SlideShare a Scribd company logo
1 of 39
‫الثالثة‬ ‫الوحدة‬
‫ال‬ ‫للنتائج‬ ‫اإلحصائي‬ ‫التقييم‬
‫كيميائية‬
2
‫ـ‬
1
‫مقدمة‬
:
‫إن‬
‫نتائج‬
‫التحليل‬
‫الكيميائي‬
‫عامة‬
‫عديمة‬
‫الفائدة‬
‫ما‬
‫لم‬
‫تكن‬
‫مقيمة‬
‫إحصائيا‬
.
‫وع‬
‫ند‬
‫قياس‬
‫أي‬
‫خاصية‬
‫فيزيائية‬
‫ال‬
‫بد‬
‫أن‬
‫يكون‬
‫هناك‬
‫خطأ‬
‫محتمل‬
‫في‬
‫قياسها‬
‫ويمكن‬
‫تقليص‬
‫هدا‬
‫الخطأ‬
‫إلى‬
‫حد‬
‫مقبول‬
‫ولكن‬
‫ال‬
‫يمكن‬
‫تالفيه‬
‫تماما‬
.
3
‫ـ‬
2
‫اإلحصائي‬ ‫المصطلحات‬ ‫بعض‬ ‫تعريف‬
‫ة‬
:
3
‫ـ‬
2
‫ـ‬
1
‫ـ‬
1
‫الدقة‬
Precision
:
‫هي‬
‫قياس‬
‫للتوافق‬
‫بين‬
‫النتائج‬
‫لقياسات‬
‫متكررة‬
،
‫وكلما‬
‫كان‬
‫هذا‬
‫الفارق‬
‫صغير‬
‫ا‬
‫كانت‬
‫الدقة‬
‫جيدة‬
.
3
‫ـ‬
2
‫ـ‬
1
‫ـ‬
2
‫المصداقية‬
Accuracy
:
‫هي‬
‫قياس‬
‫لمدى‬
‫قرب‬
‫قياسات‬
‫متكررة‬
‫من‬
‫القيمة‬
‫الحقيقية‬
‫في‬
‫العينة‬
.
‫وهناك‬
‫نوع‬
‫ان‬
‫من‬
‫األخطاء‬
‫يؤثران‬
‫على‬
‫الدقة‬
‫والمصداقية‬
:
‫الخطأ‬
‫المنتظم‬
‫والخطأ‬
‫العشوائي‬
:
3
‫ـ‬
2
‫ـ‬
1
‫ـ‬
1
‫الدقة‬
Precision
:
‫هي‬
‫قياس‬
‫للتوافق‬
‫بين‬
‫النتائج‬
‫لقياسات‬
‫متكررة‬
،
‫وكلما‬
‫كان‬
‫هذا‬
‫الفارق‬
‫صغير‬
‫ا‬
‫كانت‬
‫الدقة‬
‫جيدة‬
.
‫هي‬ ‫الخطأ‬ ‫هذا‬ ‫أسباب‬
:
1
-
‫التحضير‬ ‫طريقة‬ ‫في‬ ‫خطاء‬
.
‫أخرى‬ ‫بعبارة‬ ‫أي‬ ‫واحد‬ ‫اتجاه‬ ‫في‬ ‫النتيجة‬ ‫على‬ ‫الخطأ‬ ‫هذا‬ ‫ويؤثر‬
‫أ‬ ‫إما‬ ‫النتيجة‬ ‫تكون‬
‫أو‬ ‫كبر‬
‫الحقيقية‬ ‫القيمة‬ ‫من‬ ‫أصغر‬
.
‫المنتظم‬ ‫الخطأ‬ ‫ـ‬ ‫أ‬
Determinate error
:
‫مثال‬
1
:
‫في‬
‫حالة‬
‫عدم‬
‫ترسيب‬
‫المادة‬
‫ترسيبا‬
‫كامال‬
‫تكون‬
‫النتيجة‬
‫دائما‬
‫وزنا‬
‫أقل‬
‫ل‬
‫لراسب‬
‫فيكون‬
