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
Обзорный журнал по химии Издается с 2011 года одновременно на русском и английском языках. Журнал охватывает все аспекты современных исследований в области химии, включая фундаментальные и прикладные аспекты органической, неорганической, элементоорганической, физической, биологической, медицинской, теоретической и аналитической химии и теоретические аспекты химической технологии.
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 »»
Термин «корреляция» активно используется в гуманитарных науках, медицине; часто мелькает в СМИ. Ключевую роль корреляции играют в психологии. В частности, расчет корреляций выступает важным этапом реализации эмпирического исследования при написании ВКР по психологии.
В этой статье мы простым языком объясним суть корреляционной связи, виды корреляций, способы расчета, особенности использования корреляции в психологических исследованиях, а также при написании дипломных работ по психологии.
Что такое корреляция
Корреляция – это связь. Но не любая. В чем же ее особенность? Рассмотрим на примере.
Представьте, что вы едете на автомобиле. Вы нажимаете педаль газа – машина едет быстрее. Вы сбавляете газ – авто замедляет ход. Даже не знакомый с устройством автомобиля человек скажет: «Между педалью газа и скоростью машины есть прямая связь: чем сильнее нажата педаль, тем скорость выше».
Это зависимость функциональная – скорость выступает прямой функцией педали газа. Специалист объяснит, что педаль управляет подачей топлива в цилиндры, где происходит сжигание смеси, что ведет к повышению мощности на вал и т.д. Это связь жесткая, детерминированная, не допускающая исключений (при условии, что машина исправна).
Теперь представьте, что вы директор фирмы, сотрудники которой продают товары. Вы решаете повысить продажи за счет повышения окладов работников. Вы повышаете зарплату на 10%, и продажи в среднем по фирме растут. Через время повышаете еще на 10%, и опять рост. Затем еще на 5%, и опять есть эффект. Напрашивается вывод – между продажами фирмы и окладом сотрудников есть прямая зависимость – чем выше оклады, тем выше продажи организации. Такая же это связь, как между педалью газа и скоростью авто? В чем ключевое отличие?
Правильно, между окладом и продажами заисимость не жесткая. Это значит, что у кого-то из сотрудников продажи могли даже снизиться, невзирая на рост оклада. У кого-то остаться неизменными. Но в среднем по фирме продажи выросли, и мы говорим – связь продаж и оклада сотрудников есть, и она корреляционная.
В основе функциональной связи (педаль газа – скорость) лежит физический закон. В основе корреляционной связи (продажи – оклад) находится простая согласованность изменения двух показателей. Никакого закона (в физическом понимании этого слова) за корреляцией нет. Есть лишь вероятностная (стохастическая) закономерность.
Численное выражение корреляционной зависимости
Итак, корреляционная связь отражает зависимость между явлениями. Если эти явления можно измерить, то она получает численное выражение.
Полученное число называется коэффициентом корреляции. Для его правильной интерпретации важно учитывать следующее:
Прямая и обратная
Сильная и слабая
Чем ниже численное значение коэффициента, тем взаимосвязь между явлениями и показателями меньше.
Рассмотрим пример. Взяли 10 студентов и измерили у них уровень интеллекта (IQ) и успеваемость за семестр. Расположили эти данные в виде двух столбцов.
Испытуемый
Успеваемость (баллы)
Посмотрите внимательно на данные в таблице. От 1 до 10 испытуемого растет уровень IQ. Но также растет и уровень успеваемости. Из любых двух студентов успеваемость будет выше у того, у кого выше IQ. И никаких исключений из этого правила не будет.
Перед нами пример полного, 100%-но согласованного изменения двух показателей в группе. И это пример максимально возможной положительной взаимосвязи. То есть, корреляционная зависимость между интеллектом и успеваемостью равна 1.
Рассмотрим другой пример. У этих же 10-ти студентов с помощью опроса оценили, в какой мере они ощущают себя успешными в общении с противоположным полом (по шкале от 1 до 10).
