Etkilerin İstatistiksel Yorumlanması – Farmasötik Analiz İçin Kapiller Elektroforez Yöntemleri – Ayırma Teknolojisi –FARMASÖTİK ANALİZ – Kimya Mühendisliği – Ayırma Teknolojisi Ödevleri – Kimya Mühendisliği Ödev Yaptırma – Kimya Ödev Yaptırma Ücretleri
Etkilerin İstatistiksel Yorumlanması
İstatistiksel değerlendirme bir sınır değerine, yani kritik bir etkiye yol açar ve mutlak değerde sınır değerden daha büyük veya ona eşit olan tüm etkiler, EX önemli olarak kabul edilir. Sınır değeri genellikle aşağıdaki denklemde verilen t-testi istatistiğine dayanır.
Kritik etki, Ekritik, kritik t-değerine (tablo haline getirilmiş), tkritik ve (SE) e bağlıdır. Tkritik, (SE) e ile ilişkili serbestlik derecesi sayısına bağlıdır ve genellikle 1⁄4 0,05 (bazen de 1⁄4 0,01) anlamlılık düzeyinde kabul edilir. JEXj Ecritical ise bir etki önemli kabul edilir. Bir sağlamlık testinde, (SE) e farklı şekillerde tahmin edilebilir. (Tekrarlanan) deneylerin varyansından (Bölüm VII.B.2. (a)), önceden beyan edilen ihmal edilebilir etkilerden veya sonradan tanımlanmış ihmal edilebilir etkilerden kaynaklanır.
(a) (Tekrarlanan) Deneylerin Varyansı (Ara Kesinlik Koşulları):
(SE) e, etkileri hesaplamak için denklemdeki hata kurallarının yayılması kullanılarak ara kesinlik tahminlerinden (Denklem (7)), 6,9 türetilebilir.
burada s2a ve s2b, iki ölçüm setinin varyanslarını temsil eder ve na ve nb bunların karşılık gelen ölçüm sayılarını temsil eder. S2a ve s2b aynı varyansla tahmin edildiğinde, s2 ve na 1⁄4 nb 1⁄4 n, her faktör seviyesinde gerçekleştirilen deney sayısı olduğunda, bir etkinin standart hatası için basitleştirilmiş denklem elde edilir. Varyans, s2, nominal seviyedeki kopyalar, tekrarlanan tasarım deneyleri veya tasarım sonuçlarının kendileri kullanılarak tahmin edilebilir.
- Nominal düzeyde R replikatlarından varyans kullanılırken, Denklem (7) ‘de n 1⁄4 N / 2, N tasarım deney sayısı ile. Denklemler (5) ve (6) ‘da tkritik için serbestlik derecesi sayısı R1.6,9’a eşittir. Bu kopyalar, tekrarlanabilirlik koşulları kullanılırken deneysel hata hafife alındığından ve çoğu etki olduğundan, ara kesinlik koşullarında ölçülmelidir. önemli kabul edilebilir. Bir sağlamlık testinin tekrar üretilebilirlik koşullarını, yani farklı laboratuvarlarda meydana gelenleri simüle ettiği unutulmamalıdır.
Diğer bir gereklilik ise, önceden beyan edilen ihmal edilebilir etkilere dayalı hata tahmini için de önerildiği gibi, en az üç serbestlik derecesi elde etmek için yeterli tekrarın (RZ4) ölçülmesi gerektiğidir (bakınız Bölüm VII.B.2. (B)) . Aksi takdirde (Ro4), tcritical’in değeri çok büyük hale gelir ve bu da gerçekçi olmayan yüksek kritik etkilere neden olur.
- Literatürde bazen uygulanan üçüncü bir seçenek, tasarım deneylerinin varyansını kullanmaktır (y1, y2, y, yN), s2 1⁄4 Pðyi y ̄Þ2 = ðN 1Þ, y ̄ ortalama tasarım cevabı .45,54 O halde n 1⁄4 N / 2 (Denklem (7)) ve tkritik (Denklemler (5) ve (6)) için serbestlik derecesi sayısı N1’e eşittir. Bununla birlikte, (SE) e6,54’ü tahmin etmek için bu varyansın kullanılması tavsiye edilmez, çünkü s2 büyük ölçüde önemli faktörlerden etkilenir. Bu, fazla tahmin edilen bir hata tahmini ile sonuçlanır. Sonuç, hiç veya en fazla bir önemli etkinin tespit edilebilmesidir. Fazla tahmin edilen hata değeri nedeniyle diğer önemli etkiler gizli kalabilir.
(b) Bir Priori Beyan İhmal Edilebilir Etkiler:
(SE) e’yi tahmin etmenin başka bir yolu, iki faktörlü etkileşim etkileri ve kukla faktör etkileri gibi öncelikli olarak ihmal edilebilir olarak kabul edilen etkileri kullanmaktır. FF ve PB tasarımlarında sırasıyla (Denklem (8)). Bu tür etkiler, yalnızca yöntemin deneysel hatası nedeniyle değerlendirilir.
