第七章資料整理
資料整理是任何調查工作的重要組成部分。調查工作所得大量資料和資料報含有各種資訊，這些資訊常是錯綜、複雜和多維的。它們有直接的，也有間接的，甚至是無關的。
它們常因互相干擾影響而含糊不清，它們需要通過篩選、加工處理、去偽存真和分析整理後才能從中提煉出工作中所需要的有用資訊，充分顯示出它們之間的內在關係。所以資料整理既是細緻的規整清理工作；也是技術性很高的綜合研究工作；此外資料整理的第三個任務是將所獲成果、認識用簡明的形式表達出來，供他人檢查驗收或使用者使用。
資料整理工作包括資料處理與報告編寫兩部分工作。資料處理又可分原始資料質量評價與資料綜合和解釋兩部分。資料綜合和解釋包括水文地球化學場特徵值的確定和水文地球化學場與研究物件之間關係的研究.
第一節資料評價
在工作中常需要對原始資料質量予以評價，例如對分析誤差進行評估、對分析質量進行檢查、檢出不合適的資料等。評估分析誤差、檢查分析質量的方法有回歸分析、方差分析、符號檢驗法和統計量t等方法；檢出不合適的離群資料的方法有均值均方差法、pearson stephen法、grubbs法、dixon 等方法。
一、回歸分析檢驗分析誤差
當一批水樣由不同人員在不同實驗室分析時，結果之間總會有誤差。作為水文地質人員，重要的是檢查這些誤差是否是系統誤差。系統誤差有絕對系統誤差和相對系統誤差兩種，一元線性回歸方程可以幫助確定這兩種系統誤差。
例7-1-l 某實驗室新添一台雷射測鈾儀，為了檢查新儀器是否會產生系統誤差，用人工方法配製了一些標準鈾溶液，並採集了若干天然水樣，同時用新儀器和珠球分析兩種方法測定水中鈾含量，分析結果列於表7.1.1。
由於水中鈾含量服從對數正態分佈，故將表中資料換算為對數值，進行回歸分析，得如下回歸方程，
y=a+bx
式中a=0.08；b=1.029
回歸係數γ為0.992，查附表a得，樣品數ν=30、γ0.05時，檢驗相關係數的臨界值ra為0.
3494（見表7.1.2），故回歸方程顯著，兩種分析方法的分析結果具有相關關係。
回歸方程中的a為系統誤差，等於0.08，取反對數值，為1.2(10-7克/公升)，雷射螢光法比珠球法偏高1.
2×10-7 g/l ；(b－1)/1為相對誤差，(1.029-1)/1=0.029，即兩種方法分析結果偏差 2.
9%。表7.1.1 水中鈾含量分析結果(10-7克/公升)
二、檢驗不合適的離群資料
1. pearson stephen法
當最大值和最小值均為可疑時，可採用此法剔除離群值。
設有一組由小到大排列的資料x1, x2, ……, xn，按下式計算極差r和標準差s的比值，將它與pearson stephen表（表7.1.3）中的臨界值對比，檢出不合適的離群值。
7.1.1）
式中：r－最大、最小值之差；
s－方差
例7-1-2 乙個金的標準樣由15個實驗室做了考核分析,其結果如下：25.60，26.
56，26.70，26.76，26.
78，26.95，27.06，27.
10，27.18，27.20，27.
39，27.48，27.63，28.
01。問其中有無離群值？
解： 經計算知s＝0.551，代入上式有
給定α＝0.05， 由pearson stephen表（見表7.1.3）可查得臨界值為4.17，故認為25.6和28.01中的任乙個或兩個均可能為離群值。
2. grubbs法
上例中已知＝27.02，因(27.02一25.60)＞(28.01一27.02)，故可用grubbs法先檢驗25.60是否為離群值。
7.1.2）
查crubbs表（表7.1.4），得臨界值為t0.05,15 = 2.409，t1> t0.05,15，故認為25.06為離群值。
剔除25.06，從新計算剩下14個資料的平均值，得＝27.12，s＝0.401，再計算大值的離群情況。
（7.1.3）
查crubbs表，得臨界值為t0.05,14 = 2.371，tn< t0.05,14，故認為28.01不是離群值。
表7.1.2 檢驗相關係數的臨界值（ra）
注：當f>100時，可先按t分布臨界值表，查出自由度為f的臨界值ta，然後按下式計算ra。
表7.1.3 同時檢驗最大最小值的捨棄限表（pearson-stephen表）
表7.1.4 grubbs捨棄界限t值
複習思考題
第7章習題
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