Основы научных исследований. Кокшарова Т.Е. - 15 стр.

UptoLike

Составители: 

29
данный объём приготавливаемого раствора и налить растворитель до требуемо-
го количества раствора.
5. В ранее подготовленную посуду для хранения раствора перелить приго-
товленный раствор.
В конце занятия студенты получают индивидуальное задание для внеау-
диторной работы. (Раздел СРС. Индивидуальное задание 2). Вариант для вы-
полнения задания соответствует номеру фамилии студента в журнале препода-
вателя.
Методическое обеспечение
1. Химические реактивы и высокочистые химические вещества: Каталог
/О.А.Гольдина и др.; Союзреактив. -3–е изд.; перераб. и доп.- М.: Хи-
мия, 1990.- 688 с.
2. Крусь Г.Н., Шалыгина А.М., Волокитина З.В. Методы исследования мо-
лока и молочных продуктов.- М.:Колос, 2000. -368с.
3. Сборник ГОСТов. Молоко и молочные продукты. Общие методы анализа
(масло, сыры, казеины и казеинаты). - М.: Изд-во Стандарты, -2003.
Контрольные вопросы
1. Классификация реактивов по чистоте.
2. Какие колбы по названию и емкости используют для приготовления
растворов нормальной, молярной концентраций?
3. Какие растворы называются буферными и их назначение?
4. Дать определение процентной, эквивалентной, молярной, моляльной
концентраций и титра раствора.
5. Назовите последовательность действий при приготовлении растворов.
6. Что исследователь указывает в заявке на проведение эксперимента?
30
Тема. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ
ДАННЫХ
Вопросы
1. Цель и задачи математической обработки экспериментальных данных.
Виды ошибок.
2. Расчет статистических величин.
3. Установление корреляционной и функциональной зависимостей.
1. Цель и задачи математической обработки экспериментальных
данных. Виды ошибок.
Грамотная обработка экспериментальных данных нередко дает воз-
можность подтвердить реально существующие закономерности, зафиксиро-
ванные в ходе эксперимента.
Обработка экспериментальных данных необходима:
1. для оценки истинного значения измеряемой величины показателя;
2. для оценки точности измерения величины показателя;
3. для оценки сопоставления точности двух методов анализа или способов
производства;
4. для установления корреляционной и функциональной зависимостей.
Обработка экспериментальных данных проводится с помощью методов
математической статистики [11,12,13,14].
Результаты экспериментальных данных, как известно, получаются вслед-
ствие проведения измерения величин показателей.
Никакое измерение не может быть выполнено абсолютно точно. Его ре-
зультат всегда содержит некоторую ошибку. Следовательно, ошибки являются
обязательным спутником любых измерений, и они вносят ограничения в дос-
товерность числового значения определяемой величины. Определение
ошибки измерения, погрешности метода анализа позволяет установить пра-
вильность, точность и пригодность анализа.
В экспериментальных исследованиях величину измеряемого показателя
данный объём приготавливаемого раствора и налить растворитель до требуемо-      Тема. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ
го количества раствора.                                                                                       ДАННЫХ
     5. В ранее подготовленную посуду для хранения раствора перелить приго-        Вопросы
товленный раствор.                                                              1. Цель и задачи математической обработки экспериментальных данных.
     В конце занятия студенты получают индивидуальное задание для внеау-           Виды ошибок.
диторной работы. (Раздел СРС. Индивидуальное задание 2). Вариант для вы-        2. Расчет статистических величин.
полнения задания соответствует номеру фамилии студента в журнале препода-       3. Установление корреляционной и функциональной зависимостей.
вателя.
                           Методическое обеспечение                                1. Цель и задачи математической обработки экспериментальных
  1. Химические реактивы и высокочистые химические вещества: Каталог                                    данных. Виды ошибок.
     /О.А.Гольдина и др.; Союзреактив. -3–е изд.; перераб. и доп.- М.: Хи-         Грамотная обработка экспериментальных данных нередко дает воз-
     мия, 1990.- 688 с.                                                       можность подтвердить реально существующие закономерности, зафиксиро-
  2. Крусь Г.Н., Шалыгина А.М., Волокитина З.В. Методы исследования мо-       ванные в ходе эксперимента.
     лока и молочных продуктов.- М.:Колос, 2000. -368с.                            Обработка экспериментальных данных необходима:
  3. Сборник ГОСТов. Молоко и молочные продукты. Общие методы анализа         1. для оценки истинного значения измеряемой величины показателя;
     (масло, сыры, казеины и казеинаты). - М.: Изд-во Стандарты, -2003.       2. для оценки точности измерения величины показателя;
                                                                              3. для оценки сопоставления точности двух методов анализа или способов
                             Контрольные вопросы                              производства;
  1. Классификация реактивов по чистоте.                                      4. для установления корреляционной и функциональной зависимостей.
  2. Какие колбы по названию и емкости используют для приготовления                Обработка экспериментальных данных проводится с помощью методов
     растворов нормальной, молярной концентраций?                             математической статистики [11,12,13,14].
  3. Какие растворы называются буферными и их назначение?                          Результаты экспериментальных данных, как известно, получаются вслед-
  4. Дать определение процентной, эквивалентной, молярной, моляльной          ствие проведения измерения величин показателей.
     концентраций и титра раствора.                                                Никакое измерение не может быть выполнено абсолютно точно. Его ре-
  5. Назовите последовательность действий при приготовлении растворов.        зультат всегда содержит некоторую ошибку. Следовательно, ошибки являются
  6. Что исследователь указывает в заявке на проведение эксперимента?         обязательным спутником любых измерений, и они вносят ограничения в дос-
                                                                              товерность числового значения определяемой величины. Определение
                                                                              ошибки измерения, погрешности метода анализа позволяет установить пра-
                                                                              вильность, точность и пригодность анализа.
                                                                                   В экспериментальных исследованиях величину измеряемого показателя

                                      29                                                                            30