Общие методы анализа (стр. 59 )

│Основной эталон, мл│  5  │  10  │  30  │  50  │

│Вода, мл  │  95  │  90  │  70  │  50  │

└───────────────────┴─────────┴──────────┴───────────┴───────────┘

Эталонные растворы I, II, III, IV должны быть свежеприготовленными.

Для сравнения берут равные объемы эталонного раствора и испытуемой жидкости (5 или 10 мл). Сравнение проводят в пробирках бесцветного стекла или стекла одинакового оттенка, одного и того же диаметра с притертыми пробками.

Определение степени мутности окрашенных жидкостей производят в компараторе. Часть испытуемой жидкости фильтруют через бумажный фильтр; в компараторе помещают рядом пробирки с фильтрованной и нефильтрованной жидкостями; позади пробирки с нефильтрованной жидкостью ставят пробирку с растворителем, позади пробирки с фильтрованной жидкостью помещают последовательно пробирки с соответствующими эталонами мутности до появления мути, сходной с мутью нефильтрованной жидкости. Пробирки просматривают при подсвечивании электрической лампой 40 Вт.

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ХИМИЧЕСКОГО

ЭКСПЕРИМЕНТА И БИОЛОГИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ

В настоящей статье для предпочтительного использования приняты следующие обозначения:

  А  - измеряемая величина;

  а  - свободный член линейной зависимости;

  b  - угловой коэффициент линейной зависимости;

  0

  D, D  - доза стандартного и испытуемого препаратов;

  F  - критерий Фишера;

  f  - число степеней свободы;

  i  - порядковый номер варианты;

  L  - фактор, используемый при оценке сходимости

  результатов параллельных определений;

  m, n  - объемы выборки;

  _

  Р, Р  - доверительная вероятность соответственно при

  дву - и односторонней постановке задачи;

  Q1, Qn  - контрольные критерии для идентификации грубых

  ошибок;

  R  - размах варьирования;

  r  - коэффициент корреляции;

  s  - стандартное отклонение;

  2

  s  - дисперсия;

  s_  - стандартное отклонение среднего результата;

  х

  s  - логарифмическое стандартное отклонение;

  lg

  2

  s  - логарифмическая дисперсия;

  lg

  s  _  - логарифмическое стандартное отклонение среднего

  lg x  результата;

  g

  2  2  2

  s, s, s  - общая дисперсия и дисперсия коэффициентов

  0  b  а  линейной зависимости;

  t  - критерий Стьюдента;

  U  - коэффициент для расчета границ среднего

  результата гарантии качества анализируемого

  продукта;

  W  - весовой коэффициент пробита;

  х, y  - текущий координаты в уравнении линейной

  зависимости;

  _

  Y  - активность препарата;

  Xi, Yi  - вычисленные, исходя из уравнения линейной

  зависимости значения переменных х и у;

  Y  - пробит;

  _  _

  х, y  - средние выборки (координаты центра линейной

  зависимости);

  х, y  - i-тая варианта (i-тая пара экспериментальных

  i  i  значений х и у);

_  _

х +/-"ДЕЛЬТА"х  - граничные значения доверительного интервала

  среднего результата;

х  +/-"ДЕЛЬТА"х  - граничные значения  доверительного интервала

i  результата отдельного определения;

  "ДЕЛЬТА" - разность некоторых величин;

  "альфа" - уровень значимости, степень надежности;

  "ДЕЛЬТА"х  - полуширина доверительного интервала величины;

  "дельта" - относительная величина систематической ошибки;

  "эпсилон", - относительные ошибки соответственно результата

  _______  отдельного определения и среднего результата;

  "эпсилон"

  "ми"  - истинное значение измеряемой величины;

  SUM  - знак суммирования (сумма);

  2

  "хи"  - критерий хи - квадрат.

КонсультантПлюс: примечание.

Приказом Минздрава России от 01.01.2001 N 771 взамен настоящей фармакопейной статьи введена в действие с 1 января 2016 года ОФС.1.1.0013.15.

I. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА

РЕЗУЛЬТАТОВ ХИМИЧЕСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

Метрологические характеристики методов и результатов, получаемых при статистической обработке данных эксперимента, позволяют проводить оценку и сравнение как экспериментальных методик, так и изучаемых объектов и на этой основе решать ряд прикладных задач, связанных с определением статистической достоверности результатов исследования.