‫الخطأ‬
‫سلبيا‬
.
2
-
‫للتحلي‬ ‫المستخدم‬ ‫الجهاز‬ ‫في‬ ‫خلل‬
‫ل‬
.
3
-
‫الكيميائي‬ ‫المحلل‬
.
‫مثال‬
2
:
‫إذا‬
‫كانت‬
‫المادة‬
‫المراد‬
‫قياسها‬
‫تحتوي‬
‫على‬
‫شوائب‬
‫تتفاعل‬
‫مع‬
‫الكاشف‬
‫فإن‬
‫كمية‬
‫الكاشف‬
‫المستخدم‬
‫ستكون‬
‫أكبر‬
‫من‬
‫الكمية‬
‫المطلوبة‬
‫فيكون‬
‫الخطأ‬
‫إيجابيا‬
.
‫مالحظة‬
:
‫ثابتا‬ ‫المنتظم‬ ‫الخطأ‬ ‫كان‬ ‫إذا‬
:
‫في‬ ‫سيؤثر‬ ‫فإنه‬
‫المصداقية‬
‫على‬ ‫يؤثر‬ ‫ولن‬
‫الدقة‬
.
‫ثابت‬ ‫غير‬ ‫المنتظم‬ ‫الخطأ‬ ‫كان‬ ‫إذا‬
:
‫في‬ ‫سيؤثر‬ ‫فإنه‬
‫معا‬ ‫والدقة‬ ‫المصداقية‬
.
‫مصدر‬
‫هذا‬
‫النوع‬
‫من‬
‫الخطأ‬
‫مجهول‬
‫وال‬
‫يمكن‬
‫التحكم‬
‫به‬
‫ولحسن‬
‫الحظ‬
‫فإن‬
‫له‬
‫قيما‬
‫صغيرة‬
‫تمتاز‬
‫بالعشوائية‬
‫وال‬
‫يمكن‬
‫تقديرها‬
‫بإتباع‬
‫طرق‬
‫األخطاء‬
.
‫العشوائي‬ ‫الخطأ‬ ‫ـ‬ ‫ب‬
Random error
:
‫مالحظة‬
:
‫يصعب‬
‫تحديد‬
‫الخطأ‬
‫العشوائي‬
‫ولكنه‬
‫يحدث‬
‫تغيرا‬
‫في‬
‫القيمة‬
‫الحقيق‬
‫ية‬
‫للمادة‬
‫المراد‬
‫قياسها‬
‫سلبا‬
‫وإيجابا‬
‫بمقدار‬
‫واحد‬
‫أي‬
‫نسبة‬
‫الزيادة‬
‫أو‬
‫النقصان‬
‫تكون‬
‫متس‬
‫اوية‬
‫حول‬
‫القيمة‬
‫الحقيقية‬
.
‫وتعطى‬
‫القياسات‬
‫الكيميائية‬
‫على‬
‫شكل‬
‫األعداد‬
‫ال‬
‫تالية‬
:
2
-
‫االنحراف‬ ‫متوسط‬
.
3
-
‫المعياري‬ ‫االنحراف‬
.
4
-
‫النسبي‬ ‫المعياري‬ ‫االنحراف‬
.
1
-
‫القيمة‬ ‫متوسط‬ ‫أو‬ ‫المقاسة‬ ‫القيمة‬ ‫متوسط‬
‫وتش‬
‫مل‬
.
‫وهو‬
‫مجموع‬
‫القياسات‬
‫مقسوما‬
‫على‬
‫عدد‬
‫القياسات‬
n
‫حيث‬
:
‫أخ‬ ‫بطريقة‬ ‫المتوسط‬ ‫حساب‬ ‫كيفية‬ ‫كتابة‬ ‫ويمكن‬
‫رى‬
:
1
-
‫القيم‬ ‫متوسط‬ ‫أو‬ ‫المقاسة‬ ‫القيمة‬ ‫متوسط‬
‫ة‬
.
1 2 3
x x x ... x
X
n
   

