多本加

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化學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)*

多本加

（青海師范大學(xué)民族師范學(xué)院，青海西寧 810008）

摘 要：一項(xiàng)化學(xué)實(shí)驗(yàn)，必然會產(chǎn)生一定數(shù)量的化學(xué)數(shù)據(jù)。能否科學(xué)、有效地處理和分析這些數(shù)據(jù)，將直接關(guān)系到實(shí)驗(yàn)的成敗。而在現(xiàn)實(shí)中，處理數(shù)據(jù)的媒介和方式有很多，計(jì)算機(jī)就是其中不可或缺的一種。現(xiàn)如今，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，其在化學(xué)實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值也愈發(fā)凸顯。本文通過一些實(shí)例介紹了利用EXCEL、SPSS、MTLAB對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的單因子方差分析的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：單因子方差分析；EXCEL；SPSS；MATLAB

通常情況下，化學(xué)實(shí)驗(yàn)都是圍繞著某項(xiàng)任務(wù)而展開的。通過實(shí)驗(yàn)，能否直觀地感受此項(xiàng)任務(wù)的影響因素，明確此項(xiàng)任務(wù)的可靠性，而在此過程中，會產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)信息［1-2］。對測定的結(jié)果，不同的因素所帶來的影響是不同的。關(guān)于這種影響力大小的判斷，在多因素的環(huán)境下是很難進(jìn)行的。而通過大量的數(shù)據(jù)證明，方差分析是應(yīng)對此類問題的一種有效方法，能夠正確地區(qū)分實(shí)驗(yàn)結(jié)果間的差異［3］。

化學(xué)實(shí)驗(yàn)中的誤差主要有兩種，一種是隨機(jī)誤差，另一種是條件誤差。如何正確地區(qū)分這兩種誤差，正是方差分析的核心內(nèi)容。兩種誤差的大小，對實(shí)驗(yàn)結(jié)果所帶來的影響是不同的。若前者大于后者，則最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果會因?qū)嶒?yàn)條件的改變而改變，且這種變化非常明顯。若前者小于后者，則實(shí)驗(yàn)結(jié)果基本不會受到實(shí)驗(yàn)條件的影響。方差分析的核心理念恰恰體現(xiàn)于此。為了更好地說明計(jì)算機(jī)在此方面的應(yīng)用，本文以MATLAB、SPSS、Microsoft Excel等軟件為例，具體分析了單因素方差分析的數(shù)據(jù)處理。

方差檢驗(yàn)的方法是通過計(jì)算F值（F=MSb/ MSw），然后查F值表，查出α=0.05顯著性水平的F臨界值，或α=0.01顯著性水平的F臨界值，進(jìn)行F檢驗(yàn)。F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)判斷規(guī)則見表1。

表1 F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)判斷規(guī)則Tab.1 F-test statistical judgement rules

以下舉例所采用數(shù)據(jù)引自文獻(xiàn)［4］。

［例］：統(tǒng)一分發(fā)含銅0.100 mg/L的樣品到6個(gè)實(shí)驗(yàn)室，下表為各實(shí)驗(yàn)室5次測定值，試分析實(shí)驗(yàn)室之間是否存在顯著差異。

表2 單因素試驗(yàn)的數(shù)據(jù)（mg/L）Tab.2 Data of unifactor experimet（mg/L）

1 Excel的單因素方差分析

打開Excel，將上例數(shù)據(jù)輸入表格中。點(diǎn)擊菜單中的“工具→數(shù)據(jù)分析”，可彈出“數(shù)據(jù)分析菜單”界面 見圖1，從中選擇“單因素方差分析→確定”按鈕，打開“單因素方差分析”對話框，見圖2，在輸入?yún)^(qū)域，選中包括原始數(shù)據(jù)A2-F7的所有格子，在輸出區(qū)域，選中MYMIMYM1，在標(biāo)志位于第一列處打“√”，單擊“確定”按鈕。在MYMIMYM1區(qū)域出現(xiàn)單因素方差分析結(jié)果，見圖3。

圖1 選擇“數(shù)據(jù)分析”的單因素方差分析功能項(xiàng)Fig.1 Selectionof"dataanalysis"functionof one-wayanalysisofvariance

圖　2 “單因素方差分析”對話框Fig.2 "One-way analysis of variance"dialog box

圖3 單因素方差分析Fig.3 One-factor analysis of variance

2 SPSS10.0中的單因素方差分析［5］

①建立數(shù)據(jù)文件，我們把原始數(shù)據(jù)中的“測定值”作為應(yīng)變量，把“實(shí)驗(yàn)室編號”作為自變量，分別按上表錄入數(shù)據(jù)。

②單因素方差分析，Analyze→Compare Mean→One-Way ANOVA進(jìn)入單因素方差分析過程主對話框，見圖4：

圖4 數(shù)據(jù)輸入界面Fig.4 Data input interface

在“One-Way ANOVA”對話框中，把“實(shí)驗(yàn)測定值”選入“Dependent List”框中，把“實(shí)驗(yàn)室編號”選入“Factor”框中，單擊“OK”按鈕，運(yùn)行結(jié)果見圖5和圖6：