EN ihmal edilebilir bir etkiyi ve nN bu tür etkilerin sayısını temsil eder. Tcritical (Denklemler (5) ve (6)) ile ilişkili serbestlik derecesi sayısı nN.11’e eşittir. (SE) e’nin iyi bir tahminini elde etmek için en az üç ihmal edilebilir etki önerilir.9 Yapılmayan tasarımlar için Bu tür üç etkinin tahmin edilmesine izin verirse, Dong’un algoritmasına göre (SE) e’nin tahmini gibi, yani sonradan tanımlanmış ihmal edilebilir etkilere dayalı olarak alternatif yöntemler kullanmak daha iyidir.
SPSS tablo YORUMLAMA örnekleri
SPSS Betimsel istatistik yorumlama
Veri YORUMLAMA nedir
ANOVA tablosu yorumlama
Verilerin Analizi ve YORUMLANMASI
Tesadüf parselleri deneme deseni
SPSS Descriptive Statistics yorumlama
Anket yorumlama örnekleri
(c) Sonradan Tanımlanmış İhmal Edilebilir Etkiler:
(SE) e ayrıca Lenth18,52 veya Dong.9,18,53 algoritmaları kullanılarak posteriori tanımlanmış ihmal edilebilir etkilerden tahmin edilebilir. Bu ihmal edilebilir etkiler hem incelenen faktörlerden hem de etkileşim veya kukla faktörlerden kaynaklanabilir. Her iki algoritma da aşağıdaki denklemi kullanarak mutlak etkilerin medyanından standart hatanın (s0) bir ilk tahminini hesaplar.
Lenth algoritması daha sonra sözde standart bir hata olan PSE’yi hesaplar. mutlak değerde 2.5s0’dan küçük olan tüm etkilerin medyanı Ej (Denklem (10)). 18,52 Dong’un algoritması, önemli olmadığı düşünülen etkilere dayalı olarak bir son hata tahmini, s1 hesaplar, yani m etkileri Ek 2.5’ten küçük veya buna eşit mutlak değerde olanlar.
Ardışık olarak, her iki algoritma da hata tahmininin ürününe ve kritik bir t değerine eşit hata payı ME denilen kritik bir etkiyi tahmin eder. Anlamlılık düzeyi olarak genellikle 1⁄4 0,05 veya 1⁄4 0,01 seçilir. T-değeri için serbestlik derecesi sayısı, df, Lenth algoritması için f / 3’e eşittir, f faktör etkilerinin sayısıdır (Denklem (11)), 18,52 ise Dong df için m’dir.
Ecritical’e eşit veya daha büyük olan jEXj faktör etkileri önemli kabul edilir. Dong’un algoritması, Lenth’inkinden daha iyi performans gösterir ve tercih edilir, yani elde edilen Ecritical, Lenth ile elde edilenden pratik olarak daha uygundur.
(d) Örnekler:
Referans 22 ve 23’te açıklanan iki örnek için, tepkiler üzerindeki tahmini etkiler (Tablo 8 ve 9) sırasıyla Tablo 10 ve 11’de verilmiştir. Farklı istatistiksel yorumlama yöntemlerine göre bunların önemi, mümkün olduğunda belirlendi.
En uygun yaklaşımlar, hatayı, aptallar veya Dong algoritması gibi öncelikli olarak kabul edilen ihmal edilebilir etkilere dayanarak tahmin eder. Genellikle benzer kritik etkilere neden olurlar.
Nominal seviyedeki tekrarlara dayanan hata tahmini, kritik etkilerin hafife alınmasına neden olur ve sonuç olarak, pratikte ilgili olmayan yüksek sayıda etkinin önemli olduğu kabul edilir, örneğin, A, C, D, I, E ve J’nin yanıt anlamlılık düzeyinde Rsw a 1 0.054 0,05.
Muhtemel bir neden, kopyaların tekrarlanabilirlik koşulları altında ölçülmesidir. Yinelenen tasarım deneyleri için benzer bir sorun ortaya çıkabilir. Bununla birlikte, Tablo 11’de durum böyle değildir veya kritik etki sadece biraz hafife alınmıştır.
Nicel boyutla ilgili bir yanıt için eksik tahmin olması durumunda, önemli olduğu düşünülen etkiler meydana geldiğinden, yöntem yanlış bir şekilde sağlam değildir. Bu temelde bir sorun değildir, çünkü gerekli olmadığında tepki verecektir. Sadece zaman ve para kaybına yol açar. Tersi durum daha kötüdür.
Anket yorumlama örnekleri ANOVA tablosu yorumlama SPSS Betimsel istatistik yorumlama SPSS Descriptive Statistics yorumlama SPSS tablo YORUMLAMA örnekleri Tesadüf parselleri deneme deseni Veri YORUMLAMA nedir Verilerin Analizi ve YORUMLANMASI