X-
:
‫المتوسط‬
Mean
x3, x2, x1
:...
‫الفردية‬ ‫القياسات‬
.
n
:
‫القياسات‬ ‫عدد‬
.
i n
i
i 1
x
X
n




‫حيث‬
:
(
‫سيجما‬
)
‫من‬ ‫الفردية‬ ‫القياسات‬ ‫مجموع‬ ‫تعني‬
1
‫حتى‬
n
. 


n
i
i
i
X
1
‫مثال‬
:
‫التالية‬ ‫النتائج‬ ‫فوجدت‬ ‫الكلور‬ ‫نسبة‬ ‫لقياس‬ ‫معايرة‬ ‫أجريت‬
:
6.83
،
6.85
،
6.88, 6.88
،
6.84, 6.87
‫المتوسط‬ ‫احسب‬
.
‫الحل‬
:
6.87 6.84 6.88 6.88 6.85 6.83
X 6.86 %
6
    
 
‫في‬
‫بعض‬
‫الحاالت‬
‫تستخدم‬
‫القيمة‬
‫الوسطية‬
(
‫الوسيط‬
)
Median
‫بدال‬
‫من‬
‫المتوسط‬
‫وتعرف‬
‫بالقيمة‬
‫الوسطية‬
‫ألنها‬
‫النتيجة‬
‫التي‬
‫تتوسط‬
‫النتائج‬
‫بمعنى‬
‫أن‬
‫نصف‬
‫النتائج‬
‫يكون‬
‫أكبر‬
‫منها‬
‫والنصف‬
‫اآلخر‬
‫أصغر‬
‫منها‬
‫من‬
‫حيث‬
‫القيمة‬
,
‫هذا‬
‫في‬
‫حالة‬
‫كون‬
‫عدد‬
‫النتائج‬
‫فرديا‬
‫وفي‬
‫حالة‬
‫كونه‬
‫زوجيا‬
‫يؤخذ‬
‫المتوسط‬
‫على‬
‫أنه‬
‫متوسط‬
‫النتيجتين‬
‫المتوس‬
‫طتين‬
.
3
‫ـ‬
2
‫ـ‬
2
‫ـ‬
2
‫الوسطية‬ ‫القيمة‬
(
‫الوسيط‬
)
The Median
:
‫ـ‬
‫أوال‬
:
‫ترتيبا‬ ‫النتائج‬ ‫نرتب‬
‫تصاعديا‬
:
.56
،
33.50
،
2.81
،
2.79
،
2.10
‫مثال‬
1
:
‫احسب‬
‫القيمة‬
‫الوسطية‬
(
‫الوسيط‬
)
‫فيما‬
‫يلي‬
:
2.79
،
3.50
،
2.10, 3.56
،
2.81
‫ـ‬
‫ثانيا‬
:
‫الوسطية‬ ‫القيمة‬
(
‫الوسيط‬
)
‫الوسط‬ ‫في‬ ‫الموجودة‬ ‫النتيجة‬ ‫تساوي‬
‫الت‬ ‫بعد‬
‫وهي‬ ‫رتيب‬
2.81
.
‫الحل‬
:
‫ـ‬
‫أوال‬
:
‫تصاعديا‬ ‫ترتيبا‬ ‫النتائج‬ ‫نرتب‬
:
6.01, 5.99, 5.90, 5.51
‫ثانيا‬
:
‫الوسطية‬ ‫القيمة‬ ‫نحسب‬
(
‫الوسيط‬
:)
‫الم‬ ‫النتيجتين‬ ‫متوسط‬ ‫تساوي‬ ‫التي‬
‫توسطتين‬
:
‫الحل‬
:
5.90 5.99
median 5.95
2

 
‫حيث‬
:
‫مثال‬
2
:
‫الوسطية‬ ‫القيمة‬ ‫احسب‬
(
‫الوسيط‬
)
‫يلي‬ ‫فيما‬
:
5.51
،
5.90
،
6.01
،
5.99
.
3
‫ـ‬
2
‫ـ‬
3
‫ـ‬
1
‫المعياري‬ ‫االنحراف‬
:Sd
‫المعياري‬ ‫االنحراف‬ ‫يحسب‬
sd
‫يلي‬ ‫كما‬
:
3
‫ـ‬
2
‫ـ‬
3
‫المعياري‬ ‫االنحراف‬
Standard deviation
‫النسبي‬ ‫المعياري‬ ‫واالنحراف‬
Relative standard deviation
:
i n
2
i
i 1
( X)
sd
n 1
x