I.1. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

ОДНОРОДНОЙ ВЫБОРКИ И ИХ ВЫЧИСЛЕНИЕ

Проверка однородности выборки. Исключение выпадающих значений вариант. Термином "выборка" обозначают совокупность статистически эквивалентных результатов (вариант). В качестве такой совокупности можно, например, рассматривать ряд результатов, полученных при параллельных определениях содержания какого-либо вещества в однородной по составу пробе.

  Допустим, что  отдельные  значения  вариант  выборки  объема n

обозначены через  х  (1  <=  i  <=  n)  и  расположены  в  порядке

возрастания:  i

  х ; х ; ... х ; ... х  ; х,  (I.1.1)

  1  2  i  n - 1  n

Результаты, полученные при статистической обработке выборки, будут достоверны лишь в том случае, если эта выборка однородна, т. е. если варианты, входящие в нее, не отягощены грубыми ошибками, допущенными при измерении или расчете. Такие варианты должны быть исключены из выборки перед окончательным вычислением ее статистических характеристик. Для выборки небольшого объема (n < 10) идентификация вариант, отягощенных грубыми ошибками, может быть выполнена, исходя из величины размаха варьирования R (см. уравнения I.1.12, I.1.13 а, б). Для идентификации таких вариант в выборке большого объема (n >= 10) целесообразно проводить предварительную статистическую обработку всей выборки, полагая ее однородной, и уже затем на основании найденных статистических характеристик решать вопрос о справедливости сделанного предположения об однородности (см. выражение I.1.14).

  _

  В большинстве  случаев  среднее  выборки х  является наилучшей

оценкой истинного  значения  измеряемой  величины "ми", если  его

вычисляют как среднее арифметическое всех вариант:

  n

  SUM х

  _  1  i

  х  = ---------  (I.1.2)

  n

  _

  При этом разброс вариант х, вокруг среднего х характеризуется

  i

величиной  стандартного отклонения s.  В количественном химическом

анализе величина s  часто  рассматривается  как  оценка  случайной

ошибки, свойственной данному методу анализа. Квадрат этой величины

2

s  называют дисперсией.  Величина  дисперсии может рассматриваться

как мера воспроизводимости результатов,  представленных  в  данной

  2

выборке. Вычисление  величин s и s проводят по уравнениям I.1.5  и

I.1.6.  Иногда  для  этого  предварительно  определяют  значения

отклонений d  и  число  степеней  свободы  (число  независимых

  i

вариант) f:

  _

  d = х  - х;  (I.1.3.)

  i  i

  f = n - l;  (I.1.4.)

  n  2  n  2  - 2

  SUM d  SUM х  - nх

  2  1  i  1  i

  s  = --------- = ---------------;  (I.1.5.)

  f  f

  ----

  /  2

  s = \/  s  .  (I.1.6.)

Стандартное отклонение среднего  результата S_  рассчитывают  по

по уравнению:  х

  s

  s_  = -------.  (I.1.9.)

  х  ---

  \/ n

  Примечание I.1.1.  При наличии ряда из g выборок с порядковыми

  2

номерами k  (l  <=  k  <=  g)  расчет  дисперсии  s  целесообразно

проводить по формуле:

  i=n  ┌ i=n  ┐

  k=g  k  2  k=g  2  k=g │  k  2  _2 │

  SUM SUM  d  SUM [(n  - 1) s ]  SUM │ SUM  х  - n  х  │

  2  k=1 i=1  ik  k=1  k  k  k=1 └ i=1  ik  k  k ┘

s  = ------------- х ----------------- = ------------------------

  f  f  f

  (I.1.7.)

  При этом число степеней свободы равно:

  k=g

  f =  SUM (n  - 1).  (I.1.8.)

  k=1  k

  где х - среднее k - той выборки; n  -  число вариант  в  k-той

  k  k

  2

выборке; х  - i-тая варианта k-той выборки; s  - дисперсия k-той

  ik  k

выборки; d  - отклонение i-той варианты k-той выборки.

  ik

  Необходимым условием  применения  уравнений  I.1.7  и  I.1.8

является  отсутствие  статистически  достоверной  разницы  между

  2

отдельными значениями s  . В простейшем случае  сравнение  крайних

  k

  2