Обработка результатов нескольких серий измерений
Иногда многократное измерение одной и той же величины постоянного размера проводится в несколько этапов разными людьми в разных условиях в разном месте и времени. Результаты такого измерения могут отличаться своими статическими характеристиками.
Серии называются однородными, если они подчиняются одному и тому же закону распределения вероятностей. В противном случае – неоднородные.
Проверка однородности является обязательной при выборе способа совместной обработки: сравниваются между собой среднее арифметическое и оценки дисперсии. Различие между средним арифметическими и в 2-х разных сериях может быть случайным, со средним значением равным нулю и дисперсией .
Если экспериментальные данные в каждой серии подчиняются нормальному закону распределения, то при большой серии экспериментов , нормальному закону и подчиняются средние арифметические и их разность .
При небольшом числе экспериментов среднее арифметическое в каждой серии подчиняется закону распределения Стьюдента, но их разность, при , подчиняются нормальному закону распределения. Поэтому, задавшись доверительной вероятностью P и определив по соответствующей кривой T, находим доверительные границы, за пределами которых не может находится , если она случайна.
Помимо выяснения значимости расхождения между средними арифметическими проверка однородности включает с равной оценкой их дисперсии.
Серии с незначимым различием оценок дисперсий называется равнорассеиванием. С существенным различием – неравнорассеивание.
В процессе вычислений образуется отношение , вероятность которого >1. Если это число случайное и подчиняется распределению Фишера. Поэтому, выбрав значения интегральной функции распределения вероятностей Фишера равные вероятности Р, с которой принимается решение, можно проверить больше или меньше значение ее аргумента вычисленного значения .
Если , то различия оценок дисперсий случайны и гипотезу о равнорассеяности серий считать принятой.
Равнорассеяные серии с незначимым различием между средними арифметическими считаются однородными.
Если входящие в серию данные, получены в одних и тех условиях, то это говорит о сходимости измерений. Если в разных – о воспроизводимости. Если серии неоднородны, о них говорят что они не сходятся, но все равно пытаются использовать значения из разных серий.
Экспериментальные данные, входящие в однородные серии можно обрабатывать как единый массив.