X-
:
‫الوس‬
‫ي‬
‫ط‬
Mean
‫مثال‬
:
‫احسب‬
‫االنحراف‬
‫المعياري‬
‫فيما‬
‫يلي‬
:
6.83
،
6.85
،
6.88, 6.88
،
6.84, 6.87
.
Q2:Calculate the absolute average deviation and
the %relative average deviation for Na+ ug/g in soil
sample
measurements:
(25.67,25.69 and 26.03), N = 3 ?
‫الحل‬
:
‫مثال‬
:
‫احسب‬
‫االنحراف‬
‫المعياري‬
‫فيما‬
‫يلي‬
:
6.83
،
6.85
،
6.88, 6.88
،
6.84, 6.87
.
     
     
     
     
     
     
2 2 2 4
1
2 2 2 4
2
2 2 2 4
3
2 2 2 4
4
2 2 2 4
5
2 2 2 4
6
x X 6.87 6.86 0.01 1 10
x X 6.84 6.86 0.02 4 10
x X 6.88 6.86 0.02 4 10
x X 6.88 6.86 0.02 4 10
x X 6.85 6.86 0.01 4 10
x X 6.83 6.86 0.03 9 10






     
     
     
     
     
     
 
2
i n
4
i
i 1
x X 23 10



  

‫أوال‬
:
‫تصاعديا‬ ‫ترتيبا‬ ‫النتائج‬ ‫نرتب‬
:
6.83, 6.84, 6.85, 6.87, 6.88,
6.88
‫ثانيا‬
:
‫الوسطية‬ ‫القيمة‬ ‫نحسب‬
(
‫الوسيط‬
:)
‫النتيجتين‬ ‫متوسط‬ ‫تساوي‬ ‫التي‬
‫المتوسطتين‬
:
‫ثالثا‬
:
‫نحس‬
‫ب‬
:
 
x X
i
i
i n




1
2
Median = (6.85 + 6.87) / 2 = 6.86
‫ثانيا‬
:
‫ن‬
‫المعياري‬ ‫االنحراف‬ ‫حسب‬
sd
‫يلي‬ ‫كما‬
:
i n
2
i
i 1
( X)
sd
n 1
x






‫يعبر‬
‫االنحراف‬
‫المعياري‬
‫النسبي‬
rsd
‫عن‬
‫دقة‬
‫نتائج‬
‫التحليل‬
‫وغالبا‬
‫ما‬
‫يستخدم‬
‫بدال‬
‫من‬
‫االنحراف‬
‫المعياري‬
.
‫يحسب‬
‫االنحراف‬
‫المعياري‬
‫النسبي‬
‫كما‬
‫يلي‬
:
3
‫ـ‬
2
‫ـ‬
3
‫ـ‬
2
‫النسبي‬ ‫المعياري‬ ‫االنحراف‬
Relative Standard Deviation
:
sd
rsd= 100%
X

‫كما‬
‫رأينا‬
‫في‬
‫المثال‬
‫السابق‬
‫فان‬
X-
‫المتوسط‬
‫يساوي‬
6.86
‫واالنحراف‬
‫المعياري‬
sd
‫يساوي‬
0.02
‫مثال‬
:
‫يلي‬ ‫فيما‬ ‫النسبي‬ ‫المعياري‬ ‫االنحراف‬ ‫احسب‬
:
6.83
،
6.85
،
6.88, 6.88
،
6.84, 6.87
.
‫الحل‬
:
rsd 0.29%
0.02
rsd 100
6.86

