Phân tích thống kê cho nhà Hóa học

Hầu hết các thực nghiệm phân tích mang lại số liệu đo đạc cần được biểu thị, được phân tích và được làm sáng tỏ trong mối quan hệ của các hiện tượng hóa học đang được nghiên cứu. Cho nên các dữ liệu và phép phân tích liên quan dùng để làm bằng chứng phong phú, có thể mang lại sự diễn đạt thông tin cần thiết để sử dụng. Khoa học thống kê cung cấp nhiều phương thức thông qua cách biểu diễn đa dạng, phương thức đơn giản, phổ biến để giúp các nhà khoa học trong việc sưu tầm và phân tích dữ liệu của họ để thông tin trong dữ liệu có thể trở thành thông tin khoa học hữu ích và có ý nghĩa hơn. Mở đường cho nguyên lý, quan niệm khoa học thống kê bắt đầu vào thế kỷ XVIII từ

William P Gardiner Khoa Toán, Đại học Glasgow Caledonian, Glasgow, UK Phân tích thống kê cho nhà Hóa học Cách tiếp cận theo phần mềm (Bản dịch lớp Cao học khóa 20 – Khoa Hóa học, Trường ĐHKHTN- Phùng Mạnh Quân biên tập) Hà Nội, 3- 2010 i Lời mở đầu Các nhà hóa học thực thực nghiệm để tìm hiểu tượng hóa học, để theo dõi phát triển quy trình phân tích mới, để khảo sát yếu tố hóa học nhiệt độ, nồng độ chất xúc tác, pH, điều kiện bảo quản chất quy trình phân tích ảnh hưởng đến kết hóa học đến mức độ Tất thực nghiệm hóa học cho ta liệu, liệu cần phân tích làm sáng tỏ kết thực nghiệm yếu tố hóa học ảnh hưởng đến kết đo đạc Để diễn giải số liệu hóa học thành kết hóa học có ý nghĩa, nhà hóa học phải có khả sử dụng công cụ trình bày phân tích, từ đánh giá thông tin hóa học số liệu thu thập Phương pháp phân tích liệu thống kê cung cấp công cụ trên, phương pháp cần tích hợp vào việc thiết kế thống kê thực nghiệm hóa học, kể thực nghiệm phức tạp Vì thế, nhà hóa học cần quen thuộc với kỹ thuật thống kê thăm dò suy luận thiết kế thực nghiệm để thu thông tin hóa học thích hợp đối tượng nghiên cứu xử lý số liệu thu thập để tăng thêm kiến thức tượng hóa học nghiên cứu Mục đích sách nhằm giúp nhà hóa học hiểu rõ giá trị cách sử dụng thống kê, trang bị khả ứng dụng phương pháp thống kê biết cách lập luận từ việc trình bày phân tích liệu hóa học thu từ thực nghiệm Chủ đề sách mô tả ứng dụng kỹ thuật thống kê sử dụng liệu hóa học thực tế chúng có khả mô tả phân tích liệu khái niệm mô tả Sự mô tả giải thích từ khía cạnh phân tích liệu khai thác phân tích liệu suy luận thông qua cung cấp lời giải cụ thể Điều giúp người đọc hiểu rõ cách phân tích liệu thống kê đóng vai trò thiết kế sáng tỏ khía cạnh thực nghiệm hóa học Tôi tán thành xu sử dụng phân tích số liệu khai thác giảng dạy thống kê để khảo sát liệu hình ảnh số cho xu hướng nhóm sẵn có Sử dụng phần mềm thống kê dễ dàng xử lý số liệu cho phép người dùng tập trung vào số liệu thu thập Các công cụ thống kê mô tả theo cách thực tiễn để giúp người đọc hiểu cách sử dụng kỹ thuật Các vấn đề kỹ thuật thuộc toán học tính toán nhấn mạnh lại nhờ vào việc cung cấp cho người đọc minh họa cách khai thác số liệu, từ người đọc dễ dàng liên hệ xem xét minh họa sở phần mềm (Excel Minitab) Mục đích sách để cung cấp cho người đọc kỹ kỹ thuật thống kê, từ người đọc áp dụng vào số liệu thực nghiệm sử dụng minh họa thực tế Mỗi chương bao gồm tập đơn giản, dễ ứng dụng cho người đọc để giúp người đọc biết cách trình bày phân ii tích liệu sử dụng nguyên lý kỹ thuật mô tả Tổng hợp lời giải tập trình bày phần cuối Tôi không cố dự định trình bày hết tất lĩnh vực sử dụng thống kê thực nghiệm hóa học, mà trình bày phần ban đầu phân tích liệu khai thác phần mềm Nhiều kỹ thuật nhắc tới, ví dụ Kế hoạch hóa thực nghiệm phân tích đa biến (MVA), chúng có ứng dụng rộng để giải vấn đề hóa học, chủ đề trình bày đủ để tìm hiểu cách độc lập iii Thuật ngữ Absolute error Sai số tuyệt đối Sự sai khác giá trị thực giá trị đo kết hóa học Accuracy Độ xác Mức độ phù hợp lần đo lặp lại tính chất hóa học giá trị chuẩn biết Alternative hypothesis Đối giả thiết (Giả Giả thiết thể khác biệt thay đổi (ký thiết khác không) hiệu H1 AH) Analysis Variance of Phân tích phương Kỹ thuật tách tổng biến thiên đo đạc thực sai nghiệm thành nguồn khác tương ứng với thành phần điều khiển không điều khiển Bias Độ Blocking Sự nhóm khối Nhóm đơn vị thực nghiệm khối đồng với mục đích thực nghiệm Boxplot Đồ thị hộp Một đồ thị liệu bao gồm phần dư hộp từ điểm tứ vị phân lên tứ vị phân phân cắt số trung vị nhằm mục đích xác định độ trải rộng liệu với giá trị ngoại lai Chemometrics Hóa đạc Một phương pháp kết hợp toán học thống kê nhằm tách thông tin từ liệu hóa học Cluster analysis Phân tích nhóm Một quy trình phân loại nhóm MVA (phân tích đa biến) để xác định nhóm phần tử dựa