大分類 | 小分類 | 型 | 数 | 例 |
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質的データ | 1⃣ 名義尺度 | 整数 | 整数 | 名前、性別 |
2⃣ 順序尺度 (官能値、位相) | 整数 | 整数 | 📆 日付、 帯電序列、イオン化傾向、 極性、 ランキング、満足度 | |
量的データ | 3⃣ 間隔尺度 (離散型、計数値) | 整数 | 自然数、整数 | 年齢、金額、時刻 |
4⃣ 比例尺度 (連続型、物理量、計量値、距離) | 浮動小数点 | 実数、複素数 | 温度、 液位 、 身長、 体重、組成、 電力 、 電位、 インピーダンス |
量 を数値表現するために定めた規則、あるいはその規則で作られる目盛りを尺度と言います 1 ) 。
比例尺度の 量の基準は 単位です 2 ) 3 ) 4 ) 。
気温のような連続的なアナログ量は、数学では実数として取り扱います。 そのような実数を、数値データとして記録しようとすれば、 たとえ、人手で記録しようとしても有限桁の数字で表現するしかありません。 機械的にコンピュータに取り込もうとしても AD変換のビット深度で 確度が決まります。
データの集合を、データセット、データセットの関係がデータベースです。 集合の要素がおよそ30件を超えると、人の手に負えなくなり、コンピュータの助けが必要です。 ビッグデータは、 とくに大きなデータの集まりです。
量的なデータは、 平均値 や標準偏差を求めることができます。 しかし、あまりにデータが多いと、コンピュータといえども計算に時間がかかります。 無作為抽出 などを行い、抽出データから、 平均値 や標準偏差をを推定します。
* トリム平均(調整平均)標準電池 の電圧 E0 を抵抗線の 長さ l0 に換算し、被検電池の電圧の抵抗線の 長さ l との比から、被検電池の電圧 E を 測定 します。
米沢高等工業学校本館の 電気・通信科展示室(教室)に 電位差計があります。
長さを測る道具や装置には、どんなものがあるか?
寸法がずれて困る工業製には、どんなものがあるか?
USBコネクタのサイズが違ったら? タクシーメーターの表示がでたらめだったら?住宅を建てるとき土地の面積がでたらめだったらどうなるか?
ペットボトルに入っている清涼飲料の体積がでたらめだったら?
器具 | 特徴 |
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電子天秤 | 最大計量(最大秤量)は600g程度、最小計量単位0.1g程度が多い。 |
精密電子天秤 | 精秤に使う。 最小計量単位0.001g以下。 |
上皿天秤 | |
クッキングはかり クッキングスケール |
主に調理で使う秤。 最大計量(最大秤量)は1kg程度、最小計量単位0.1g程度が多い。 |
体重計 | |
セルフレジ |
物質量を測定するには、質量か体積(容量)を測定します。 6 ) 。 質量は、式量を使って物質量に換算します。 体積は、密度を使って、質量にしてから、式量を使って物質量に換算します。
てのひらに、10円と1円をのせれば、 電気化学の三要素 がそろって、電池になります。 デジタル式回路計で、 電圧を測定すると、0ではありません。 これが 電池の起電力です。 電流が流れていないにもかかわらず電圧があるのです。 電池では、電流と電圧が、そのまま比例しません。 電池は単なる電気抵抗ではないのです。 化学反応が電気を起こしているのです。 11円電池は、 ガルバニ電池と言っていいでしょう。
反復 | 繰り返し (標本数n) | 指示値 | |
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1 | 1 | 0.709 | |
1 | 2 | 0.710 | |
1 | 3 | 0.709 | |
平均値 | 0.709 | ||
2 | 1 | 0.333 | |
2 | 2 | 0.334 | |
2 | 3 | 0.334 | |
平均値 | 0.333 | ||
3 | 1 | 0.531 | |
3 | 2 | 0.531 | |
3 | 3 | 0.531 | |
平均値 | 0.531 |
デジタル電圧計 の 指示値の有効桁は、確度と分解能に支配されます。
11円電池やオペレータを変えて測った場合は、 反復と言います。
用語 | 定義 | 備考 |
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反復測定において、予測が不可能な変化をする測定誤差の成分 | |