 
‫حيث‬
:
X-
:
‫الموس‬
‫ي‬
‫ط‬
Mean
:sd
‫المعياري‬ ‫االنحراف‬
‫يبين‬
‫هذا‬
‫المنحنى‬
‫أن‬
‫االنحراف‬
‫الناتج‬
‫عن‬
‫الخطأ‬
‫العشوائي‬
(
‫نفترض‬
‫أن‬
‫ليس‬
‫هناك‬
‫خط‬
‫أ‬
‫منتظم‬
)
‫يتوزع‬
‫بشكل‬
‫متماثل‬
‫حول‬
‫القيمة‬
‫الحقيقية‬
(
‫االنحراف‬
‫يساوي‬
‫صفر‬
)
‫وذلك‬
‫أل‬
‫ن‬
‫المتوسط‬
‫يؤخذ‬
‫في‬
‫هذه‬
‫الحالة‬
‫على‬
‫أنه‬
‫القي‬
‫مة‬
‫الحقيقية‬
‫وأن‬
‫احتمال‬
‫حدوث‬
‫االنحراف‬
‫اإليجابي‬
(
‫بالزيادة‬
)
‫يساوي‬
‫احتمال‬
‫حدوث‬
‫االنحراف‬
‫السلبي‬
(
‫بالنقصان‬
)
.
‫نفترض‬
‫أننا‬
‫نا‬ّ‫ل‬‫حل‬
‫عنصرا‬
‫ما‬
‫في‬
‫عين‬
‫ة‬
‫ما‬
‫عدة‬
‫مرات‬
(
‫مثال‬
100
‫مرة‬
)
‫باستخدام‬
‫طريقة‬
‫معينة‬
.
‫فإذا‬
‫رسمنا‬
‫العالقة‬
‫بين‬
‫التردد‬
(
‫الت‬
‫واتر‬
,
‫التكرار‬
)
‫أي‬
‫عدد‬
‫القياسات‬
‫التي‬
‫تقع‬
‫بنفس‬
‫المقدار‬
‫بالمقابل‬
‫مع‬
‫القياسات‬
‫حصلنا‬
‫على‬
‫منحنى‬
‫يسمى‬
‫بمنحنى‬
‫التوزيع‬
‫الطبيعي‬
Normal distribution
‫أو‬
‫منحنى‬
‫ج‬
‫ا‬
‫وس‬
Gaussian Curve
‫أو‬
‫المنحنى‬
‫الجرسي‬
Bell-shaped distribution
(
‫الشكل‬
1
)
.
3
‫ـ‬
2
‫ـ‬
4
‫للنتائج‬ ‫الطبيعي‬ ‫التوزيع‬ ‫منحنى‬
Normal distribution
:
‫الشكل‬
(
3
‫ـ‬
1
:)
‫الطبيع‬ ‫المنحنى‬ ‫شكل‬
‫ي‬
‫لكل‬
‫قياس‬
‫فردي‬
‫يمكن‬
‫حسب‬
‫الخطأ‬
‫بالمعادلة‬
‫التالي‬
‫ة‬
:
‫الخطأ‬
=
‫المرصودة‬ ‫القيمة‬
(
‫المقاسة‬
)
-
‫الحقيقية‬ ‫القيمة‬
‫يالحظ‬
‫من‬
‫الشكل‬
(
1
)
‫أن‬
‫شكل‬
‫المنحنى‬
‫متناظر‬
‫أي‬
‫أنه‬
‫يوجد‬
‫مقابل‬
‫كل‬
‫خطأ‬
‫موجب‬
‫خطأ‬
‫سالب‬
‫له‬
‫نفس‬
‫القيمة‬
‫المطلقة‬
.
‫ومن‬
‫أهم‬
‫استعماالت‬
‫منحنى‬
‫التوزيع‬
‫الطبيعي‬
‫أنه‬
‫يمكننا‬
‫من‬
‫معرفة‬
‫جودة‬
‫المتوسط‬
‫للنتائج‬
.
‫كما‬
‫توجد‬
‫نسبة‬
‫عالية‬
‫لتكرار‬
‫القياسات‬
‫ذات‬
‫الخطأ‬
‫البسيط‬
‫حيث‬
‫أن‬
‫أكثر‬
‫من‬
68
%
‫من‬
‫القياسات‬
‫تقع‬
‫في‬
‫المجال‬
+ sd)
X-
(
‫ونسبة‬
‫بسيطة‬
‫لتكرار‬
‫القياسات‬
‫ذات‬
‫الخطأ‬
‫الكب‬
‫ير‬
‫حيث‬
99.74
%
‫من‬
‫القياسات‬
‫تقع‬
‫في‬
‫المجال‬
+3sd
X-
.
‫حيث‬
:
X-
:
‫المتوسط‬
Mean
:sd
‫المعياري‬ ‫االنحراف‬
3
‫ـ‬
3
‫الكيم‬ ‫التحليل‬ ‫نتائج‬ ‫بين‬ ‫المقارنة‬ ‫طرق‬ ‫ـ‬
‫يائي‬
:
‫هناك‬
‫العديد‬
‫من‬
‫االختبارات‬
‫اإلحصائية‬
‫للمقارنة‬
‫بين‬
‫نتائج‬
‫التحليل‬
‫الكيميائي‬
‫ومنها‬
:
‫اختبار‬
F
‫واختبار‬
t
.
3
‫ـ‬
3
‫ـ‬
1
‫اختبار‬
F-test) F
)
:
‫يستخدم‬
‫هذا‬
‫االختبار‬
‫لمعرفة‬
‫هل‬
‫هناك‬
‫فرق‬
‫في‬
‫الدقة‬
‫بين‬
‫طريقتين‬
‫للتحليل‬
‫أ‬
‫و‬
‫محللين‬
‫وتستخدم‬
‫المعادلة‬
‫التالية‬
‫لهذا‬
‫الغرض‬
:
‫حيث‬
‫يكون‬
S1
2
>
S2
2
،
‫ل‬
‫ذلك‬
‫تكون‬
F
>
1
.
‫وهذا‬
‫يعني‬
‫أن‬
‫االنحراف‬
‫المعياري‬
‫الذي‬
‫يوضع‬
‫في‬
‫البسط‬
‫أكبر‬
‫من‬
‫ذلك‬
‫الذي‬
‫يوضع‬
‫في‬
‫المقام‬
.
‫وتكون‬
‫درجات‬
‫الحرية‬
‫للبسط‬
‫والمقام‬
‫هي‬
n1-1
‫و‬
n2-1
‫على‬
‫الترتيب‬
.
‫وتتم‬
‫مقارنة‬
F
‫المحسوبة‬
‫بقيمة‬
F
‫الجدولية‬
‫لنحكم‬
‫على‬
‫دقة‬
‫القياس‬
.
2
1
2
2
S
F
S

