434
Partie 3 • Autres méthodes
est double de l’écart-type calculé sur 10 valeurs obtenues avec le blanc analytique (niveau
de confiance de 95 %). La limite de quantification est toujours nettement plus élevée.
22.6 TEST DE REJET – QUOTIENT Q OU TEST DE DIXON
Il peut arriver qu’une valeur dans un ensemble semble aberrante. On peut être tenté de la
rejeter, bien qu’une mesure ne soit aberrante qu’en référence à une loi de probabilité donnée.
Il existe un critère statistique simple pour conserver ou rejeter cette valeur « hors-la-loi ».
On fait le test de Dixon qui consiste à calculer le rapport suivant (à condition qu’il y ait au
moins 7 mesures) :
Q =
|valeur en question-valeur la plus proche|
(valeur la plus grande -valeur la plus petite)
(22.22)
On compare Q ainsi calculé à une table des valeurs critiques de Q en fonction du nombre
de données (tableau 22.4). Si Q calculé est supérieur à Q critique , la donnée peut être rejetée.
Note : la norme ASTM (American Society for Testing Material) utilise un test différent,
dit de la valeur centrée réduite e i = (x i − x) assorti d’une table de valeurs critiques qui lui
est propre.
Le tracé de la droite de Henry, dont on trouvera le principe dans les livres plus complets traitant des statistiques, constitue également une bonne méthode pour détecter, par une
approche visuelle, un point aberrant.
Tableau 22.4 Abrégé de la table des valeurs critiques de Q (test de Dixon).
Source : M.Neuilly, Techniques de l’ingénieur, Analyses et Caractérisation, 1996
nombre de mesures
niveau de confiance bilatéral
n
95 %
99 %
3
0,94
0,99
4
0,77
0,89
5
0,64
0,78
6
0,56
0,70
7
0,51
0,64
8
0,47
0,59
9
0,44
0,59
10
0,41
0,53
22.7 COURBES D’ÉTALONNAGE
L’analyse quantitative instrumentale est basée sur des méthodes comparatives. On admettra
par exemple que l’échantillon qui contient l’analyte, et un standard qui contient la même
quantité de cet analyte donnent avec un instrument dont les réglages n’ont pas été modifiés,
Partie 3 • Autres méthodes
est double de l’écart-type calculé sur 10 valeurs obtenues avec le blanc analytique (niveau
de confiance de 95 %). La limite de quantification est toujours nettement plus élevée.
22.6 TEST DE REJET – QUOTIENT Q OU TEST DE DIXON
Il peut arriver qu’une valeur dans un ensemble semble aberrante. On peut être tenté de la
rejeter, bien qu’une mesure ne soit aberrante qu’en référence à une loi de probabilité donnée.
Il existe un critère statistique simple pour conserver ou rejeter cette valeur « hors-la-loi ».
On fait le test de Dixon qui consiste à calculer le rapport suivant (à condition qu’il y ait au
moins 7 mesures) :
Q =
|valeur en question-valeur la plus proche|
(valeur la plus grande -valeur la plus petite)
(22.22)
On compare Q ainsi calculé à une table des valeurs critiques de Q en fonction du nombre
de données (tableau 22.4). Si Q calculé est supérieur à Q critique , la donnée peut être rejetée.
Note : la norme ASTM (American Society for Testing Material) utilise un test différent,
dit de la valeur centrée réduite e i = (x i − x) assorti d’une table de valeurs critiques qui lui
est propre.
Le tracé de la droite de Henry, dont on trouvera le principe dans les livres plus complets traitant des statistiques, constitue également une bonne méthode pour détecter, par une
approche visuelle, un point aberrant.
Tableau 22.4 Abrégé de la table des valeurs critiques de Q (test de Dixon).
Source : M.Neuilly, Techniques de l’ingénieur, Analyses et Caractérisation, 1996
nombre de mesures
niveau de confiance bilatéral
n
95 %
99 %
3
0,94
0,99
4
0,77
0,89
5
0,64
0,78
6
0,56
0,70
7
0,51
0,64
8
0,47
0,59
9
0,44
0,59
10
0,41
0,53
22.7 COURBES D’ÉTALONNAGE
L’analyse quantitative instrumentale est basée sur des méthodes comparatives. On admettra
par exemple que l’échantillon qui contient l’analyte, et un standard qui contient la même
quantité de cet analyte donnent avec un instrument dont les réglages n’ont pas été modifiés,