vào việc đo đạc nhiều biến kết Confidence interval Khoảng tin cậy Một khoảng giá trị chứa kết thực nghiệm sau ước lượng chênh lệch Mức độ biến thiên số liệu thực nghiệm so với số liệu chuẩn Correspondence Phân tích tương Một phương pháp xếp MVA nhằm đánh giá quan cấu trúc mô hình liệu đa biến analysis iv Một kỹ thuật để giảm tập liệu đa biến thành phần không tương quan, từ giải thích cấu trúc hóa học liệu Data reduction Rút gọn liệu Decision rule Quy tắc định Cách dùng phép thống kê thử nghiệm giá trị p để định việc chấp nhận hay phủ định giả thiết không phân tích liệu kết luận Degrees of Bậc tự freedom (df) Số lần đo độc lập dùng để ước lượng tham số Nó thường tương ứng với số lần đo trừ số tham số để ước lượng Descriptive statistics Thống kê mô tả Bao gồm tổ chức liệu, mô tả hình ảnh tính toán thống kê liên quan Distance Khoảng Đo mức độ giống hay khác mẫu hay nhóm mẫu dựa đặc điểm chung với giá trị nhỏ thị đồng dạng Dotplot Đồ thị điểm Một loại đồ thị liệu quan sát biểu thị điểm để từ xác định vị trí tương đối so với đo đạc khác tập liệu Eigenvalues Giá trị đặc trưng Sự đánh giá tầm quan trọng ‘biến suy’ phương pháp MVA mặt giải thích cấu trúc liệu đa biến Eigenvectors Vecto đặc trưng Hệ số ước lượng biến đáp ứng ‘biến suy’ phương pháp MVA Error Sai số Sự khác biệt kết đo hóa học so với giá trị thực Estimation Ước lượng Phương pháp ước lượng độ lớn yếu tố thực nghiệm lên thực nghiệm hóa học Experiment Thực nghiệm Kế hoạch để thu thập thông tin kết hóa học khẳng định kết từ nghiên cứu trước Experimental design Kế hoạch hóa thực Một cấu trúc thực nghiệm để thu số liệu nghiệm hóa học v Experimental plan Kế hoạch nghiệm thực Hướng dẫn bước thí nghiệm hóa học phân tích kết sau Experimental unit Đơn vị nghiệm thực Một đơn vị thực nghiệm thí nghiệm điều kiện thực nghiệm áp dụng, ví dụ dung dịch hóa học, mẫu nước, mẫu đất, mẫu thực phẩm Phân tích số liệu Kỹ thuật hình ảnh số để trình bày phân tích Exploratory liệu thực nghiệm nhằm mục đích thu data analysis điều tra thông tin ban đầu cấu trúc liệu (EDA) Factor analysis Phân tích nhân tố (FA) Kỹ thuật khử liệu MVA nhằm mục đích xác định cấu trúc liệu dạng liệu đa biến Heteroscedastic Trình bày liệu biến thiên số giá trị trung bình thay đổi Homoscedastic Trình bày liệu biến thiên số giá trị trung bình thay đổi Inferential data Phân tích liệu Cách kết luận nhằm mục đích kiểm tra tính có kết luận nghĩa thống kê liệu thu thập thông analysis qua xác định rõ ràng liệu kết cụ thể Location Sự định xứ Trung tâm liệu, kết thu có xu hướng tập trung thành cụm, ví dụ giá trị trung bình, media Mean Giá trị trung bình Trung bình số học tập kết đo thực nghiệm Median Trung vị Trung tâm tập kết đo thực nghiệm biểu diễn theo thứ tự tăng dần độ lớn vi Model Mô hình Một cách thống kê kết thực nghiệm giải thích thông qua yếu tố điều khiển thực nghiệm Multiple linear Hồi quy đa biến Kỹ thuật mô tả kết thực nghiệm (MLR) Y hàm tuyến tính nhiều biến X regression (MLR) MVA MVA Ký hiệu thu gọn phương pháp đa biến cho liệu đa biến bao gồm phép đo nhiều biến nhiều mẫu Non-parametric Phương pháp phi Các phương pháp phân tích liệu kết luận, tham số thường dựa vào việc xếp hạng, không yêu cầu giả procedures thiết tính chuẩn kết đo Normal (Gaussian) Phân phối chuẩn Một phân phối áp dụng rộng (Gaussian) thống kê phân phối giả định cho kết đo kết luận tham số Null hypothesis Giả thiết không Giả thiết thể giống số liệu đối tượng số liệu (ký hiệu Ho NH) Observation Quan sát Một giá trị liệu đo từ thực nghiệm Ordinary least Phương pháp bình Một kỹ thuật ước lượng tham số dùng phương nhỏ hồi quy để xác định quan hệ tốt kết squares (OLS) Y vào nhiều biến thực nghiệm thông thường Outlier Giá trị ngoại lai Paired sampling Lấy mẫu cặp Một kết đo khác biệt đáng kể so với phần lớn kết liệu Một nguyên tắc thiết kế đối tượng thực nghiệm chia thành hai phần nhau, phần thử nghiệm điều kiện xử lý Thuật ngữ mô hình kết yêu cầu cần ước lượng độ tin cậy thống kê Parameters Tham số Parametric Phương pháp tham Các phương pháp phân tích liệu kết luận dựa vào giả thiết kết đo tuân theo phân phối vii procedures số chuẩn Power Power Xác định xác suất bác bỏ giả thiết không Power analysis Phân tích power Một phần quan trọng thiết kế kế hoạch để ước lượng cấu trúc thiết kế dựa vào khác biệt hóa học xác định kế hoạch thực nghiệm Principal component analysis (PCA) Phân tích cấu tử Một kỹ thuật rút ngắn liệu MVA liệu (PCA) đa biến nhằm xác định cấu trúc dạng liệu Principal components (PC) Cấu tử Principal components regression (PCR) Hồi quy cấu tử Phương