корреляцию результатов для различных характеристик образца что это

Корреляцию результатов для различных характеристик образца что это

ВЛК, ППППА и ВСК >>>

Ответов в этой теме: 87
Страница: 1 2 3 4 5 6 7 8 9
«« назад || далее »»

[ Ответ на тему ]

Автор	Тема: ВЛК, ППППА и ВСК
klara Пользователь Ранг: 18	28.05.2020 // 18:11:47 Добрый день. В лаборатории сложилась следующая ситуация: есть МВИ в которой объект анализа не стабилен во времени, т.е. нет возможности на контрольный период в течение года, обеспечить контрольную пробу, которая будет соответствовать этому требованию. Пробы в лабораторию приходят раз в квартал, партией до 50 проб, минимум 4 раза в год. Проводить оперативный контроль с серией не получится из-за описанной ситуации выше. Думала применить ППППА, но как же мне оценить удовл/не удовл стабильность процесса, когда в РМГ 76 написано, что выводы о такой процедуре можно делать по окончании контрольного периода. Можно ли устанавливать контрольный период каждый раз перед серией? Т.е. 4 контрольных периода в год. Ничего запрещающего я не нашла. Я понимаю, что это тянет на оперативный контроль с построением ККШ, но все уперлось в нестабильность рабочих проб и проб контроля. Как быть в такой ситуации? Есть ли у кого-нибудь подобный опыт?
ANCHEM.RU Администрация Ранг: 246
e-Metrolog Пользователь Ранг: 88	29.05.2020 // 9:34:17 Чтобы можно было что-то посоветовать, сообщите какая методика, показатель, какими средствами контроля располагаете?
klara Пользователь Ранг: 18	29.05.2020 // 15:06:51 Редактировано 1 раз(а) e-Metrolog пишет: Чтобы можно было что-то посоветовать, сообщите какая методика, показатель, какими средствами контроля располагаете? Здравствуйте!(ФР.1.38.2016.24327) МУК 2.6.1.011-14 измерение активности урана спектрометрическим методом после экстракционно-хроматографического выделения из проб мочи. МХ МВИ: σr, % = 6; σR, % = 8; ±δ, % = 27; правильность = 15%; предел повторяемости, воспроизводимости =23 %, расширенная неопределенность =27%; диапазон от 0,0016 Бк при р=0,95. Есть возможность использования ОК с использованием АС в виде 232 урана и 236 урана.
витаминка цветочная Пользователь Ранг: 52	30.05.2020 // 15:53:23 Редактировано 1 раз(а) e-Metrolog пишет: Чтобы можно было что-то посоветовать, сообщите какая методика, показатель, какими средствами контроля располагаете? Здравствуйте!(ФР.1.38.2016.24327) МУК 2.6.1.011-14 измерение активности урана спектрометрическим методом после экстракционно-хроматографического выделения из проб мочи. МХ МВИ: σr, % = 6; σR, % = 8; ±δ, % = 27; правильность = 15%; предел повторяемости, воспроизводимости =23 %, расширенная неопределенность =27%; диапазон от 0,0016 Бк при р=0,95. Есть возможность использования ОК с использованием АС в виде 232 урана и 236 урана. Да у вас изначально МХ в методике неувязаны между собой. Какой тут контроль, если ничего не бьётся. И сколько таких методик наплодили. Вот такие у нас методики аттестованные, аккредитованные лаборатории, применяющие такие МИ, органы по аккредитации и сама процедура аккредитации.
klara Пользователь Ранг: 18	31.05.2020 // 16:13:21 витаминка цветочная пишет: e-Metrolog пишет: Чтобы можно было что-то посоветовать, сообщите какая методика, показатель, какими средствами контроля располагаете? Здравствуйте!(ФР.1.38.2016.24327) МУК 2.6.1.011-14 измерение активности урана спектрометрическим методом после экстракционно-хроматографического выделения из проб мочи. МХ МВИ: σr, % = 6; σR, % = 8; ±δ, % = 27; правильность = 15%; предел повторяемости, воспроизводимости =23 %, расширенная неопределенность =27%; диапазон от 0,0016 Бк при р=0,95. Есть возможность использования ОК с использованием АС в виде 232 урана и 236 урана. Да у вас изначально МХ в методике неувязаны между собой. Какой тут контроль, если ничего не бьётся. И сколько таких методик наплодили. Вот такие у нас методики аттестованные, аккредитованные лаборатории, применяющие такие МИ, органы по аккредитации и сама процедура аккредитации. Я конечно все понимаю, и сама не лучшего мнения обо всем, но ни я, ни моя просьба не несет ответственности за чужие промахи. Так что какой смысл был мне это говорить? Я обратилась за помощью, за тем же, зачем другие люди приходят. Если у Вас нет каких-либо предложений, то для чего Ваше сообщение?