|
反復測定において、一定のままであるかまたは予測可能な変化をする測定誤差の成分 | |
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測定値がそろっていあいこと。また、ふぞろいの程度。 | 偶然誤差とほぼ同義。 |
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測定値の期待値と真値の差 | 系統誤差とほぼ同義。 |
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測定値に付随する、合理的に測定対象量にむすびづけられる値の広がりを特徴づけるパラメータ | 知識の曖昧さも含む |
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同一の測定対象量に対する測定を複数回行うこと | 測定条件が同一かどうかによらない。 実験計画法では、ブロック単位での実験を指す。 |
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同一の測定対象量に対する測定手順、オペレータ、操作条件、場所が同一の、短期間での測定の反復 | 操作条件は、因子。繰り返し数は、標本数に相当する。 |
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測定の再現条件下での測定の精密さ | |
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精度。 ばらつきの小ささを表す。 | |
|
確度 | |
測定値 | 規定された測定手順に実施によって得られる 量の 値 | 測定を反復するときは、個々の値、もしくは代表値(平均値や中央値など)のいずれも測定値と呼ぶ。 |
指示値 | 測定器が提示する 量の 値 |
名称 | 概略 | 制御 | 測定 | 装置 | |
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クロノポテンショメトリー (CP) | 電圧電気量曲線 電池 の 充放電曲線 過渡応答 など | 電流 | 電圧 ( 電位 )、時刻 | 🚂 ガルバノスタット、データロガー | |
クロノアンペロメトリー | 電流絞り込み曲線など | 電圧 | 電流、時刻 | 🚂 ポテンショスタット 11 ) 、データロガー | |
リニアスイープボルタンメトリー (LSV) | 分解電圧の測定など | 電圧、掃引速度 | 電流 | 🚂 ファンクションジェネレータ、 🚂 ポテンショスタット、データロガー | |
サイクリックボルタンメトリー ( CV) 12 ) | 電圧、掃引速度 | 電流 | 反応種の特定など | ||
電圧電流曲線 | 電流 | 電圧 | 電池の内部抵抗 | ||
コンダクトメトリー | 導電率 誘電率 の測定など | 電圧 | 電流 | 🚂 ファンクションジェネレータ 13 ) 、 🚂 ポテンショスタット、データロガー | |
交流インピーダンス法 | 導電率 の測定など | 電圧 周波数 | 電流 | ファンクションジェネレータ、ポテンショスタット、データロガー、 オシロスコープ、 LCRメータ * * |
世界 | 感覚 | 物理量 | 方式 | 用途 |
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認知世界 | 視覚(目) | 光 | フォトダイオード | 長さ、 角度、形状、寸法、面積、体積、 色 、 文字 |
聴覚(耳) | 音 | マイク | ||
触覚(皮膚) | 温度 | サーミスタ * 、熱電対 | 温度計 | |
圧力 | 圧力センサー | 圧力計 | ||
嗅覚(鼻) | ガス | ガスセンサー | ||
味覚(舌) | 化学物質 濃度 | pHセンサー | ||
固有受容覚(筋肉) 15 ) | 重さ | 電子天秤 16 ) 17 ) | 重量、質量 | |
前庭覚(三半規管) | 加速度センサー | |||
非認知世界 | 超音波 | チタン酸バリウム振動子 | ||
電気 | 電流センサー | 回路計 | ||
磁気 | ホール素子 | |||
赤外線 | 焦電型赤外線センサ |
センサーは、 エネルギーを情報に変換します。
例えば、サーミスタの電気抵抗は温度によって変化するので、サーミスタにわずかな電流を流して、 その両端の電圧を ボルテージフォロアで出力すれば、 温度に比例した電圧が得られます。これを AD変換で 数値 にできます。
