Статистичні методи обробки результатів опробовування

Результати аналізів надаються з лабораторії у вигляді великих таблиць. Кожна така таблиця (або декілька таблиць в залежності від мети опробовування) називається геохімічною вибіркою. Просто дивлячись на таку таблицю, побачити які-небудь закономірності складно. Необхідно піддати ці результати відповідній обробці. З математики і фізики Ви знаєте, що існують нормальний і логнормальний закони розподілення параметрів (а в даному випадку параметрами є уміст конкретного елементу в конкретних точках відбирання проб).

Для вирішення першого з геохімічних завдань, з згадуваних нами (геохімічної характеристики окремого об’єкту) застосовується статистична обробка, в результаті якої визначаються наступні геохімічні параметри:

1. Середній уміст визначається як середнє аримфемтичне з усіх отриманних значень:

=

(або середнє геометричне логарифмів цих значень – для логнормального закону розподілення).

2. Дисперсія (середнє квадратичне відхилення) – показник неоднорідності розподілення хімічного елементу в вивчаємому об’єкті:

3. Коєфіцієнт варіації:

V = × 100%

Графічне уявлення результатів зручніше за все представити у вигляді гістрограми розподілення (малюнок 2). Методика побудування подібних гістрограм вам вже відома з курсів математики і фізики. Нагадуємо, що люба гістограма становить собою графік, побудований в двох координатах (малюнок 2). За вертикальною віссю (ордината або вісь У) відкладається число проб з визначеним умістом елементу (частота зустрічі проб з визначеним умістом елементу або частість – в % від загальної кількості проб вибірки), а за горизонтальною віссю – абсцисою, (або віссю Х) – кількісний уміст елементу в цих пробах.

Малюнок 2. Приклад гістограми розподілу умісту брому. Ордината – число проб, абсциса – уміст брому, соті частки проценту.

За значної кількості проб (аналізів) їх рекомендується групувати. При цьому дані хімічних аналізів макроелементів зазвичай піддають рівноінтервальному за умістом елемента групуванню, а для мікроелементів (дані спектральних аналізів) зручніше групування в логаріфмічному масштабі (логарифмів умістів).