Trattamento dei dati sperimentali

Presentazione sul tema: "Trattamento dei dati sperimentali"— Transcript della presentazione:

1 Trattamento dei dati sperimentali

2 È impossibile effettuare un’analisi chimica in modo tale che i risultati siano privi di errore o incertezza. Ogni misura è influenzata da molte incertezze, che si combinano per dare origine ad una dispersione di risultati. Tali incertezze nn potranno mai essere eliminate completamente, per cui il vero valore di una quantità resta sempre sconosciuto. Tuttavia, l’entità probabile dell’errore può spesso essere valutata.

3 SERIE DI MISURE REPLICATE
I replicati Durante un esperimento, è uso comune impiegare da due a 4 porzioni (replicati) di un campione nel corso di una intera procedura analitica. Essendo che i risultati per ciascun gruppo sono raramente gli stessi, per ogni serie viene estrapolato un valore “centrale”. La media o la mediana possono servire come valore centrale per una serie di misure replicate. Media: è quel numero ottenuto dividendo la somma delle misure replicate per il numero delle misure. Mediana: è il risultato di mezzo quando i dati replicati sono ordinati in ordine di grandezza. MISURE INDIVIDUALI SERIE DI MISURE REPLICATE Fonte:

4 Precisione e accuratezza
La precisione esprime la riproducibilità dei risultati ottenuti da una serie di misure ripetute dello stesso campione. Si esprime attraverso la deviazione standard, la varianza ed il coefficiente di variazione. Questi termini sono una funzione della deviazione dei dati dalla media, così definita: Deviazione dalla media = di = │xi – x │ L’accuratezza è definita come la concordanza del risultato ottenuto in un’analisi con il valore accettato come “vero” (valore di riferimento). Viene espressa attraverso l’errore relativo (detto anche bias): Le caratteristiche di accuratezza e precisione minime richieste per un metodo analitico variano con l’importanza relativa del componente da analizzare. Per componenti in tracce sono tollerate accuratezze e precisioni minori rispetto a quelle richieste per componenti presenti in grandi quantità.

5 DISPERSIONE DEI RISULTATI OTTENUTI DALL’ESPERIMENTO
1 2 Bassa accuratezza, bassa precisione Alta accuratezza, bassa precisione DISPERSIONE DEI RISULTATI OTTENUTI DALL’ESPERIMENTO 4 3 Alta accuratezza, Alta precisione Bassa accuratezza, bassa precisione

6 Gli errori sperimentali
La slide precedente ha voluto suggerire come le analisi sono affette da tre tipi di errori: errore casuale (o indeterminato): causa una dispersione dei dati più o meno simmetrica intorno ad un valore medio (fig. 3); errore sistematico (o determinato): fa si che la media dei dati differisca dal valore accettato; errore grossolano: differisce dall’errore indeterminato o determinato in quanto di solito avvengono occasionalmente, sono spesso grandi e anno si che un risultato sia basso o alto. Gli errori grossolani sono responsabili degli outliers, risultati che cioè differiscono marcatamente da tutti gli altri dati in una serie di misure replicate.

7 Gli errori casuali Gli errori casuali sorgono quando un sistema di misura viene portato alla sua massima sensibilità. Questi errori sono causati da molte variabili incontrollabili di natura chimica o fisica. Esempio di errori casuali nella calibrazione di una pipetta: la valutazione visiva come quella del livello dell’acqua rispetto alla tacca sulla pipetta e del livello dell’acqua rispetto alla tacca sulla pipetta e del livello di mercurio nel termometro; la variazione del tempo di svuotamento della pipetta e dell’angolazione della pipetta durante lo svuotamento, la fluttuazione della temperatura, che influenza il volume della pipetta e la viscosità del liquido.

8 Trattamento statistico dell’errore casuale
Statisticamente, gli errori casuali in un’analisi seguono una distribuzione Gaussiana. Frequenza relativa Deviazione della media, x-μ