pháp mô kết hóa học dựa (PCR) vào sở lời giải PCA cho liệu đa biến Precision Độ sai biệt Mức độ giống phép đo lặp tính chất hóa học p value Giá trị p Xác suất giá trị thống kê tính có Quality assurance (QA) Kiểm định lượng (QA) Quality control Quality control (QC) Quantitative data Kết hợp không tương quan tuyến tính biến PCA nhằm đo biến thiên liệu đa biến chất Các phương pháp liên quan đến kiểm định thực nghiệm phòng thí nghiệm đo đạc dể chắn độ tin cậy phép đo phân tích Phương pháp kiểm tra phép đo phân tích lỗi tuân theo độ sai biệt độ xác chấp nhận Dữ liệu định lượng Các phép đo vật lý đặc trưng hóa học viii Random error Sai số ngẫu nhiên Làm cho phép đo hóa học rơi vào hai bên kết ảnh hưởng đến độ sai biệt kết Randomisation Ngẫu nhiên hóa Tránh sai số hệ thống việc chắn tất thực nghiệm có xác suất chọn thí nghiệm Range Khoảng Phép đo khoảng liệu Ranking Hạng Số thứ tự tương ứng với vị trí phép đo xếp từ lên Sự lệch chuẩn Phép đo độc lập độ sai biệt liệu Relative tương đối (RSD) thực nghiệm lặp standard deviation (RSD) Repeatability Kiểm tra tính lặp Phép đo độ sai biệt phương pháp dựa vào lại phù hợp với phép đo độc lập thực người phân tích sử dụng dụng cụ thí nghiệm kỹ thuật khoảng thời gian ngắn Replication Lặp lại nghiệm Reproducibility Reproducibility Phép đo độ sai biệt phương pháp dựa vào phù hợp phép đo thực phòng thí nghiệm khác Residuals Phần dư Ước lượng sai số mô hình dựa vào khác biệt quan sát thu mô hình phù hợp Response Kết Đặc trưng hóa học đo thực nghiệm Robust statistics Thống kê thô Sample Mẫu thực Khái niệm lặp lại thực nghiệm để thu nhiều kết nhằm mục đích ước lượng độ xác độ sai biệt Tổng kết liệu mà không làm ảnh hưởng đến giá trị ngoại lai phép đo sai Một phép đo đại diện kết hóa ix học Significance level Độ tin cậy Xác suất bác bỏ giả thiết không (thường mức 5%) Similarity Sự tương đồng Đặc tính chung mẫu khác nhóm mẫu Skewness Hệ số lệch Phép đo dạng liệu nhằm kết luận tính đối xứng hay bất đối xứng chúng Smoothing Làm trơn Một kỹ thuật khớp liên hệ khác với khoảng khác liệu thực nghiệm X hồi quy Sorting grouping and Sắp xếp tạo Kỹ thuật tạo nhóm liệu đa biến thành nhóm nhóm đặc trưng có đặc tính đo đạc tương tự Standard deviation Độ Statistical discriminant analysis (SDA) Phân tích biệt số Một kỹ thuật xếp tạo nhóm MVA nhằm thống kê mục đích phân biệt nhóm mẫu dựa vào phép đo nhiều đặc tính chung Systematic error Sai số hệ thống Test statistic Thống định lệch kê Transformation Chuẩn hóa chuẩn Phép đo độ lớn độ sai chuẩn tuyệt đối liệu thực nghiệm lặp lại Làm cho phép đo hóa học bị sai lệch ảnh hưởng đến độ xác liệu kiểm Một công thức toán học đánh giá nhờ liệu thực nghiệm, công thức cho phép xác định chứng liệu thực nghiệm chấp nhận phủ định giả thiết không Một kỹ thuật tác động lên liệu thực nghiệm thu từ biến không chuẩn tắc biến không tham số liệu thu được hiệu chỉnh x Sự dự đoán cho mẫu C dùng dự đoán cho hệ thống C phép đo khoảng cách (15,03 cho B 14,82 cho C) xác suất (0,459 cho B 0,509 cho C) không khác hoàn toàn để khẳng đình phép dự đoán hợp lệ 321 TỪ KHÓA (SUBJECT INDEX) Độ xác, 26, 32 Hệ số điều chỉnh xác định (R2adj), 180, 213, 217 Giả thuyết đối (giả thiết thay thế): xem Giả thiết Sự phân tích đồng biến (ANCOVA), 167 Sự phân tích nghịch biến (ANOVA), 80-81, 82-83, 90-92, 112, 138-140, 157- 158, 178- 179, 243, 280-281, 326 Bình phương trung bình (MS) 90, 112, 139-140, 158, 178, 212, 281 Tổng bình phương (SS) 90, 112, 139-140, 157, 178, 212, 280, 326 Phân tích bảng nghịch biến cho CRD, 91, 108 cho hồi quy đường thẳng, 178 cho MLR, 312 cho RBD, 112 cho mô hình thừa số nhân tố, 158 cho mô hình thừa số nhân tố, 139 Kiểm định Ansari-Bradley, 234 Giả định mô hình thừa số, 138, 157 mô hình nhân tố, 85-87, 111, 242, 250 kết luận mẫu, 138, 157 lết luận mẫu kép, 64, 236 mô hình hóa hooif quy, 173, 211 SDA, 315, 315 kết luận hai mẫu, 52, 230 Thống kê Bartlett’s V, 325-326 Hồi quy tốt bội tập con: xem MLR Chặn, 81-82, 110-111 British Standards Institution (BSI), 77, 79 Thống kê CP, 217 Chuẩn hóa: xem chuẩn hóa đường 322 Thực nghiệm hóa học mô hình hóa , 2-3 kiểm tra định lượng, tối ưu hóa, Ý nghĩa hóa học, 42 Thuộc hóa học, 3, 293 Kiểm định thống kê bình phương (χ2) cho SDA, 325, 326 cho biến đổi, 48-49 Phân tích cụm, 328 Hệ số xác định (R2), 179, 180 xem hệ số điều chỉnh xác định (R2adj) Hệ số biến đổi (CoV): xem RSD Phép thử kết hợp (CT), 108-110 So sánh quy trình phân tích: xem so sánh phương trình đường thẳng So sánh phương trình đường thẳng, 195-206 đơn lẻ không tách rời, 200-202 kiểm định tương