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【分享】洁净室悬浮粒子浓度计算的统计学解释

2017-10-31  留在家里




洁净室悬浮粒子浓度计算的统计学解释

      根据《GBT16292-2010医药工业洁净室(区)悬浮粒子的测试方法》,悬浮粒子的计算分成4步:

 

第一步:采样点的平均悬浮粒子浓度A



A——某一采样点的平均粒子浓度,粒每立方米(粒/m3)

Ci——某一采样点的粒子浓度(i=1,2,...,n),粒每立方米(粒/m3)

N——某一采样点上的采样次数,次。

       统计学意义:通过对某个采样点多次重复采样,并通过求算术平均值的方式来消除随机误差,通常在实际检测中,连续采样检测3次


第二步:平均值的均值M

按公式:


M——平均值的均值,即洁净室(区)的平均粒子浓度,粒每立方米(粒/m3)

Ai——某一采样点的粒子浓度(i=1,2,...,n),粒每立方米(粒/m3)

L——某一洁净室(区)内的总采样点数,个。

     统计学意义:这步是为了计算出经过多个点多次采样的总平均值


第三步:标准差SE

按公式:

SE——平均值均值的标准误差,粒每立方米(粒/m3)

       统计学意义:这步对于没有学过统计的同学可能理解上有些困难,我们把这个分成2步来理解。



① 标准差

       这个计算其实就是样本方差与总体方差的不同之处,我们通过选取几个采样点,并检测采样点的悬浮粒子浓度,以样本的情况来推断总体悬浮粒子的情况,所以我们应该用样本方差的公式来计算,



      这步可以理解成,我们不断从一个总体(某个房间)中抽取样本量为L的样本(采样点)进行估计,那么这样总体和抽样后的结果(统计术语为样本均值的抽样分布)有什么关系呢,伟大的数学家直接给出了结论

      即中心极限定理:

      设从均值为μ、方差为σ^2;(有限)的任意一个总体中抽取样本量为n的样本,当n充分大时,样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ^2/n 的正态分布。

      根据此定理我们得到样本均值的抽样分布的方差为总体方法的n分之一。换算成标准差即得到:


      统计学意义:置信上限的计算在统计学中属于区间估计,因为在这里我们并不知道总体的方差,我们用样本方差来近似总体方差,只能认为分布情况适用t分布,而不是正态分布,这个需要大家注意,t分布自由度=L-1,所以我们看到上表中t的值与t分布表中颜色标注部分是一致的。


来源: 无尘无菌洁净室专家

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