Испытуемый
Успех в общении с противоположным полом (баллы)
Смотрим внимательно на данные в таблице. От 1 до 10 испытуемого растет уровень IQ. При этом в последнем столбце последовательно снижается уровень успешности общения с противоположным полом. Из любых двух студентов успех общения с противоположным полом будет выше у того, у кого IQ ниже. И никаких исключений из этого правила не будет.
А как понять смысл корреляции равной нулю (0)? Это значит, связи между показателями нет. Еще раз вернемся к нашим студентам и рассмотрим еще один измеренный у них показатель – длину прыжка с места.
Испытуемый
Длина прыжка с места (м)
Не наблюдается никакой согласованности между изменением IQ от человека к человеку и длинной прыжка. Это и свидетельствует об отсутствии корреляции. Коэффициент корреляции IQ и длины прыжка с места у студентов равен 0.
Мы рассмотрели крайние случаи. В реальных измерениях коэффициенты редко бывают равны точно 1 или 0. При этом принята следующая шкала:
Приведенная градация дает очень приблизительные оценки и в таком виде редко используются в исследованиях.
Чаще используются градации коэффициентов по уровням значимости. В этом случае реально полученный коэффициент может быть значимым или не значимым. Определить это можно, сравнив его значение с критическим значением коэффициента корреляции, взятым из специальной таблицы. Причем эти критические значения зависят от численности выборки (чем больше объем, тем ниже критическое значение).
Корреляционный анализ в психологии
Корреляционный метод выступает одним из основных в психологических исследованиях. И это не случайно, ведь психология стремится быть точной наукой. Получается ли?
В чем особенность законов в точных науках. Например, закон тяготения в физике действует без исключений: чем больше масса тела, тем сильнее оно притягивает другие тела. Этот физический закон отражает связь массы тела и силы притяжения.
Пример исследования на студентах из предыдущего раздела хорошо иллюстрирует использование корреляций в психологии:
Вот как могли выглядеть краткие выводы по результатам придуманного исследования на студентах:
Таким образом, уровень интеллекта студентов выступает позитивным фактором их академической успеваемости, в то же время негативно сказываясь на отношениях с противоположным полом и не оказывая значимого влияния на спортивные успехи, в частности, способность к прыгать с места.
Как видим, интеллект помогает студентам учиться, но мешает строить отношения с противоположным полом. При этом не влияет на их спортивные успехи.
Неоднозначное влияние интеллекта на личность и деятельность студентов отражает сложность этого феномена в структуре личностных особенностей и важность продолжения исследований в этом направлении. В частности, представляется важным провести анализ взаимосвязей интеллекта с психологическими особенностями и деятельностью студентов с учетом их пола.
Коэффициенты Пирсона и Спирмена
Рассмотрим два метода расчета.
Коэффициент Пирсона – это особый метод расчета взаимосвязи показателей между выраженностью численных значений в одной группе. Очень упрощенно он сводится к следующему:
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена рассчитывается похожим образом:
В случае Пирсона расчет шел с использованием среднего значения. Следовательно, случайные выбросы данных (существенное отличие от среднего), например, из-за ошибки обработки или недостоверных ответов могут существенно исказить результат.
В случае Спирмена абсолютные значения данных не играют роли, так как учитывается только их взаимное расположение по отношению друг к другу (ранги). То есть, выбросы данных или другие неточности не окажут серьезного влияния на конечный результат.
Если результаты тестирования корректны, то различия коэффициентов Пирсона и Спирмена незначительны, при этом коэффициент Пирсона показывает более точное значение взаимосвязи данных.
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.
Использование корреляционного анализа в дипломных работах по психологии (пример)
Большинство тем выпускных квалификационных работ по психологии (дипломов, курсовых, магистерских) предполагают проведение корреляционного исследования (остальные связаны с выявлением различий психологических показателей в разных группах).