‫الجدول‬
(
3
‫ـ‬
1
)
‫قيم‬
F
‫الثقة‬ ‫حدود‬ ‫عند‬
95
:%
10
9
8
7
6
5
4
3
2
V1/V2
19.40
19.40
19.40
19.40
19.30
19.30
19.20
19.20
9.20
2
8.79
8.81
8.85
8.89
8.94
9.01
9.12
9.28
9.55
3
5.96
6.00
6.04
6.09
6.16
6.26
6.39
6.59
6.94
4
4.74
4.77
4.82
4.88
4.95
5.05
5.19
5.41
5.79
5
4.06
4.10
4.15
4.21
4.28
4.39
4.53
4.76
5.14
6
3.64
3.68
3.73
3.79
3.87
3.97
4.12
4.35
4.74
7
3.35
3.39
3.44
3.50
3.58
3.69
3.84
4.07
4.46
8
3.15
3.18
3.23
3.29
3.37
3.48
3.63
3.86
4.26
9
2.98
3.02
3.07
3.14
3.22
3.33
3.48
3.71
4.10
10
n1-1
n2-1
‫نقارن‬
‫قيمة‬
F
‫المحسوبة‬
‫مع‬
‫قيمة‬
F
‫الجدولية‬
‫عند‬
‫درجات‬
‫الحرية‬
V2 = n – 1
‫و‬
V1= n – 1
‫حيث‬
n
‫هي‬
‫عدد‬
‫مرات‬
‫التجربة‬
‫في‬
‫كل‬
‫مرة‬
.
‫ويمكننا‬
‫الحكم‬
‫بثقة‬
‫محددة‬
‫بأن‬
‫الطريقة‬
‫الجديدة‬
‫تختلف‬
‫أو‬
‫ال‬
‫تختلف‬
‫من‬
‫حيث‬
‫الدقة‬
‫عن‬
‫الطريقة‬
‫القياسية‬
‫المعروفة‬
.
‫مثال‬
:
‫قدر‬
‫تركيز‬
‫الرصاص‬
‫في‬
‫عينة‬
‫بطريقة‬
‫قياسية‬
‫معروفة‬
‫وطريقة‬
‫قياسية‬
‫جديدة‬
‫وحصلنا‬
‫على‬
‫النتائج‬
‫التالية‬
:
‫الحل‬
:
‫هل‬
‫دقة‬
‫الطريقة‬
‫الجديدة‬
‫تختلف‬
‫بشكل‬
‫واضح‬
‫عن‬
‫الطريقة‬
‫القياسية‬
‫المعروفة‬
(
‫ث‬
‫قة‬
95
%
)
‫؟‬
‫الجديدة‬ ‫القياسية‬ ‫الطريقة‬
ppm
‫المعروفة‬ ‫القياسية‬ ‫الطريقة‬
ppm
127
129
125
131
126
130
129
127
131
125
130
128
123
0
1
2
X 127
X 128


