Newsgroup: it.scienza.chimica
Titolo: Aiuto per statistica

Help me, lacuna cosmica.
Tema: posso eseguire una sola misura. Ottengo ovviamente un solo valore.
Posso prevedere come si distribuirebbero i valori di ipotetiche ma non
possibili misure successive ( supponendo una distribuzione gaussiana).
In pratica, una misura eseguita nel 1988 senza replicati, ha fornito a suo
tempo un valore pari a 1,5. Misure attuali (media di tre) forniscono un
valore medio pari a 4 con una certa dev.std. Posso dire con certezza che la
situazione è peggiorata?
Grazie
--
Mauro Baudino
nel dubbio, cerca su:
http://www.google.it/advanced_search?hl=it
http://groups.google.com/advanced_group_search

Grazie
Dipende dall'incertezza di misura associata. Quanto vale nei due casi
? La puoi stimare nel 1988 ed oggi ?

Ciao Mauro spero di non essere troppo sempliciotto se dico
di fare un t-test per le due medie considerando la SD di ora
e la SD stimata di allora?
-- 
Posted via Mailgate.ORG Server - 
http://www.Mailgate.ORG

Il problema è chè nell' 88 è stata fatta una sola misura.
Mi puoi chiarire meglio i ragionamenti? Grazie
Mauro

 Mi puoi chiarire meglio i ragionamenti?
Il fatto che tu abbia un solo valore nell'88 rende impossibile qualunque
test rigoroso, perche' non sai che valore attribuire a quell'analisi, cioe'
non sai qual era l'incertezza associata al dosaggio.
Nel t di student si confrontano due gruppi di risultati (due medie). La
differenza e' tanto piu' significativa
1) quanto piu' le due medie sono lontane fra loro
2) quanto meno scampanate (quanto piu' leptocurtiche) sono le curve di
distribuzione dei due gruppi di misure
3) quanto piu' numerosi sono i due gruppi che confronti
(e' anche intuitivo: piccole differenze possono essere cmq significative, se
riscontrate con analisi molto riproducibili e su un elevato numero di casi).
L'amico ti chiedeva di ipotizzare che la tecnica analitica dell'88 avesse la
stessa riproducibilita' di quella odierna e simulare un t di student con
dati "stimati".
Un altro approccio e' quello di supporre che il dosaggio dell'88 e quelli
odierni siano uguali, cioe' siano campioni estratti dall'universo di tutti i
dosaggi possibili su un materiale ipotizzato costante . Questo equivale a
supporre che
la performance analitica strumentale dell' 88 abbia le stesse
caratteristiche di accuratezza e  precisione di quella odierna, e che le
differenze che riscontri siano gli errori casuali associati a ogni
esperimento.
Supponiamo che i tre valori odierni, che esprimono una media e una
variabilita' campionaria, siano una stima adeguata della media vera.  A
questo punto tu puoi vedere,  normalizzando i valori, qual e' la
probabilita' che il dosaggio dell' 88  (molto diverso da quello odierno)
appartenga alla stessa popolazione dei dosaggi odierni.
Nell' 88 il valore era 1.5
Oggi il valore e' 4, supponiamo come media di determinazioni risultate
3,4,5 --> d.s = 1
Calcoli la deviata normale standardizzata (1.5 - 4) / 1 =  -2.5. Il valore
di allora e' due deviazioni standard e mezzo inferiore a quello di oggi. Le
tabelle della curva gaussiana normalizzata ci dicono che la probabilita' che
un dato si collochi a 2.5 deviazioni standard dalla media in una certa
direzione e' poco superiore a 0.005.
Tu puoi concludere che esiste un probabilita' del 5-6 per mille che la
situazione dall' 88 a oggi sia invariata e che le differenze di valori siano
attribuibili a casualita' sperimentali (se il metodo e' rimasto lo stesso,
se l'imprecisione sui tre dosaggi odierni riflette adeguatamente
l'imprecisione vera ecc.). La probabilita' e' molto bassa e quindi tu
rigetti l'ipotesi che la media di oggi e il valore di allora appartengano al
medesimo universo di dosaggi eseguiti sullo stesso materiale.  Al 99.4 -
99.5% sono misure condotte su concentrazioni effettivamente diverse, ossia
la differenza e' significativa.
per fare i tuoi conti devi sapere la ds associata alle tue misure odierne.
Ciao
B.

Grazie mille. A buon rendere.
Mauro

 Grazie
In generale, il riferimento è la UNI 6806 &#8211; 72. Metodi
statistici per il controllo della qualità. Confronto fra due serie di
dati. Significatività della differenza fra due medie.