đương, 202-203 Mô hình hoàn toàn ngẫu nhiên (CDR), 83-110 cấu trúc mô hình, 84, 107 kiểm tra mang tính chuẩn đoán, 102-106 phân tích bám sát, , 93-102 phân tích chính, 85-93 biến đổi không tham số, 241-249 ước lượng khả năng, 123-125 mô hình tương ứng, 84-85 ước lượng kích cỡ mẫu, 125-126 bất cân bằng, 107-108 sử dụng phép thử kết hợp, 108-110 Khoảng tin cậy, 41-42 323 phép thử kết hợp, 109 chuẩn hóa đường, 191 In linear contrasts, 100, 249 Độ tương tuyến tính In linear regression for slope, 179 Hồi quy tuyến tính cho độ dốc In one sample inference suy luận từ mẫu for mean, 47 cho giá trị trung bình for variance, 51 cho phương sai In paired sample inference Suy luận từ mẫu ghép for mean difference, 69 cho hiệu giá trị trung bình for median difference, 240 cho hiệu trung vị In two sample inference suy luận từ hai mẫu for difference of means, 57 cho hiệu giá trị trung bình for difference of medians, 234 cho hiệu trung vị for ratio of variances, 62 cho tỉ lệ phương sai Consulting a statistician, – 10 Tham khảo chuyên gia thống kê Corrected sum of squares, 27, 174 Tổng bình phương hiệu chỉnh Correlation Sự tương quan in multi- collinearity assessment within Giữa đánh giá cộng tuyến MLR MLR (multiple linear regression) , 213 (hồi quy tuyến tính đa) in paired sample inference, 70 Giữa suy luận từ mẫu ghép Correspondence analysis, 328 phân tích tương ứng Data matrix in MVA (mean value Số liệu ma trận phân tích giá trị analysis), 296 trung bình Data plots Các lô số liệu Boxplot, 22 Hộp lô Dotplot, 21 – 22 Chấm lô Interaction, 134, 147 Sự tương tác Main effect, 95, 275 ảnh hưởng Normal probability, 258 – 259 xác suất chuẩn Profile, see interaction thông tin sơ lược, xem tương tác Residual, 102 – 104 phần dư Scatter, 171 phân tán Standard error, 94 độ lệch chuẩn 324 Sự rút gọn số liệu Data reduction, 295 See also Correspondence analysis, Factor Xem Phân tích tương ứng, phân analysis, PCA (principal component tích nhân tố, phân tích thành phần analysis) Data summaries Tóm tắt số liệu Mean, 26 Giá trị trung bình Median, 26 Trung vị Median absolute difference, 37 Độ lệch tuyệt đối trung bình Quartiles Các tứ phân vị Lower, 22 Dưới Upper, 23 Trên Range, 27 Khoảng biến thiên Relative standard deviation (RSD), 27 Độ lệch chuẩn tương đối Skewness, 23 Độ xiên standard deviation, 27 Độ lệch chuẩn variance, 28 Phương sai Data transformations, 127 – 129 Phép biến đổi số liệu Decision rule in inferential data analysis, Quy tắc định phân tích số 40-41 liệu Degree of freedom, 27 Bậc tự Descriptive statistics, 20 Thống kê mô tả Design of experiments, -7 Thiết lập thử nghiệm Detection limits, 195 Phát giới hạn Diagnostic checking Kiểm tra dự đoán In experimental 104,150,283-284 designs, 102– Trong thiết lập thử nghiệm In regression, 182-183, 219-220 Trong hồi quy Distance measures in MVA, 298-299 Đo khoảng cách phân tích giá trị Euclidean, 298-299 Khoảng cách Ơ clit Mahalanobis, 299 Khoảng cách Mahalanobis Distribution- free methods: see Non- Các phương pháp phân phối tự do: xem parametric methods phương pháp phi tham số Dummy variables: see Multiple non- Các biến giả: xem Hồi quy đa phi tuyến linear regression 325 Dunn’s multiple comparison procedure, Phương pháp so sánh nhiều Dunn 246- 247 Effect sparsity, 268 Hiệu ứng sparsity (sự thưa thớt) Eigenvalue equation, 297 Phương trình eigenvalue (giá trị riêng) Eigenvalues and eigenvectors Giá trị riêng vec tơ riêng In MVA, 297-298 Trong phân tích giá trị trung bình In PCA, 300-301 Trong phân tích thành phần In SDA, 314 Trong SDA Errors in inferential data analysis: see Các lỗi phân tích số liệu: xem Lỗi Type I error, Type II error loại I, Lỗi loại II Estimation: see confidence intervals Ước lượng: xem khoảng tin cậy Excel software, 11-16 Phần mềm excel Dialog windows, 13, 28, 53, 60, 65, 175 Các hộp thoại Experimentwise error rate, 96, 246 Tỉ lệ lỗi experimentwise Exploratory data analysis (EDA), 43, 52, Phân tích thăm dò số liệu 64, 87, 111, 138, 230, 236, 242, 250, 271 Extreme values: see Outliers Các cực trị: xem Giá trị ngoại lệ F test statistic Kiểm định thống kê F In factorial designs, 140, 158, 164, 281 Trong thiết lập nhân tố In one factor designs, 90- 91, 113 Trong thiết lập nhân số In orthogonal polynomials, 101 Trong đa thức trực giao In regression modelling, 179,201, 202, Trong mô hình hối quy 213, 224 In SDA, 316 Trong SDA In two sample inference, 59 Trong suy luận từ mẫu Factor analysis, 312-313 Phân tích nhân tố Factorial designs, 132-164 Các thiết lập nhân tố Design structure, 136-137 Cấu trúc thiết