CC BY
4Методы статистического анализа данных, полученных при измерении электропроводности воды
В.Т. Куанышев1, Н.М. Барбин1, А.И. Бурумбаев1
1- Уральский технический институт связи и информатики (филиал) СибГУТИ, г. Екатеринбург,
620109, ул Репина, 15
kuan 06@mail. ru
Известны работы, в которых исследуются свойства воды и водных растворов, изменяющихся в результате внешних воздействия различной физической природы, в том числе электромагнитного излучения сверхвысокой частоты [1,2,3]. При этом исследовались отдельные параметры растворов.
В настоящей работе представлены методы обработки результатов комплексных измерений свойств воды с помощью профессионального измерителя качества воды WMM-97. Измерялась электропроводность дистиллированной воды (показатель кислотности рН = 6,8-7,4) и бутилированной питьевой воды (рН=8,2-13,2) в течение недели. Полученные данные обрабатывались методами дисперсионного и корреляционного анализов с использованием стандартных параметрических и непараметрических критериев, а также пакета компьютерных программ Statistica. Оценка выборок данных измерений на соответствие закону нормального распределения проводилась с помощью критерия Шапиро — Уилка [1]. Массив данных был сгруппирован отдельно по температурному фактору - до пяти уровней. Для каждого уровня фактора проводился однофакторный дисперсионный анализ с применением метода Краскела — Уоллиса. Гипотеза H0 для критерия — среднее значения рассматриваемого показателя в выборках достоверно не отличаются (рассматриваемый фактор не влияет на средние показатели выборок, проверялось соотношение Ррасч < 0,05). Визуализация результата производилась с помощью гистограмм. Анализ выборок исследуемого данных параметра, усредненных по фактору принадлежности к определенному уровню температурного фактора с помощью критерия Шапиро — Уилка показал, что исследуемые выборки на разных уровнях не распределены по нормальному закону. В связи с этим для дисперсионного анализа необходимо использовать непараметрический критерий Краскела—Уоллиса, а для корреляционного анализа коэффициент корреляции Спирмена. Предложеный подход с использованием методов анализа больших данных показал хорошую вариабельность при обработке результатов, которые могут не определяться статистическими параметрами, что важно при исследовании свойств воды и водных растворов при внешних воздействиях.
[1] Бессонова А.П., Стась И.Е. Влияние высокочастотного электромагнитного поля на физико-химические свойства воды и её спектральные характеристики. Ползуновский вестник. 2008. №3. С.305-309.
[2] Герд А.П., Стась И.Е., Аксенова Н.В. Влияние высокочастотного электромагнитного поля на свойства растворов хлоридов щелочных металлов. Изв. Алтайского гос. ун-та. 2010. Т.67. .№3-2. С.141-145.
[3] Гуляев Ю.В., Мещанов В.П., Елкин В.А., Кац Б.М., Комаров В.В., Коплевацкий Н.А., Лопатин А.А., Рытик А.П., Саяпин К.А., Байбурин В.Б., Чернышев С.Л. Разработка комплекса низкоинтенсивного микроволнового облучения водосодержащих биологических материалов и его применение // Успехи современной радиоэлектроники. 2022. T. 76. .№ 6. С. 5-12. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202206-01.