klara Пользователь Ранг: 18	31.05.2020 // 16:13:21 витаминка цветочная пишет: e-Metrolog пишет: Чтобы можно было что-то посоветовать, сообщите какая методика, показатель, какими средствами контроля располагаете? Здравствуйте!(ФР.1.38.2016.24327) МУК 2.6.1.011-14 измерение активности урана спектрометрическим методом после экстракционно-хроматографического выделения из проб мочи. МХ МВИ: σr, % = 6; σR, % = 8; ±δ, % = 27; правильность = 15%; предел повторяемости, воспроизводимости =23 %, расширенная неопределенность =27%; диапазон от 0,0016 Бк при р=0,95. Есть возможность использования ОК с использованием АС в виде 232 урана и 236 урана. Да у вас изначально МХ в методике неувязаны между собой. Какой тут контроль, если ничего не бьётся. И сколько таких методик наплодили. Вот такие у нас методики аттестованные, аккредитованные лаборатории, применяющие такие МИ, органы по аккредитации и сама процедура аккредитации. Я конечно все понимаю, и сама не лучшего мнения обо всем, но ни я, ни моя просьба не несет ответственности за чужие промахи. Так что какой смысл был мне это говорить? Я обратилась за помощью, за тем же, зачем другие люди приходят. Если у Вас нет каких-либо предложений, то для чего Ваше сообщение?
Каталог ANCHEM.RU Администрация Ранг: 246	Термостат электрический суховоздушный АТ-2 Предназначен для поддержания в рабочем объёме заданной температуры в диапазоне от + 20,0°С до + 50,0°С с отклонением не более ± 0,5°С. Оснащен программируемым таймером для задания времени проведения анализа и звуковой и визуальной индикацией окончания времени проведения анализа. [ Информация из каталога оборудования ANCHEM.RU ]
Igen Пользователь Ранг: 1000	31.05.2020 // 18:24:35 Редактировано 1 раз(а) А может Вам обратится за консультацией в: Федеральное медико-биологическое агенство nsrus.ru/files/ppt/news/fr17/4-5-Korneva.pdf
e-Metrolog Пользователь Ранг: 88	03.06.2020 // 16:42:35 К сожалению в интернете методику не нашел. В тексте методики есть раздел по внутрилабораторному контролю?
klara Пользователь Ранг: 18	04.06.2020 // 19:17:43 e-Metrolog пишет: К сожалению в интернете методику не нашел. В тексте методики есть раздел по внутрилабораторному контролю?	05.06.2020 // 9:56:24 klara пишет: Добрый день. . Можно ли устанавливать контрольный период каждый раз перед серией? Т.е. 4 контрольных периода в год. Ничего запрещающего я не нашла. Я понимаю, что это тянет на оперативный контроль с построением ККШ, но все уперлось в нестабильность рабочих проб и проб контроля. Как быть в такой ситуации? Есть ли у кого-нибудь подобный опыт? ___________________________________________________________ Внутрилабораторный контроль направлен на подтверждение того, что методика в Ваших руках находится в подконтрольно состоянии, т.е. Вы все делаете правильно и получаете корректные результаты. Если у Вас есть контрольные образцы с аттестованным значением определяемого показателя, то проводите ППП на них перед каждой серией рабочих проб, установив контрольный период как можно меньше, например неделю перед анализом рабочих проб. Можно обойтись и просто оперативным контролем перед каждой серией рабочих проб и в процессе анализа рабочих проб, еще провести процедуру оперативного контроля. В РМГ 76 есть соответствующие указания.
Igen Пользователь Ранг: 1000	05.06.2020 // 14:44:53 Редактировано 1 раз(а) ___________________________________________________________ В РМГ 76 есть соответствующие указания. Я в смысле, что это так, но лучше все же, на мой взгляд, пункты/главы/примеры/приложения указывать,по возможности; документ все же обширный

