Đang tải... (xem toàn văn)
A. XỬ LÝ SỐ LIỆU THỐNG KÊ TRONG PHÂN TÍCH THỰC PHẨM. 3 I. MỘT SỐ KHÁI NIỆM TRONG PHÂN TÍCH THỐNG KÊ 3 1) Giới thiệu 3 2) Giá trị trung bình của phép đo 3 3) Độ tin cậy của phương pháp phân tích. 4 4) Mức độ đo lường chính xác 6 II. XỬ LÝ SỐ LIỆU VÀ HIỆU CHỈNH HÓA. 7 1) Nguyên nhân của sai số 7 2) Làm tròn số 9 3) Loại bỏ số liệu 9 4) Các tiêu chí để hiệu chính hoá 10 III. Hồi quy tuyến tính 11 1) Liên hệ tương quan và phương pháp phân tích tương quan 11 2) Liên hệ tương quan tuyến tính giữa hai chỉ tiêu 11 3) Hệ số tương quan 12 4) Sai số trong hồi quy tuyến tính 13 IV. PHÂN TÍCH THỐNG KÊ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ TRONG PHÂN PHỐI CHUẨN 15 1. Phân tích thống kê dữ liệu 15 2. Phương pháp thống kê trong phương pháp chuẩn 18 B. ỨNG DỤNG TRONG PHÂN TÍCH THỰC PHẨM. 21 I. PHƯƠNG PHÁP ĐƯỜNG CHUẨN 21 1. Chất chuẩn: 22 2. Dung dịch chuẩn: 22 3. Xây dựng đường chuẩn: 22 4. Đo mẫu: 23 5. Xử lý kết quả: 24 6. Chấp nhận kết quả: 24 7. Trình bày kết quả: 24 II. ÁP DỤNG KỸ THUẬT THỐNG KÊ TRONG PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG 25 1. Mục đích: 25 2. Lĩnh vực áp dụng: 25 3. Nội dung: 25 4. Phương pháp xử lý số liệu: 26 5. Chấp nhận kết quả: 27 A. XỬ LÝ SỐ LIỆU THỐNG KÊ TRONG PHÂN TÍCH THỰC PHẨM. I. MỘT SỐ KHÁI NIỆM TRONG PHÂN TÍCH THỐNG KÊ 1) Giới thiệu Seminar này trước hết đánh giá kết quả của sự phân tích các mẫu, xử lý số liệu sau kết quả phân tích nhằm đạt được sự chính xác cao. Thêm vào đó, seminar đưa ra phương pháp hồi quy tuyến tính trong quá trình xử lý số liệu. Trong việc phân tích thực phẩm, một trong những khó khăn của việc phân tích dữ liệu là chúng ta phải xử lý dữ liệu và kết quả của phép đo. Chúng ta dựa trên cơ sở hợp lý để xây dựng phương pháp chuẩn để khắc phục sai số cũng như những khó khăn xuất hiện trong quá trình phân tích. Khi thiết kế và đánh giá một phương pháp phân tích, chúng ta cần khắc phục 3 lỗi thường gặp: Trước khi tiến hành, ta phải đánh giá những sai số liên quan đến phép đo để chắc chắn rằng chúng không ảnh hưởng đến kết quả phân tích, do đó có thể giảm thiểu sai số trong phân tích. Thứ hai, ta phải luôn giám sát quá trình phân tích, để chắc chắn rằng quá trình thực hiện luôn nằm trong tầm kiểm soát. Cuối cùng, khi kết thúc việc phân tích, phải so sánh phép đo và kết quả thu được với các tiêu chuẩn đã thiết lập sẵn. 2) Giá trị trung bình của phép đo Để tăng sự chính xác trong phân tích, ta phải đo các mẫu phân tích nhiều lần, ít nhất là 3 lần thông thường người ta đo lớn hơn 3 lần. Bởi vì chúng ta không biết được giá trị nào gần giá trị thực nhất do đó chúng ta lấy giá trị trung bình theo công thức sau. Giá trị trung bình : là giá trị thu được khi ta đem chia tổng của những kết quả của những phép đo riêng biệt cho số lần đo. Trong đó: Xi: là giá trị của phép đo thứ i n: số lần đo độc lập Ví dụ ta đo độ ẩm của hamburger chưa nướng cho bốn lần đô thu được số liệu như sau:64,53%, 64,45%, 65,10%, và 64,78% Vậy giá trị trung bình ta tính được như sau: Mặc dù có một số cá biệt có thể gần với giá trị thực hơn giá trị trung bình, nhưng ta vẫn chọn giá trị trung bình bởi vì không thể xác định được giá trị thực của nó. Hơn nữa số ở giữa cũng không được dùng, ta biệt một nửa số liệu thực nghiệm sẽ lớn hơn giá trị ở giữa, một nửa sẽ thấp hơn giá trị giữa, nhưng ta lại sử dụng giá trị trung bình thay cho giá số ở giữa ( hay giá trị giữa) bởi tính ước lượng thực nghiệm chính xác hơn. 3) Độ tin cậy của phương pháp phân tích. Trong ví dụ trên chúng ta không biết được làm cách nào để một phép đo lặp lại tốt, hoặc làm cách nào để có kết quả gần với giá trị thực thì các mục tiếp theo sẽ trả lời các câu hỏi này. 3.1 Độ chính xác của phép đo So sánh độ chính xác và độ lặp lại tốt. (a) Độ chính xác tốt và độ lặp lại tốt (b) Độ lặp lại tốt và độ chính xác kém (c) Độ chính xác tốt và độ lặp lại không tốt (d) Độ chính xác không tốt và độ lặp lại không tốt Độ lệch chuẩn Nếu chúng ta có nhiều mẫu thì ta có độ lệch chuẩn biểu diễn như sau ( theo ký tự Hy lạp) Trong đó : độ lệch chuẩn xi : giá trị của từng mẫu riêng biệt : giá trị thực n: tổng số mẫu Bởi vì không biết giá trị thực nên ta dùng đại lượng gần với độ lệch chuẩn để làm trong thực nghiệm cũng được gọi là giá trị chuẩn trong đó thế giá trị thực bằng giá trị trung bình của các mẫu đo. Giá trị chuẩn này miêu tả độ lệch của những phép đo riêng biệt so với giá trị trung bình Ta có ví dụ về độ ẩm của hamburger như sau Độ lệch chuẩn tương đối: sr = Nếu độ chuẩn tương đối này bé hơn 5% thì có thể chấp nhận được . Như ví dụ trên ta có do đó ta có thể chấp nhận được. Ta có giá trị thực nằm trong khoảng . Với z = 1 thì ta có xác suất tương ứng là 68%, với z = 2 ta có xác suất là 95%, với z =3 ta có xác suất là 99,7%. Độ tin cậy của giá trị trung mẫu là: