(三)测定数据中可疑值的取舍

在对同一样品的平行测定中，会遇到个别测定值比其他测定值明显偏大或偏小的情况。对这样的测定值(称其为可疑值)，在不明引起偏离的原因时，不能随意地舍去或保留，应对其进行统计检验，再决定取舍。常用的方法有Q检验法、格鲁布斯(Grubbs)检验法等。

1.Q检验法(Dixon检验法)(只讨论测定次数<8的情况)

检验步骤：

①测定值由小到大排列：x₁，x₂，x₃，…，x_n(可疑值必为端值)。

②计算统计量O_计。

式中|x_疑—x_邻|——邻差(可疑值与其相邻数据之差的绝对值)

(x_n—x₁)——极差(最大与最小数据之差)

(注：测定次数n>7时，统计量Q_计的计算公式与上有所不同)

③查Q值表(见表1-11)：根据测定次数和要求的置信度，查得临界值Q_表。

表1-11 不同置信度下的Q值表

注：更多的临界Q值可查有关书籍或手册。

④判定。

Q计≥Q表，可疑值应舍去

Q计<Q表，可疑值应保留

【例1-1】测定汉堡包的水分含量，平行做了4次，数据分别为64.53，64.45，64.78，55.31。试用Q检验法判断数据55.31的取舍(a为0.05)。

解：将测定值由小到大排列：55.31，64.45，64.53，64.78

计算统计量Q_计：

查Q值表：当n=5，a为0.05时，Q=0.85；

判断可疑值取舍：

由于0.97>0.85，即Q_计>Q表，故可疑值55.31应舍去。

注意：测定次数n>7时，计算统计量Q_计的所用公式与上有所不同，可查有关书籍或手册。

2.格鲁布斯(Grubbs)检验法

检验步骤：

①测定值由小到大排列：x₁，X₂，x₃，…，x_n。

②计算平均值和标准偏差s(包括可疑值在内)。

③计算统计量G_计。

④查表1-12：据测量次数n，显著性水平a，查得临界值G_表。

表1-12 临界G值

注：更多的临界G值可查有关书籍或手册。

⑤判断可疑值取舍。

G_计≥G_表，可疑值应舍去

G_计<G_表，可疑值应保留

注意：如果有两个可疑值，则无论它们在n个数据排序中的同一侧还是两侧，都要先找出偏差大的可疑值，暂时舍去。利用余下的(n-1)个数据，计算出平均值和标准偏差s，检验偏差小的可疑值。方法同上。

若该偏差小的可疑值判为异常值，则先前舍去的偏差大的可疑值更是异常值。若该偏差小的可疑值判为正常值，则重新利用n个数据，计算其平均值和标准偏差s，对偏差大的可疑值进行检验。方法同上。

文章来源：《食品理化检测技术》

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