lập Diagnostic checking, 150 Kiểm tra dự đoán Follow-up analysis, 146-149, 159 Phân tích kèm Main analysis, 138-146, 157-159 Phân tích Method validation, 156 Thừa nhận phương pháp No replication, 155 Không lặp lại Non-parametric alternative, 155 Giả thiết phi tham số 326 Overview of data analysis, 152, 159 Phân tích sữ liệu tổng quát Pooling of factors, 164 Hợp nhân tố Power estimation, 152-153 Ước lượng lũy thừa Pseudo-F test, 164 Kiểm định F giả Response model, 137-138, 157 Mẫu trả lời Sample size estimation,152-153 Ước lượng kích thước mẫu Two-level: see Two level experiments unbalanced, 155 factorial cấp: xem thử nghiệm nhân tố cấp không cân Factors: see Treatments Các nhân tố: xem Các cách xử lí False negative: see Type II error Sai âm: xem lỗi loại II False positive: see Type I error Sai dương: xem lỗi loại I Fisher’s linear discriminant function, 314 Hàm phân biệt tuyến tính Fisher Fractional factorial designs, 288- 290 Thiết lập nhân tố phân số Friedman’s test, 250-251 Kiểm định Friedman Heteroscedasticity, 103, 127 Phương sai phụ thuộc vào biến ngẫu nhiên khác Hierarchical designs: see Nested designs Các thiết lập trật tự: xem thiết lập lồng Homoscedasticity, 127 Phương sai có điều kiện không đổi Hypotheses,37-39 Các giả thiết Alternative, 37-38 Giả thiết loại trừ In experimental designs, 90, 97, 100, 138, Trong thiết lập thử nghiệm 157, 242 In multiple comparisons, 97, 247, 254 Trong so sánh nhiều In one sample inference, 43, 49 Trong suy luận từ mẫu In paired sample inference, 64, 236 Trong suy luận từ mẫu ghép In regression modelling, 179, 187, Trong mô hình hồi quy In SDA, 316 Trong SDA In two sample inference, 52, 59,230 Trong suy luận từ mẫu Null, 37-38 Số không One-sided, 38 Một phía Two sided, 38 Hai phía Incomplete block design, 130-131 Thiết lập khối khuyết Inferential data analysis, 20, 37-42 Phân tích suy luận liệu 327 Errors, 39-40 Các lỗi Estimation, 41-42 Ước lượng Hypotheses,37-38 Các giả thiết P- value,40-41 p-giá trị Power, 40 lũy thừa Practical significance, 42 ý nghĩa thực tế One-tailed test, 38 kiểm định thống kê phía Test statistics, 39 thống kê kiểm định Two-tailed test,38 kiểm định thống kê phía Inner fences in boxplots, 22 hàng rào lô hộp Interaction Sư tương tác In experimental designs, 133-134, 146- Trong thiết lập thử nghiệm 148 Trong mô hình hồi quy In regression modelling, 223, 224 Intercept in linear regression Đoạn chắn hồi quy tuyến tính In linear calibration, 191 Trong lấy mẫu tuyến tính Test of, 187, 188 Kiểm định Zero in linear modelling, 188-189 Số không mô hình hồi quy International (ISO), 77, 79 standards organization Tổ chức tiêu chuẩn quốc tế Intrinsically linear models: see Non-linear Mô hình tuyến tính thực chất: xem Lập modelling mô hình phi tuyến Intrinsically non-linear models: see Non- Mô hình phi tuyến trong: xem Lập mô linear modelling hình phi tuyến Inverse prediction: see Linear calibration Dự báo ngược: xem Lấy mẫu tuyến tính Kruskal-wallis test, 241-243 Kiểm định Kruskal-Wallis Laboratory of the government chemist Phòng thực nghiệm hóa học trung ương (LGC), 4, 19, 78 Latin square design, 129-130 Thiết lập bình phương latin Least squares estimation Ước lượng bình phương nhỏ Ordinary (OLS), 173-174, 211 Thông thường Weighted (WlS), 225 Trọng lượng Linear calibration, 189-195 Lấy mẫu tuyến tính Confidence interval for estimated X Khoảng tin cậy cho ước lượng giá trị X 328 value,191 Kiểm tra đường qua gốc tọa độ Test of line through origin, 191 Kiểm tra độ nhạy Test of sensitivity, 191 Linear contrast, 99-101 Độ tương tuyến tính In two-level designs, 265-267 Trong thiết lập cấp Non-parametric alternative, 249 Trong giả thiết phi tham số Linear regression, 171-189 Hồi quy tuyến tính Diagnostic checking, 182-183 Kiểm tra dự đoán Model, 172-173 Mô hình No intercept, 188-189 Không bị chặn Non-parametric alternative, 257-258 Giả thuyết phi tham số Parameter estimation, 173-174 Ước lượng tham số Practical validity, 182 Hiệu thực tế Test of intercept, 187-188 Kiểm tra đoạn chắn Test of slope against target, 186-187 Kiểm tra đường dốc ngược với mục tiêu Main effects, 133, 265 ảnh hưởng Mann-whitney test,230-231 Kiểm định Mann-Whitney Mean:see Data summarises Giá trị trung bình: xem Tóm tắt liệu Mean squares (MS) Bình phương giá trị trung bình In factorial designs,139-140,158 Trong thiết lập nhân tố In one factor designs, 90,112 Trong thiết lập nhân tố In regression, 178, 212 Trong hồi quy Measures of location, 26-27 Độ đo vị trí Measures of variability, 27-28 Độ biến đổi Median: see