潔淨室懸浮粒子濃度計算的統計學解釋

      根據《GBT16292-2010醫藥工業潔淨室（區）懸浮粒子的測試方法》，懸浮粒子的計算分成4步：

第一步：採樣點的平均懸浮粒子濃度A

A——某一採樣點的平均粒子濃度，粒每立方米（粒/m3）

Ci——某一採樣點的粒子濃度（i=1,2,...，n），粒每立方米（粒/m3）

N——某一採樣點上的採樣次數，次。

       統計學意義：通過對某個採樣點多次重複採樣，並通過求算術平均值的方式來消除隨機誤差，通常在實際檢測中，連續採樣檢測3次

第二步：平均值的均值M

按公式:

M——平均值的均值，即潔淨室（區）的平均粒子濃度，粒每立方米（粒/m3）

Ai——某一採樣點的粒子濃度（i=1,2,...，n），粒每立方米（粒/m3）

L——某一潔淨室（區）內的總採樣點數，個。

     統計學意義：這步是為了計算出經過多個點多次採樣的總平均值

第三步：標準差SE

按公式:

SE——平均值均值的標準誤差，粒每立方米（粒/m3）

       統計學意義:這步對於沒有學過統計的同學可能理解上有些困難，我們把這個分成2步來理解。

① 標準差

       這個計算其實就是樣本方差與總體方差的不同之處，我們通過選取幾個採樣點，並檢測採樣點的懸浮粒子濃度，以樣本的情況來推斷總體懸浮粒子的情況，所以我們應該用樣本方差的公式來計算，

      這步可以理解成，我們不斷從一個總體（某個房間）中抽取樣本量為L的樣本（採樣點）進行估計，那麼這樣總體和抽樣後的結果（統計術語為樣本均值的抽樣分布）有什麼關係呢，偉大的數學家直接給出了結論

      即中心極限定理：

      設從均值為μ、方差為σ^2;（有限）的任意一個總體中抽取樣本量為n的樣本，當n充分大時，樣本均值的抽樣分布近似服從均值為μ、方差為σ^2/n 的正態分布。

      根據此定理我們得到樣本均值的抽樣分布的方差為總體方法的n分之一。換算成標準差即得到：

      統計學意義：置信上限的計算在統計學中屬於區間估計，因為在這裡我們並不知道總體的方差，我們用樣本方差來近似總體方差，只能認為分布情況適用t分布，而不是正態分布，這個需要大家注意，t分布自由度=L-1，所以我們看到上表中t的值與t分布表中顏色標註部分是一致的。