Czy wolno skreślić punkt, który nie pasuje do prostej?

Rozwiązanie

Odstępstwo jest informacją

Brak znanego błędu nie pozwala skreślić punktu tylko dlatego, że pozostałe pięć pasuje do prostej. Najpierw zachowujemy oryginalne dane, kontrolujemy jednostki, zakres przyrządu, zapis i warunki. Porównujemy wielkość odchylenia z oszacowaną niepewnością.

Co mogło się stać?

Jedna hipoteza to zakłócenie odczytu. Druga to rzeczywista nieliniowość albo zmiana warunków, której prosty model nie uwzględnia. Powtórzenia w pobliżu odstającego punktu pomagają odróżnić jednorazowy efekt od powtarzalnej cechy zjawiska.

Wynik

Należy zachować surowe dane, sprawdzić przyrząd i zapis, powtórzyć pomiar w tym obszarze oraz porównać odchylenie z niepewnością. Przyczyną może być zakłócenie odczytu, ale też nieliniowość zjawiska lub zmiana warunków. Sam brak zgodności z oczekiwaną prostą nie uzasadnia skreślenia. Każde wyłączenie danych powinno mieć jawną, merytoryczną regułę, a nie cel polegający na poprawieniu wyglądu wykresu.

Warunek uzasadnionego wyłączenia

Jeśli później znajdziemy udokumentowaną pomyłkę, można ją poprawić, zachowując informację o zmianie. Reguła wyłączenia powinna być merytoryczna i jawna. Wybranie kryterium dopiero po zobaczeniu, co polepsza wykres, może sztucznie zwiększyć zgodność z oczekiwaniem.

Wariant: powtarzalne odchylenia kilku nowych punktów w tym samym obszarze przemawiają za zmianą modelu. Pojedynczy odczyt z odnotowanym zerwaniem kontaktu czujnika ma inne uzasadnienie wyłączenia. Obu sytuacji nie należy traktować identycznie tylko dlatego, że na rysunku każda tworzy punkt poza prostą.

Co powinno znaleźć się w sprawozdaniu?

Pokaż wszystkie surowe punkty oraz wynik analizy z jasno opisaną regułą ich doboru. Jeśli sprawdzasz wpływ jednego podejrzanego punktu, możesz porównać dopasowanie z nim i bez niego, ale podpisz drugi wariant jako analizę wrażliwości. Nie przedstawiaj go jako nowego pomiaru, w którym punkt nigdy nie istniał. Gdy parametry zmieniają się bardzo silnie, wniosek jest wrażliwy na niewielką część danych i potrzeba dalszych pomiarów. Sam ładniejszy współczynnik dopasowania nie uzasadnia wyłączenia obserwacji.

Powiązana teoria

Jak zaplanować doświadczenie, żeby wynik odpowiadał na pytanie?

Dalsza lektura

Materiał referencyjny