Data summaries Trung vị: xem Tóm tắt liệu Median absolute difference (MAD): see Độ lệch tuyệt đối trung bình: xem Tóm tắt Data summaries liệu Minitab satistical software, 16-18 Phần mềm thống kê Minitab Dialog windows, 86,91, 94, 147, 212, Các hộp thoại 269, 301, 315 Mixture experiments, 291-292 Các thử nghiệm hỗn hợp Model building in regression, 206-209, Xây dựng mô hình hồi quy 223 Multi-collinearity: see Correlation Đa cộng tuyến: xem Sự tương quan 329 Multiple comparisons, 95-99, 245-249, So sánh nhiều 254-256 Non-parametric procedures Phương pháp phi tham số Dunn’s procedure,246-247 Phương pháp Dunn Procedure associated with Friedman’s Phương pháp kết hợp kiểm định test, 254 Friedman StudentNewman-Keuls (SNK) procedure, 96-97 Phương pháp Student- Newman-Keuls Multiple linear regression (MLR) 209- Hồi quy đa tuyến 222 Các tập tốt Best subsets, 216-218 So sánh mô hình Comparison of models, 224-225 Kiểm tra dự đoán Diagnostic checking, 219-220 Mô hình Model, 211 Đa cộng tuyến Multi-collinearity, 213 Ước lượng tham số Parameter estimation, 211 Hiệu thực tế Practical validity, 219-220 Hiệu thống kê Statistical validity, 213 Phương pháp bậc thang Stepwise methods, 216-218 Multiple non- linear regression, 223-224 Hồi quy đa phi tuyến Multivariate analysis (MVA) methods, Phương pháp phân tích đa chiều 293-299 National measurement and Accreditation Cục chứng nhận đo lường quốc gia service (NAMAS), 4-5, 79 Nested designs, 164-166 Cac thiết lập lồng Non-central F distribution, 122-123 Phân phối F không đối xứng Non-linear regression, 207-208 Hồi quy phi tuyến Instrinsically linear models, 207-208 Mô hình tuyến tính thực chất Instrinsically non-linear models,208 Mô hình phi tuyến thực chất Non-parametric methods, 227-262 Phương pháp phi tham số In linear regression, 257-258 Trong hồi quy tuyến tính In one factor design, 241-255 Trong thiết lập nhân tố In paired sample inference, 235-240 Trong suy luận từ mẫu ghép 330 In two factor factorial designs, 241- 255 Trong thiết lập nhân tố In two sample inference, 229-234 Trong suy luận từ mẫu Normal distribution, 33-34 Phân phối chuẩn Normal equations Các phương trình chuẩn tắc For linear regression, 173 Cho hồi quy tuyến tính For MLR, 211 Cho hồi quy đa tuyến Normal probability plot Biểu đồ xác suất chuẩn For testing data normality, 258-261 Trong kiểm tra tiêu chuẩn số liệu Of residuals, 103-104 Của phần dư Normality test Kiểm định tính chuẩn tắc Anderson – Darling test, 262 Kiểm định Anderson – Darling Lilliefors test, 261 Kiểm định Lilliefors Ryan- Joiner test, 261-262 Kiểm định Ryan- Joiner Null hypothesis: see Hypotheses Giả thiết trống: xem Giả thiết One factor at-a-time experimentation Thí nghiệm riêng nhân tố (OFAT) , 2, 132-133, 135-136 One-tailed analysis test: see Inferential data Kiểm định thống kê phía: xem Phân tích suy luận số liệu One factor designs: see CRD, RBD Các thiết lập nhân tố: xem CRD, RBD One sample inferential data analysis, 42- Phân tích suy luận số liệu từ mẫu 51 Các khoảng tin cậy Confidence intervals Cho giá trị trung bình For mean, 47-48 Cho phương sai For variability, 51 Kiểm định Tests Kiểm định thống kê X2 cho phương sai X test for variability, 48-50 t test for mean, 42-47 Kiểm định thống kê t cho giá trị trung bình Orthogonal polynominals, 101 Đa thức trực giao Outer fences in boxplots, 35 Hàng rào lô hộp Outliers, 34-37 Giá trị ngoại lệ p value, 40-41 Giá trị p Paired sample inferential data analysis, Phân tích suy luận liệu từ mẫu ghép 63-72, 235-240 Confidence intervals Các khoảng tin cậy 331 For mean diffirence, 69 Cho hiệu giá trị trung bình For median difference, 240 Cho hiệu trung vị Tests Kiểm định Paired comparison t test, 63-69 Kiểm định cặp so sánh thống kê t t test for variability, 70-72 Kiểm định thống kê t cho phương sai Wilcoxon signed- ranks test for median Kiểm định hạng có dấu Wilcoxon cho hiệu trung vị difference, 235-237 Parallel lines Các đường thẳng song song In comparison of linear equations, 196 Trong so sánh phương trình tuyến tính In interaction, 134 Trong tương tác Parameter estimation in regression Ước lượng tham số hồi quy For linear model, 173-174 Cho mô hình tuyến tính For MLR model, 211 Cho mô hình MLR Partial least squares (PLS), 312 Bình phương nhỏ riêng phần Polynominal regression, 208-209 Hồi quy đa thức Pooled standard deviation, 52 Độ lệch tiêu chuẩn gộp Pooled t test, 52 Kiểm định thống kế t gộp Power, 40 Lũy thừa Power analysis, 73-78, 122-127, 152-155: Phân tích lũy thừa: xem Ước lượng kích see also Sample size estimation