नमूनाकरण और रसायनमिति
नमूनाकरण और रसायनमिति में यह शामिल है कि प्रतिनिधि नमूने कैसे प्राप्त और तैयार किए जाते हैं और विश्लेषणात्मक डेटा को सांख्यिकीय रूप से कैसे कैलिब्रेट, मान्य और व्याख्या किया जाता है।
Definition
नमूनाकरण और रसायनमिति विश्लेषणात्मक रसायन विज्ञान की वह शाखा है जो प्रतिनिधि नमूने प्राप्त करने, उन्हें तैयार करने और रासायनिक मापों को कैलिब्रेट करने, मान्य करने और व्याख्या करने के लिए सांख्यिकीय और गणितीय विधियों को लागू करने से संबंधित है।
Scope
यह क्षेत्र माप के आसपास की विश्लेषणात्मक प्रक्रिया के हिस्सों को शामिल करता है: एक प्रतिनिधि नमूना प्राप्त करना और विश्लेषण के लिए उसे तैयार करना, उपकरणों को कैलिब्रेट करना और विधियों को मान्य करना, और परिणामी डेटा का सांख्यिकीय और रसायनमितीय उपचार। इसमें नमूनाकरण त्रुटि, नमूना तैयार करना और निष्कर्षण, एक विधि के योग्यता के आंकड़े, अंशांकन और मानक-जोड़ रणनीतियाँ, त्रुटि और अनिश्चितता, और बहुभिन्नरूपी डेटा विश्लेषण शामिल हैं।
Sub-topics
Core questions
- एक प्रतिनिधि नमूना कैसे प्राप्त किया जाता है, और नमूनाकरण कुल त्रुटि में कैसे योगदान देता है?
- सटीकता और विश्वसनीयता के लिए उपकरणों को कैसे कैलिब्रेट किया जाता है और विधियों को कैसे मान्य किया जाता है?
- यादृच्छिक और व्यवस्थित त्रुटियों और माप अनिश्चितता को कैसे निर्धारित किया जाता है?
- बहुभिन्नरूपी और रसायनमितीय विधियाँ जटिल डेटा से जानकारी कैसे निकालती हैं?
Key theories
- त्रुटि, अंशांकन, और योग्यता के आंकड़े
- विश्लेषणात्मक परिणामों में यादृच्छिक और व्यवस्थित त्रुटियाँ होती हैं जिन्हें सांख्यिकीय रूप से चित्रित किया जाता है; अंशांकन उपकरण प्रतिक्रिया को सांद्रता से संबंधित करता है, और सटीकता, परिशुद्धता, संवेदनशीलता, पता लगाने की सीमा और रैखिक सीमा जैसे योग्यता के आंकड़े एक विधि के प्रदर्शन को परिभाषित करते हैं और इसके सत्यापन को आधार प्रदान करते हैं।
- बहुभिन्नरूपी रसायनमिति
- प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस और बहुभिन्नरूपी अंशांकन जैसी रसायनमितीय विधियाँ कई एक साथ मापों से रासायनिक जानकारी निकालती हैं, नमूनों को वर्गीकृत करने और सांद्रता की भविष्यवाणी करने के लिए स्पेक्ट्रा या अन्य उच्च-आयामी डेटा का मॉडल तैयार करती हैं जो एकल माप से परे होती हैं।
Mechanisms
एक विश्वसनीय विश्लेषणात्मक परिणाम के लिए आवश्यक है कि पूरी प्रक्रिया को नियंत्रित किया जाए, न कि केवल उपकरण रीडिंग को। एक प्रतिनिधि नमूना एक सुदृढ़ नमूनाकरण योजना का उपयोग करके लिया जाता है, फिर विधि द्वारा मापे जा सकने वाले रूप में तैयार किया जाता है—घोला जाता है, निकाला जाता है, या साफ किया जाता है। उपकरण को कैलिब्रेट किया जाता है, अक्सर बाहरी मानकों या मानक परिवर्धन के साथ, और विधि को योग्यता के आंकड़ों के विरुद्ध मान्य किया जाता है। सांख्यिकीय उपचार यादृच्छिक त्रुटि और अनिश्चितता को निर्धारित करता है और पूर्वाग्रह के लिए परीक्षण करता है, जबकि रसायनमितीय मॉडल बहुभिन्नरूपी डेटा की व्याख्या करते हैं।
Clinical relevance
ये सिद्धांत विश्लेषणात्मक अभ्यास के सभी क्षेत्रों में डेटा गुणवत्ता को नियंत्रित करते हैं: नैदानिक-प्रयोगशाला गुणवत्ता नियंत्रण और विधि सत्यापन, पर्यावरणीय निगरानी जहाँ नमूनाकरण अनिश्चितता पर हावी हो सकता है, नियामक और फार्मास्युटिकल सत्यापन, और कई क्षेत्रों में स्पेक्ट्रोस्कोपिक और क्रोमैटोग्राफिक डेटा की रसायनमितीय व्याख्या।
History
विश्लेषणात्मक डेटा का सांख्यिकीय उपचार 20वीं सदी में सांख्यिकी और गुणवत्ता नियंत्रण के व्यापक विकास के साथ बढ़ा। रसायनमिति 1970 के दशक में एक विशिष्ट अनुशासन के रूप में उभरी, जिसमें स्वंते वोल्ड ने इस शब्द को गढ़ा और ब्रूस कोवाल्स्की इसके संस्थापकों में से थे, क्योंकि सस्ते कंप्यूटिंग ने वाद्य डेटा के बहुभिन्नरूपी विश्लेषण को व्यावहारिक बना दिया था।
Key figures
- Svante Wold
- Bruce Kowalski
- W. Edwards Deming
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Frequently asked questions
- नमूनाकरण को विश्लेषण का हिस्सा क्यों माना जाता है?
- एक माप उतना ही अच्छा होता है जितना कि उस पर बनाया गया नमूना; यदि नमूना पूरी सामग्री का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, तो एक आदर्श माप भी भ्रामक परिणाम देता है, इसलिए नमूनाकरण त्रुटि अक्सर समग्र अनिश्चितता पर हावी होती है।
- रसायनमिति क्या है?
- रसायनमिति प्रयोगों को डिजाइन करने और डेटा से रासायनिक जानकारी निकालने के लिए सांख्यिकीय और गणितीय विधियों का उपयोग है, विशेष रूप से बहुभिन्नरूपी विधियाँ जो एक साथ कई मापों की व्याख्या करती हैं, जैसे कि पूर्ण स्पेक्ट्रा, नमूनों को वर्गीकृत करने या सांद्रता की भविष्यवाणी करने के लिए।