분석화학 Grubbs 시험 #12

t- test는 두 개의 값을 비교해서 결과를 계통오차의 보정에 활용하는 목적이 있었다. 영 가설을 먼저 세우고 t test 하고 가설 채택, 버리는지 정하여 결과를 활용한다.

실험 시 잘 못된 값으로 보이는 경우가 있는지 그때 버릴지 갖고 갈지 고민이 된다. 버릴 경우 다른 값들과 비교해서 의심스러운 값!!! 평균과 떨어져 있는 값이 얼마나 다른지 확인하는 것이다. t test와 비슷하다! 여기는 의심스러운 값이 평균과 그 인근 값들과 다른지 같은지 시험하는 것이다. 만약 다르다고 하면 의심 값과 평균의 차이는 우연오차에서 비롯된 게 아니라 값은 버려야 한다. 의심스러운 값이 평균값과 다르지 않은 경우는 우연오차에서 비롯된 걸로 생각하여 채택하고 포함시켜 전체 평균과 표준편차를 구한다. 이런 의심스러운 값을 테스트하는 시험 중 대표적인 게 grubbs 시험이라고 한다.

예를 들어서
질량 손실(%)에서 튀는 값이 몇 개 있는데, 가장 떨어져 있는 것을 임의로 선택하여 테스트 한다.
1. 12개의 평균을 낸다. (평균=10.16, 표준편차 =1.11)
2. G계산을 수행한다. 의심스러운 값과 평균과 얼마나 떨어진 값을 표준편차로 나눈다.
3. G표 측정 횟수에 따른 G값에 해당하는 표에서 12에 해당하는 G표 값과 G 계산 값을 비교한다.
G표 > G 계산 두 개는 다르지 않다. 영가설을 채택해야 한다.
G표 < G 계산 영가설 버리고 두 개는 다르다.
t-test, f-test, g-test 등 계산값과 테이블값을 비교해서 테이블값보다 크면 영가설을 버린다.
∴ G표 > G 계산 이기때문에 다르지 않다는 결론이므로 포함하여야 한다! 우연오차의 원인에 의해 튄 값이다.
만약 7정도로 G표 < G 계산 일경우 실수, 장치의 순간적인 문제 등 보정할 수 있는 계통오차에 의해 값이 나온 것이므로 버린다. 실험할 때 이런 일이 많아서 Grubbs 테스트로 보다 의미 있는 과학적인 값을 얻도록 노력해야 한다.