thước mẫu Tính xác 27, 28, 32 Dự đoán định cỡ chiều dài, 191 Cách thức phản ứng bề mặt (RSM), 209-291 hồi quy toán học, 182, 219 Phép phân tích dư SDA, 316 Số dư trung bình, 173,225 mẫu thừa số bậc hai, 282 Mẫu vật trung bình Phép phân tích thành phần chủ yếu Sự ước lượng kích cỡ mẫu vật (PCA), hình thành giai thừa, 152-153 299-310 số %, 302 mục đích, 300-302 % đạt được, 307 % khối lượng, 305 hình thành nhân tố, 125126 thí nghiệm mẫu vật đôi, 76-77 hai kết luận thống kê, 73-75 Chương trình thí nghiệm 332 Hồi quy thành phần quan Bài kiểm tra phân chia khác biệt, 52-53 trọng (PCR) Mức độ quan trọng, 39 311-312 Đối xứng, 22-23 Mẫu phương trình bậc hai hồi quy Hàm đa thức hồi quy Sự san bằng, 226 Dữ liệu định tính, 20 Sự phân loại tạo nhóm, 295-297 Đặc tính xác, 78-79 Chức Ngẫu nhiên, 81 Độ lệch chuẩn Khối mẫu ngẫu nhiên (RBD), 111-122 Dự liệu độ chuẩn hoá, 297 Phép phân tích biệt số thống kê (SDA), 313-314 thiết kế công trình, 110-111 kiểm tra chuẩn đoán, 113 hiệu suất, 122 khả ưu tiên, 327-328 phép phân tích kế tiếp, 113 yếu tố phân tích, 314-317 phép phân tích chủ yếu, 111-113 tỉ số biệt chức, 314 khuyết theo dõi, 121-122 phân loại sai, 316 thay vô hạn, 250-255 khách quan, 313-314 ước tính lượng, 123-125 dự đoán khả năng, 316 mẫu phân hồi, 111 tính hợp lí thống kê, 316, 325-326 bậc phương thức, 327 ước lượng kích cỡ vật mẫu, 125126 luyện tập/kiểm tra, 327 Bậc liệu, 227-229 Bậc bội số hồi quy, 216-217 Phạm vi tóm tắt Bội số Student-Newman-Keuls(SNK): bội số SNK Mô hình hồi quy, 168-226 so sánh, 96-97 Quan hệ độ lệch chuẩn: xem bảng tóm tắt Lặp lại, 32 Thống kê phạm vi Student, 97 Thước đo độ lặp lại, 166-167 Sự phân loại Student, 43-44 Sự tái tạo, 81 Diện tích tổng (SS) mẫu giai thừa bậc hai, 287-288 mẫu giai thừa, 139-140, 157, 280-281 Sự tái sản lại, 32-33 Mẫu phản hồi, 82 mẫu giai thừa, 137-138, 157, 280 hồi quy, 178, 212 Dữ liệu đối xứng, 22, 34 Bài kiểm tra thống kê hệ số mẫu, 84-85, 111 kết luận mẫu, 43 hồi quy, 172-173, 207, 208, 211 kết luận mẫu đôi, 64, 70 333 hồi quy, 179, 187, 205 kết luận hai mẫu, 52 Kiểm tra thông số, 39 Sự tác động qua lại ba nhân tố, 158,159 Bài kiểm tra hai đuôi Cách xử lý, 80, 135 Sai phạm loại I, 39-40 Thử nghiệm thừa số bậc hai, 263-288 Sai phạm loại II, 39-40 điểm trung tâm, 288 tương phản, 265-267 Dữ liệu không đối xứng, 107-108, 121122, 155, 247 phép phân tích liệu, 275-276 Sự biến thiên không điều chỉnh, 82 biểu đồ đánh giá kết Dịch vụ đại diện Anh (UKAS), 5, 78-79 tương phản linh động, 274 Phép đo phân tích đắn, 4, 78 biểu đồ chấm nhỏ, 274 Tính biến thiên, 27 nửa tiêu chuẩn, 274 Sự sai khác tiêu chuẩn, 272 Bài kiểm tra khác biệt tỉ lệ, 59-60 đồ, 274 Định lượng tối thiểu, 225 Đánh giá ảnh hưởng, 267-268 Nghệ thuật mẫu vật, 280 Phép phân tích thành phần trọng lượng chủ yếu, 310 Dự đoán, 282 Kiểm tra tổng kết bậc Thống kê đánh giá, 280-284 Điểm giành được, 35 Phép phân tích liệu hai mẫu, 51-62, 229-234 Khoảng bàn riêng trung bình khác nhau, 57-58 trung tuyến khác nhau, 234 sư dao động tỉ lệ, 62 kiểm tra tính chất biến thiên, 234 334 Có nhiều hình thức liệu thử nghiệm hoá học nghĩ ra, cần phép phân tích lời giải thích hợp lí, đặc biệt mục đích thử nghiệm nhân tố hoá học, gây ảnh hưởng đến kết Những phương pháp phân tích liệu thống kê cung cấp công cụ cần thiết,sẽ giúp nhà hoá học đánh giá thông tin có từ thử nghiệm Phương pháp phân tích thống kê cho nhà hoá học có tên: Cách tiếp cận phần mềm sở, mục đích đưa lời giới thiệu đại cương cho phép phân tích liệu cách thiết thực, đồng thời cung cấp tin tức cách toàn diện nguyên lí lí lẽ thống kê Với ví dụ thiết thực thống phần mềm thông tin máy tinh đưa tảng phép phân tích liệu vậy, sách hữu ích se đưa đến thông tin độc đáo kĩ thống kê khoa học kĩ thuật cần có thí nghiệm hoá học đại Nó cung cấp thông tin hữu ích vô giá cho học viên người kiếm tìm Với toán học tiến sĩ triết học khoa học nghiên cứu bệnh dịch thú y từ trường đại học Strathclyde, Giáo sư Bill Gardiner giảng dạy nhứng thống kê khoa học 15 năm, trước hết nhà hoá học sinh học Với bề dày kinh nghiệm giảng dạy tư vấn thúc đẩy ông chuyên tâm thủ tục thống kê tới vấn đề thiết thực, cuối ông hoàn thnàh nên sách Hiện ông giảng dạy trường ĐH Glasgow Caledonian, nơi ông tiếp tục nhấn mạnh tầm quan trọng lợi ích thiết thực phép phân tích liệu thống kê diễn giải trình thí nghiệm cho sinh viên nghiên cứu sinh 335 [...]