Сам термин «корреляция» в названиях тем звучит редко – он скрывается за следующими формулировками:
Рассмотрим кратко этапы его проведения при написании дипломной работы по психологии на тему: «Взаимосвязь личностной тревожности и агрессивности у подростков».
1. Для расчета необходимы сырые данные, в качестве которых обычно выступают результаты тестирования испытуемых. Они заносятся в сводную таблицу и помещаются в приложение. Эта таблица устроена следующим образом:
Что такое корреляция и что означает коррелировать — простыми словами о сложном
Здравствуйте, уважаемые читатели блога KtoNaNovenkogo.ru. Когда некоторые люди слышат слово «корреляция», то зачастую просто впадают в ступор. Оно и понятно: жуткий термин из мира высшей математики и статистики.
Сразу представляются унылые графики, многоэтажные формулы, при взгляде на которые хочется забиться в угол и плакать. На самом деле все гораздо проще.
Потратив несколько минут на прочтение этой статьи, вы узнаете, что такое корреляция и как ее использовать в повседневной жизни.
Определение корелляции — что это
Простыми словами корреляция – это взаимосвязь двух или нескольких случайных параметров. Когда одна величина растет или уменьшается, другая тоже изменяется.
Объясним на примере: существует корреляция между температурой воздуха и потреблением мороженого. Чем жарче погода, тем больше холодного лакомства покупают люди. И наоборот.
Такие закономерности устанавливаются путем исследования больших объемов статистических данных. Собираем информацию о потреблении мороженого за несколько лет и сведения о колебаниях температуры за тот же период. А дальше сопоставляем и ищем зависимость.
Коррелировать – это значит быть взаимосвязанным с чем-то. Существует положительная и отрицательная корреляции.
При положительной чем больше один параметр, тем больше и другой. Например, чем масштабнее траты фермера на удобрения, тем обильнее урожай. При обратной корреляции рост одной величины сопровождается уменьшением другой. Чем выше здание, тем хуже оно противостоит землетрясениям.
Корреляция — это взаимосвязь без гарантий
Рассмотрим пример прямой корреляции: чем выше уровень благосостояния человека, тем больше его продолжительность жизни. Обеспеченные люди питаются качественной пищей и своевременно получают врачебную помощь. В отличие от бедняков.
Однако нельзя с уверенностью сказать, что определенный олигарх проживет дольше вот этого нищего.
Это лишь статистическая вероятность, которая может не сработать для одного конкретного случая. Этим корреляция отличается от линейной зависимости, где исход известен со 100-процентной вероятностью.
Но если мы возьмем выборку из сотни тысяч богачей и такого же числа малоимущих, сравним их продолжительность жизни, то общая тенденция будет верна.
Коэффициент корреляции
Величина коэффициента корреляции рассчитывается по формуле:
Если внезапно потемнело в глазах и возникло непреодолимое желание закрыть статью (синдром гуманитария), то есть вариант попроще. Microsoft Exel все выполнит сам при помощи функции «КОРРЕЛ». Делается это так:
Судя по расчетам, рост человека практически никак не влияет на уровень зарплаты.
Реальные причины корреляции и возможные гипотезы
Курс доллара и стоимость нефти отрицательно коррелируют. Можем выдвинуть гипотезу: повышение цен на черное золото вызывает падение стоимости американской валюты. Но почему так происходит? Откуда взялась связь между этими явлениями?
Определение причины корреляции – это очень сложная задача. Переплетаются тысячи различных факторов, часть из которых скрыта.
Возможно, дело в том, что США – крупнейший потребитель нефти в мире. Каждый день они импортируют около 7,2 миллиона баррелей. Снижение цены на черное золото – хорошо для американской экономики, ведь позволяет тратить меньше денег. Следовательно, доллар растет.
Корреляция предоставляет возможность сделать вывод из статистических данных.