Ответов в этой теме: 87
Страница: 1 2 3 4 5 6 7 8 9
«« назад || далее »»

Источник

Метод корреляционного анализа: пример. Корреляционный анализ — это…

Понятие о корреляционном анализе

Существует множество определений термина. Исходя из вышеизложенного, можно сказать, что корреляционный анализ — это метод, применяющийся с целью проверки гипотезы о статистической значимости двух и более переменных, если исследователь их может измерять, но не изменять.

Есть и другие определения рассматриваемого понятия. Корреляционный анализ — это метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов корреляции между переменными. При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков, для установления между ними статистических взаимосвязей. Корреляционный анализ — это метод по изучению статистической зависимости между случайными величинами с необязательным наличием строгого функционального характера, при которой динамика одной случайной величины приводит к динамике математического ожидания другой.

Задачи корреляционного анализа

Исходя из приведенных выше определений, можно сформулировать следующие задачи описываемого метода: получить информацию об одной из искомых переменных с помощью другой; определить тесноту связи между исследуемыми переменными.

Корреляционный анализ предполагает определение зависимости между изучаемыми признаками, в связи с чем задачи корреляционного анализа можно дополнить следующими:

Условия использования метода

Результативные факторы зависят от одного до нескольких факторов. Метод корреляционного анализа может применяться в том случае, если имеется большое количество наблюдений о величине результативных и факторных показателей (факторов), при этом исследуемые факторы должны быть количественными и отражаться в конкретных источниках. Первое может определяться нормальным законом — в этом случае результатом корреляционного анализа выступают коэффициенты корреляции Пирсона, либо, в случае, если признаки не подчиняются этому закону, используется коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

Оценка тесноты связи

Теснота корреляционной связи определяется по коэффициенту корреляции (r): сильная — r = ±0,7 до ±1, средняя — r = ±0,3 до ±0,699, слабая — r = 0 до ±0,299. Данная классификация не является строгой. На рисунке показана несколько иная схема.

Правила отбора факторов корреляционного анализа

При применении данного метода необходимо определиться с факторами, оказывающими влияние на результативные показатели. Их отбирают с учетом того, что между показателями должны присутствовать причинно-следственные связи. В случае создания многофакторной корреляционной модели отбирают те из них, которые оказывают существенное влияние на результирующий показатель, при этом взаимозависимые факторы с коэффициентом парной корреляции более 0,85 в корреляционную модель предпочтительно не включать, как и такие, у которых связь с результативным параметром носит непрямолинейный или функциональный характер.

Отображение результатов

Результаты корреляционного анализа могут быть представлены в текстовом и графическом видах. В первом случае они представляются как коэффициент корреляции, во втором — в виде диаграммы разброса.

При отсутствии корреляции между параметрами точки на диаграмме расположены хаотично, средняя степень связи характеризуется большей степенью упорядоченности и характеризуется более-менее равномерной удаленностью нанесенных отметок от медианы. Сильная связь стремится к прямой и при r=1 точечный график представляет собой ровную линию. Обратная корреляция отличается направленностью графика из левого верхнего в нижний правый, прямая — из нижнего левого в верхний правый угол.

Трехмерное представление диаграммы разброса (рассеивания)

Помимо традиционного 2D-представления диаграммы разброса в настоящее время используется 3D-отображение графического представления корреляционного анализа.

Также используется матрица диаграммы рассеивания, которая отображает все парные графики на одном рисунке в матричном формате. Для n переменных матрица содержит n строк и n столбцов. Диаграмма, расположенная на пересечении i-ой строки и j-ого столбца, представляет собой график переменных Xi по сравнению с Xj. Таким образом, каждая строка и столбец являются одним измерением, отдельная ячейка отображает диаграмму рассеивания двух измерений.

Ссылки

Пример применения метода корреляционного анализа

В Великобритании было предпринято любопытное исследование. Оно посвящено связи курения с раком легких, и проводилось путем корреляционного анализа. Это наблюдение представлено ниже.
Исходные данные для корреляционного анализа

Начинаем корреляционный анализ. Решение лучше начинать для наглядности с графического метода, для чего построим диаграмму рассеивания (разброса).

Она демонстрирует прямую связь. Однако на основании только графического метода сделать однозначный вывод сложно. Поэтому продолжим выполнять корреляционный анализ. Пример расчета коэффициента корреляции представлен ниже.

С помощью программных средств (на примере MS Excel будет описано далее) определяем коэффициент корреляции, который составляет 0,716, что означает сильную связь между исследуемыми параметрами. Определим статистическую достоверность полученного значения по соответствующей таблице, для чего нам нужно вычесть из 25 пар значений 2, в результате чего получим 23 и по этой строке в таблице найдем r критическое для p=0,01 (поскольку это медицинские данные, здесь используется более строгая зависимость, в остальных случаях достаточно p=0,05), которое составляет 0,51 для данного корреляционного анализа. Пример продемонстрировал, что r расчетное больше r критического, значение коэффициента корреляции считается статистически достоверным.