センサーで測定した 量 は、 AD変換で 数値 データとしてコンピュータで 演算、記憶、記録できます。
プロセスオートメーションでは、センサーで計測し、 コントローラで 制御し、アクチュエータで操作します。
エネルギー | 分析法 |
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💪力学 | MS、ICP-MS、粘弾性測定 |
⚡電気 | CV (電気化学分析) 、EIS、ポーラログラフィ、 SEM、TEM、EDS(EDX) |
🌟光 | FT-IR、AAS、UV-VIS、ICP-AES(ICP-OES) XPS(ESCA)、 NMR、ESR,XRD、X線CT、蛍光X線 オージェ分光、ラマン分光 |
🔥熱 | TG/DTA、DSC |
🧪化学 | 滴定、重量分析、LC、GC、GC-MS |
種類 | 分布 | 例 | ||
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連続分布 | 🖱 正規分布 | |||
t-分布 | 母平均 の区間推定、 母平均の有意差検定 18 ) (t検定) | |||
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標本標準偏差s | |||
F-分布 | 分散の比、 母分散の有意差検定(F検定) 19 ) 実験計画法 分散分析 | |||
一様分布 | 一様乱数 | |||
対称三角分布 | ||||
ワイブル分布 | ||||
離散分布 | 超幾何分布 | |||
2項分布 | ||||
ポアソン分布 | ||||
力学 | ボルツマン分布 | マクスウェルボルツマン統計 | ||
フェルミ分布 | フェルミディラック統計 | |||
ボーズ分布 | ボーズアインシュタイン統計 |
偶然に現れる変数を確率変数と言います。 確率変数がどのような確率で現れるかを表現したものを確率分布といいます。
TRPG クトゥルフWEBダイス項目 | 説明 | 事例 |
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捏造 (fabrication) | 実験していない データ を、でっちあげて、あたかも実験した データ のように表現してはいけません | ディオパン事件 21 ) 22 ) |
改ざん (falsification) | ||
盗用・剽窃 (plagiarism) | 他人の 論文 やアイディアなどを無断でコピペしてはいけません。 デジタル技術の発達で、コピペが簡単になった分、盗用も簡単になりました。 たとえ、自分の既発表 論文でも、 引用 23 ) ではなくそのまま流用すると「自己剽窃」です。 図表 は、引用ではなく、転載なので原則として、転載許諾が必要です。 | |
二重投稿 | 一度、公表した内容を使いまわしてはいけません。 | |
不適切な オーサシップ | 貢献していないのに、 著者として名を連ねてはいけません。 名義貸しです。名義借りはだめです。 他人の 論文や報告書を、代筆していけません。 * | |
査読不正 | 著者が、匿名査読者になりすまして査読してはいきません。 匿名査読者を特定し、査読に影響を与えてはいけません。 査読者が、査読中の論文の内容を、自分の内容として公表してはいけません。 ハゲタカジャーナル、ハゲタカ学会に投稿してはいけません。 | |
不正行為の証拠隠滅 | 不正行為があったことの証拠を隠滅したり、立証を妨害してはいけません。 |
データを改ざんしたり、捏造したりしてはいけません!
手法 | 目的・特徴 | 例 | ||
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データとグラフ | 層別 24 ) | |||
パレート図 | ||||
ヒストグラム 25 ) | ||||
チェックシート * | 5S活動の清掃チェックシート 研究室・実験室用巡視記録簿 | |||
要因・相関分析 | 特性要因図 | |||
散布図 * 26 ) | 「特性」と「要因」との関係を調べたいときに使用します。 回帰分析 | |||
ばらつきの管理 | 管理図 |
新QC七つ道具では、言語情報を取りか使います。 テキストマイニングなどのWebアプリもあります。
統計的品質管理は、ある意味、製品 データから 情報を抽出する データサイエンスです。
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