... Vì sao phải dùng thống kê Kế hoạch hóa thực nghiệm Phân tích dữ liệu Hỏi ý kiến từ nhà thống kê Giới thiệu phần mềm 6.1 Excel 6.2 Minitab 1 3 5 7 8 10 12 16 Thực nghiệm hóa học đơn giản: phân tích dữ liệu kết luận tham số Giới thiệu Tổng quan về số liệu hóa học 2.1 Biểu diễn bằng đồ thị 2.2 Tổng kết bằng số Phân phối chuẩn trong phân tích dữ liệu Giá trị ngoại lai trong dữ liệu hóa học Khái niệm cơ... 295 200 xv 2.2 Số lượng cấu tử 2.3 Phân tích trọng số PC 2.4 Phân tích điểm PC Hồi quy cấu tử chính Phân tích thừa số Phân tích biệt số thống kê 5.1 Mục đích của SDA 5.2 Phân tích khái niệm liên hệ với SDA Tiếp cận sâu hơn của SDA 6.1 Kiểm tra hiệu quả toàn bộ của SDA 6.2 Tập luyện/kiểm tra 6.3 Các biến phân biệt tốt nhất 6.4 Xác suất A Priori Phân tích nhóm Phân tích tương ứng 302 305 307 311 312... hiện tượng hóa học đó đang được nghiên cứu” “Những số liệu thống kê đó là một khoa học đề cập đến sự tổng hợp, sự phân loại, sự diễn giải những dữ liệu phân tích, việc ứng dụng của lý thuyết xác suất tới phép phân tích và sự ước lượng các tham số” Kết hợp những trích dẫn nêu bật rằng những số liệu thống kê là một công cụ khoa học dành riêng cho tất cả các khía cạnh của thực nghiệm, từ việc phân tích dữ... ngành khoa học hóa học Những số liệu thống kê có thể được cung cấp trong phạm vi rộng các môn học để hỗ trợ việc sưu tầm và diễn giải các số liệu Hai trích dẫn gần đây nhất tóm tắt vai trò của những thông số thống kê có thể coi là phần không thể thiếu trong thực nghiệm hóa học, đặc biệt là: “Khoa học thống kê có thể được hiểu như nghiên cứu sự biến đổi có thể xảy ra và những phương pháp thống kê có thể... những phương pháp thống kê được sử dụng và các tác động hóa học đến các kết quả 6 GIỚI THIỆU VỀ PHẦN MỀM Bảng tính, như Excel5, và phần mềm thống kê, như Minitab6, là các công cụ quan trọng trong xử lý dữ liệu Chúng cung cấp quyền truy cập vào điều khoản lớn mà thường được sử dụng rộng rãi trong đồ họa và thói quen phân tích thống kê mà đã trở thành xương sống của việc phân tích thống kê dữ liệu Chúng... thao tác với dữ liệu và tính toán đặc biệt Những chương trình phân tích dữ liệu thống kê được truy nhập qua menu Stat và sự lựa chọn menu phụ thích hợp liên quan đến phép phân tích dữ liệu Những phương pháp có hiệu quả bao gồm phần lớn các cách phân tích dữ liệu thống kê xuất phát từ thống kê chuẩn (Basic Statistics), tất cả hợp thành thống kê mô tả và hai phương pháp lập luận chuẩn, thông qua phương... máy tính sẵn có đã cho phép những phương pháp thống kê phát triển phổ biến, sẵn có và đơn giản hơn cho cách giải quyết những dữ liệu hóa học Trên cơ sở này thì tất cả các khái niệm phân tích sẽ được điều chình khi sử dụng phần mềm (Excel và Minitab) để cung cấp cách biểu diễn số liệu trên đó phép phân tích có thể được làm cơ sở Khi đó thì vấn đề toán học chính xác dữ liệu thống kê sẽ được lờ đi, thậm... về những dữ liệu thống kê có thể dự kiến phép đo qua thông tin về chất từ phần mềm đưa ra Hầu hết các phương pháp được bàn luận tới thuộc loại cổ điển tuy vậy những phương pháp ứng dụng này vẫn còn đang phát triển 2 TẠI SAO SỬ DỤNG THỐNG KÊ? Một câu hỏi thường xuyên được đưa ra bởi các nhà hóa học đó là “Những dữ liệu thống kê có giá trị và liên quan gì tới hóa học Các dữ liệu thống kê được mô tả như... 328 Phụ lục A Bảng thống kê 329 Phụ lục B Bảng tập dữ liệu lớn 344 3 4 5 6 7 8 Đáp án cho các bài tập 352 Subject Index 362 xvi CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU CHUNG 1 GIỚI THIỆU CHUNG Hầu hết các thực nghiệm phân tích mang lại số liệu đo đạc cần được biểu thị, được phân tích và được làm sáng tỏ trong mối quan hệ của các hiện tượng hóa học đang được nghiên cứu Cho nên các dữ liệu và phép phân tích liên quan dùng... diễn đạt thông tin cần thiết để sử dụng Khoa học thống kê cung cấp nhiều phương thức thông qua cách biểu diễn đa dạng, phương thức đơn giản, phổ biến để giúp các nhà khoa học trong việc sưu tầm và phân tích dữ liệu của họ để thông tin trong dữ liệu có thể trở thành thông tin khoa học hữu ích và có ý nghĩa hơn Mở đường cho nguyên lý, quan niệm khoa học thống kê bắt đầu vào thế kỷ XVIII từ Bayes, Gauss, ... số liệu hóa học thành kết hóa học có ý nghĩa, nhà hóa học phải có khả sử dụng công cụ trình bày phân tích, từ đánh giá thông tin hóa học số liệu thu thập Phương pháp phân tích liệu thống kê cung... biến hóa học Giới thiệu Phân tích cấu tử 2.1 Mục tiêu PCA 293 295 200 xv 2.2 Số lượng cấu tử 2.3 Phân tích trọng số PC 2.4 Phân tích điểm PC Hồi quy cấu tử Phân tích thừa số Phân tích biệt số thống. .. thiệu Vì phải dùng thống kê Kế hoạch hóa thực nghiệm Phân tích liệu Hỏi ý kiến từ nhà thống kê Giới thiệu phần mềm 6.1 Excel 6.2 Minitab 10 12 16 Thực nghiệm hóa học đơn giản: phân tích liệu kết luận