Литература

Использование ПО при проведении корреляционного анализа

Описываемый вид статистической обработки данных может осуществляться с помощью программного обеспечения, в частности, MS Excel. Корреляционный анализ в Excel предполагает вычисление следующих парамет­ров с использованием функций:

1. Коэффициент корреляции определяется с помощью функции КОРРЕЛ [CORREL](массив1; массив2). Массив1,2 — ячейка интервала значений результативных и факторных переменных.

Линейный коэффициент корреляции также называется коэффициентом корреляции Пирсона, в связи с чем, начиная с Excel 2007, можно использовать функцию ПИРСОН (PEARSON) с теми же массивами.

Графическое отображение корреляционного анализа в Excel производится с помощью панели «Диаграммы» с выбором «Точечная диаграмма».

После указания исходных данных получаем график.

2. Оценка значимости коэффициента парной корреляции с использованием t-критерия Стьюдента. Рассчитанное значение t-критерия сравнивается с табличной (критической) величиной данного показателя из соответствующей таблицы значений рассматриваемого параметра с учетом заданного уровня значимости и числа степеней свободы. Эта оценка осуществляется с использованием функции СТЬЮДРАСПОБР (вероятность; степени_свободы).

3. Матрица коэффициентов парной корреляции. Анализ осуществляется с помощью средства «Анализ данных», в котором выбирается «Корреляция». Статистическую оценку коэффициентов парной корреляции осуществляют при сравнении его абсолютной величины с табличным (критическим) значением. При превышении расчетного коэффициента парной корреляции над таковым критическим можно говорить, с учетом заданной степени вероятности, что нулевая гипотеза о значимости линейной связи не отвергается.

Как рассчитать коэффициент корреляции

Коэффициенты Пирсона и Спирмена можно рассчитать вручную. Это может понадобиться при углубленном изучении статистических методов.

Однако в большинстве случаев при решении прикладных задач, в том числе и в психологии, можно проводить расчеты с помощью специальных программ.

Расчет с помощью электронных таблиц Microsoft Excel

Вернемся опять к примеру со студентами и рассмотрим данные об уровне их интеллекта и длине прыжка с места. Занесем эти данные (два столбца) в таблицу Excel.

Переместив курсор в пустую ячейку, нажмем опцию «Вставить функцию» и выберем «КОРРЕЛ» из раздела «Статистические».

Формат этой функции предполагает выделение двух массивов данных: КОРРЕЛ (массив 1; массив»). Выделяем соответственно столбик с IQ и длиной прыжков.

В таблицах Excel реализована формула расчета только коэффициента Пирсона.

Расчет с помощью программы STATISTICA

Заносим данные по интеллекту и длине прыжка в поле исходных данных. Далее выбираем опцию «Непараметрические критерии», «Спирмена». Выделяем параметры для расчета и получаем следующий результат.

Как видно, расчет дал результат 0,024, что отличается от результата по Пирсону – 0,038, полученной выше с помощью Excel. Однако различия незначительны.

Источник

Корреляционный анализ в Excel. Пример выполнения корреляционного анализа

Корреляционный анализ – это распространённый метод исследования, применяемый для определения уровня зависимости 1-й величины от 2-й. В табличном процессоре есть особый инструмент, который позволяет реализовать данный тип исследования.

Суть корреляционного анализа

Он необходим для определения зависимости между двумя разными величинами. Иными словами, происходит выявление того, в какую сторону (меньшую/большую) меняется величина в зависимости от изменений второй.

Назначение корреляционного анализа

Важно! При 0-м коэффициенте зависимости между величинами нет.

Расчет коэффициента корреляции

Разберем расчёт на нескольких образцах. К примеру, есть табличные данные, где по месяцам описаны в отдельных столбцах траты на рекламное продвижение и объём продаж. Исходя из таблицы, будем выяснять уровень зависимости объема продаж от денег, затраченных на рекламное продвижение.

Способ 1: определение корреляции через Мастер функций

КОРРЕЛ – функция, позволяющая реализовать корреляционный анализ. Общий вид — КОРРЕЛ(массив1;массив2). Подробная инструкция:

Коэффициент отобразился в той ячейке, которая была указана в начале наших действий. Полученный результат 0,97. Этот показатель отображает высокую зависимость первой величины от второй.

4

Способ 2: вычисление корреляции с помощью Пакета анализа

Существует еще один метод определения корреляции. Здесь используется одна из функций, находящаяся в пакете анализа. Перед ее использованием нужно провести активацию инструмента. Подробная инструкция:

Вывелись итоговые показатели. Результат такой же, как и в первом методе – 0,97.

