання;
- помилкою в розрахунках; ...