圖5 方差分析界面Fig.5 Variance analysis interface

圖　6 單因素方差分析結(jié)果Fig.6 One-factor analysis of variance

3 MATLAB的單因素方差分析

在MATLAB的命令窗口以矩陣形式輸入：

＞＞X=［0.098 0.099 0.101 0.100 0.098 0.098；0.099 0.101 0.101 0.100 0.098 0.094；0.098 0.099 0.104 0.097 0.102 0.098；0.100 0.098 0.101 0.097 0.100 0.098；0.099 0.097 0.102 0.095 0.100 0.098］；%將所給數(shù)據(jù)以矩陣的形式輸入

＞＞anova1（X）%單因素方差分析命令anova1

ans=0.0026%獲得的結(jié)果：

MATLAB返回的p值為0.0026，說明差異顯著。并且MATLAB還同時(shí)給出更為詳細(xì)的方差分析表（見圖7）以及非常直觀的箱形圖（見圖8）。

圖7 單因素方差分析Fig.7 One-factor analysis of variance

圖8 方差箱形圖Fig.8 Variance box-plot

結(jié)果從圖3、圖6、圖7單因素方差分析的輸出，可見各組的觀察數(shù)、平均數(shù)和方差。其F值= 5.082353，P值=0.002566，結(jié)合專業(yè)知識，可以作出6個(gè)實(shí)驗(yàn)室之間有差別的統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)論。我們可以根據(jù)表1“P-值”和“臨界值”進(jìn)行顯著性判斷，如“P-值”小于顯著水平概率α值如0.05，則F檢驗(yàn)顯著，如“P-值”小于0.01則F檢驗(yàn)達(dá)極顯著，反之亦然；如實(shí)際“F值”大于“臨界值”，則F檢驗(yàn)顯著。

4 結(jié)論

隨著計(jì)算機(jī)在化學(xué)實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域的應(yīng)用，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的效率得到了極大的提升，分析的準(zhǔn)確性得到了極大的增強(qiáng)。尤其是MATLAB、SPSS、Microsoft Excel等軟件，在此方面都體現(xiàn)出了較高的應(yīng)用價(jià)值。通過這些軟件，數(shù)據(jù)處理與分析方面的諸多難題迎刃而解，如模型分析、數(shù)學(xué)處理數(shù)值計(jì)算等等。而且，在計(jì)算機(jī)應(yīng)用環(huán)境下，極少需要人工繪圖或者人工計(jì)算，這樣可以最大限度地降低誤差所帶來的影響，使計(jì)算過程得到進(jìn)一步優(yōu)化，計(jì)算準(zhǔn)確性得到進(jìn)一步提高。就目前情況看，教師與學(xué)生掌握了一定的計(jì)算機(jī)知識，具備了一定的計(jì)算機(jī)技能，這為計(jì)算機(jī)在化學(xué)實(shí)驗(yàn)的應(yīng)用提供了便利條件。長此以往，學(xué)生可以養(yǎng)成用計(jì)算機(jī)來處理和分析各類實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的意識，通過各類計(jì)算機(jī)軟件，將復(fù)雜的問題簡單化，認(rèn)真完成化學(xué)實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)預(yù)期的實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。

參考文獻(xiàn)：

［1］陸良秋.用計(jì)算機(jī)處理化學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的三種類型［J］.高等函授學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2004，17（4）：47-52.

［2］譚敏生，劉震宇，羅新密.計(jì)算機(jī)文化基礎(chǔ)［M］.長沙：湖南大學(xué)出版社，2004：168.

［3］梁瀟.一種計(jì)算機(jī)處理分析化學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的方法［J］.化工高等教育，2003（4）：67-68.

［4］奚旦立，等.環(huán)境監(jiān)測（修訂版）［M］.北京：高等教育出版社，1999.

［5］陸志波，汪毅，王娟，等.SPSS 10.0在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用［J］.環(huán)境技術(shù)，2003（3）：37-38.

中圖分類號：O6-39

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1673-6125（2016）02-0011-03

收稿日期：2016-03-29

作者簡介：多本加（1975-），男，藏族，青海黃南人。副教授、碩士。主要研究方向：化學(xué)計(jì)量學(xué)的研究。

Computer-based Data Analysis for Chemical Tests

DUO Ben-jia
（Department of Chemistry，Minorities Teuchers College，Qinghai Normal University，Xining 810008，China）

Abstract：A chemical test is bound to generate chemical data.Scientific and effective data processing and analysis are essential to test success.Lots of data processing media and tools are available，among which computers are indispensable.With continuous development of computer technology nowadays，the chemical test field relies more and more on application of computers.Through several cases，this paper introduces how computer software such as EXCEL，SPSS，and MTLAB can be used for single-factor analysis of variance on chemical data.

Key words：single-factor analysis of variance；EXCEL；SPSS；MATLAB