Определение и вычисление множественного коэффициента корреляции в MS Excel

Для выявления уровня зависимости нескольких величин применяются множественные коэффициенты. В дальнейшем итоги сводятся в отдельную табличку, именуемую корреляционной матрицей.

Коэффициент парной корреляции в Excel

Разберем, как правильно проводить коэффициент парной корреляции в табличном процессоре Excel.

Расчет коэффициента парной корреляции в Excel

К примеру, у вас есть значения величин х и у.

12

Х – это зависимая переменна, а у – независимая. Необходимо найти направление и силу связи между этими показателями. Пошаговая инструкция:

Матрица парных коэффициентов корреляции в Excel

Разберем, как проводить подсчет коэффициентов парных матриц. К примеру, есть матрица из четырех переменных.

22

Функция КОРРЕЛ для определения взаимосвязи и корреляции в Excel

КОРРЕЛ – функция, применяемая для подсчета коэффициента корреляции между 2-мя массивами. Разберем на четырех примерах все способности этой функции.

Примеры использования функции КОРРЕЛ в Excel

24

Алгоритм расчёта выглядит следующим образом:

25

Отображенный показатель близок к 1. Результат:

26

Определение коэффициента корреляции влияния действий на результат

Второй пример. Два претендента обратились за помощью к двум разным агентствам для реализации рекламного продвижения длительностью в пятнадцать суток. Каждые сутки проводился социальный опрос, определяющий степень поддержки каждого претендента. Любой опрошенный мог выбрать одного из двух претендентов или же выступить против всех. Необходимо определить, как сильно повлияло каждое рекламное продвижение на степень поддержки претендентов, какая компания эффективней.

27

Используя нижеприведенные формулы, рассчитаем коэффициент корреляции:

28

Из полученных результатов становится понятно, что степень поддержки 1-го претендента повышалась с каждыми сутками проведения рекламного продвижения, следовательно, коэффициент корреляции приближается к 1. При запуске рекламы другой претендент обладал большим числом доверия, и на протяжении 5 дней была положительная динамика. Потом степень доверия понизилась и к пятнадцатым суткам опустилась ниже изначальных показателей. Низкие показатели говорят о том, что рекламное продвижение отрицательно повлияло на поддержку. Не стоит забывать, что на показатели могли повлиять и остальные сопутствующие факторы, не рассматриваемые в табличной форме.

Анализ популярности контента по корреляции просмотров и репостов видео

Третий пример. Человек для продвижения собственных роликов на видеохостинге Ютуб применяет соцсети для рекламирования канала. Он замечает, что существует некая взаимосвязь между числом репостов в соцсетях и количеством просмотров на канале. Можно ли про помощи инструментов табличного процессора произвести прогноз будущих показателей? Необходимо выявить резонность применения уравнения линейной регрессии для прогнозирования числа просмотров видеозаписей в зависимости от количества репостов. Табличка со значениями:

29

Теперь необходимо провести определение наличия связи между 2-мя показателями по нижеприведенной формуле:

0,7;ЕСЛИ(КОРРЕЛ(A3:A8;B3:B8)>0,7;»Сильная прямая зависимость»;»Сильная обратная зависимость»);»Слабая зависимость или ее отсутствие»)’ >

Если полученный коэффициент выше 0,7, то целесообразней применять функцию линейной регрессии. В рассматриваемом примере делаем:

30

Теперь производим построение графика:

31

Применяем это уравнение, чтобы определить число просматриваний при 200, 500 и 1000 репостов: =9,2937*D4-206,12. Получаем следующие результаты:

32

Функция ПРЕДСКАЗ позволяет определить число просмотров в моменте, если было проведено, к примеру, двести пятьдесят репостов. Применяем: 0,7;ПРЕДСКАЗ(D7;B3:B8;A3:A8);»Величины не взаимосвязаны»)’ >. Получаем следующие результаты:

33

Особенности использования функции КОРРЕЛ в Excel

Данная функция имеет нижеприведенные особенности:

Оценка статистической значимости коэффициента корреляции

При проверке значимости корреляционного коэффициента нулевая гипотеза состоит в том, что показатель имеет значение 0, а альтернативная не имеет. Для проверки применяется нижеприведенная формула:

34

Заключение

Корреляционный анализ в табличном процессоре – это простой и автоматизированный процесс. Для его выполнения необходимо знать всего лишь, где находятся нужные инструменты и как их активировать через настройки программы.

Источник