Например, мы выяснили, что существует отрицательная взаимосвязь между доходом персонала и его эффективностью в работе. Наша гипотеза: «Лентяи и бездельники получают больше, чем ответственные сотрудники». Тогда мы пересмотрим систему мотивации и избавимся от бесполезных людей.
Гипотеза – это лишь статистический вывод, предположение. Она вполне может оказаться ошибочной.
Согласно статистике, чем больше пожарных участвует в тушении огня, тем существенней размер ущерба. Какую гипотезу можем сделать отсюда? Пожарные приносят вред, давайте сократим их! Но если разобраться, то настоящая причина повреждения – это огонь. А увеличение числа лиц, задействованных в его тушении, – следствие масштаба пожара.
Наша вселенная бесконечна, а значит всегда можно найти несколько переменных, которые будут коррелировать между собой, несмотря на полное отсутствие причинно-следственных связей. Даже самое буйное воображение не сможет объяснить, что объединяет сыр и одеяло-убийцу:
Более подробно на эту тему смотрите в видео:
Как при помощи корреляции люди становятся богаче
Главное правило любого инвестора: не класть все яйца в одну корзину. Вложения рекомендуется диверсифицировать (что это?) – распределять. Поэтому люди покупают акции не одной компании, а десятка разных, формируя инвестиционные портфели. Если котировки какой-то фирмы упадут, то оставшиеся девять смогут отыграть падение или хотя бы уменьшить убытки.
Но это в теории, а на практике все портит корреляция. Проблема в том, что стоимости акций разных компаний внутри отрасли или даже всей страны могут сильно коррелировать. Проблемы огромной корпорации провоцируют панику на рынке, снижают стоимость иных активов, на первый взгляд не связанных между собой. В 2008 году случился крах Lehman Brothers, который вызвал цепную реакцию и обвал на мировых рынках.
Поэтому при инвестировании нужно стараться выбирать направления, которые не связаны между собой (r стремится к 0).
Территориальное приближение активов друг к другу усиливает корреляцию. Значит, нужно рассматривать варианты в разных точках мира, максимально удаленных друг от друга.
В жизни этот принцип тоже действует. Если ваши навыки и знания позволяют трудиться программистом, таксистом, сантехником и журналистом – вы хорошо защищены от риска безработицы.
Памятка
Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога KtoNaNovenkogo.ru
Эта статья относится к рубрикам:
Комментарии и отзывы (12)
Отличная статья! Спасибо! Все доступно к пониманию.
Скажите, пожалуйста, если некий факт N напрямую обусловлен фактом М, то есть без M не было бы N вообще, то корректно ли говорить о том, что N коррелирует с M?
Спасибо за статью. Кратко, четко, ясно.
«Корреляция — это взаимозависимость СЛУЧАЙНЫХ факторов. Она отображает ПРИБЛИЖЕННУЮ взаимосвязь и не дает точных ответов»
Выше цитата для Анны, т.е. «если некий факт N напрямую обусловлен фактом М,» то ИМХО это противоречит «взаимозависимости СЛУЧАЙНЫХ факторов» и «ПРИБЛИЖЕННОЙ взаимосвязи»
Все люди должны иметь хотя бы поверхностные знания об экономике, хотя многие ошибочно полагают, что их это не касается. В том числе важно понимать взаимосвязи между факторами, чтоб эффективно вести даже маленькое домохозяйство.
Не обязательно понимать сложные формулы корреляции, чтоб знать что безработица и стагнация сказываются на жизни всех граждан страны.
Это слово я слышала всего несколько раз за всю жизнь и каждый раз приходится гуглить. Ну почему нельзя давать определение проще? Напридумывают же сложных слов, а ты голову ломай.
Статья — супер! Спасибо большое.
Благодарю за статью. Доступно и понятно. Даже для тех у кого « синдром гуманитария»
[ Ответ на тему ]
28.05.2020 // 18:11:47 Добрый день.
05.06.2020 // 14:44:53 Редактировано 1 раз(а)