X-
:
‫الوسيط‬
Mean
‫بما‬
‫أن‬
‫قيمة‬
F
‫المحسوبة‬
1,73
‫أصغر‬
‫من‬
‫قيمة‬
F
‫الجدولية‬
4.95
(
95
%
‫ثقة‬
)
‫عند‬
‫درجات‬
‫الحرية‬
V2 = 6 – 1
‫و‬
V1= 7 – 1
.
‫فيمكننا‬
‫الحكم‬
‫بثقة‬
95
%
‫بأن‬
‫الطريقة‬
‫الجديدة‬
‫ال‬
‫تختلف‬
‫من‬
‫حيث‬
‫الدقة‬
‫بشكل‬
‫واضح‬
‫عن‬
‫الطريقة‬
‫القياسية‬
‫ا‬
‫لمعروفة‬
‫وأن‬
‫االنحراف‬
‫المعياري‬
‫في‬
‫كل‬
‫الطريقتين‬
‫ناتج‬
‫عن‬
‫أخطاء‬
‫عشوائية‬
.
 
i n 2
1
i1
2 i 1
1
x X
50
8.3
7 1 6
S



  


 
i n 2
2
i2
2 i 1
2 4.8
x X
24
6 1 5
S




 


X-
:
‫الوسيط‬
Mean
‫النتائ‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫لكل‬ ‫المعيارى‬ ‫االنحراف‬ ‫نحسب‬
‫ج‬
Xi
:
‫العي‬ ‫نتيجة‬
‫نة‬
8.3
F 1.73
4.8
 
2
1
2
2
S
F
S

i n
2
i
i 1
( X)
sd
n 1
x






0.92+1.05+0.97+1.15+1.16+0.93+1.01+1.12
1.09+1.01+1.06+1.12+0.97+1.00
‫المصداقية‬
Accuracy
Problem
•
Example: Calculate the mean x ,
absolute error , and the %relative error
of the sea sample which include
102meq/l F , when repating the test two
times the result was
•
(100.102 meq/L) ?
3
‫ـ‬
3
‫ـ‬
2
‫اختبار‬
t
:
‫مصداقية‬
‫يستخدم‬
‫اختبار‬
(
‫ت‬
‫أو‬
t
)
‫للمقارنة‬
‫بين‬
‫مصداقية‬
‫طريقتين‬
‫للتحليل‬
‫أو‬
‫نتائج‬
‫محللي‬
‫ن‬
‫وفي‬
‫هذه‬
‫الحالة‬
‫المعادالت‬
‫التالية‬
:
‫كانت‬ ‫إذا‬ ‫ـ‬ ‫ب‬
X1
-
‫و‬
X2
-
‫و‬ ‫معروفين‬

‫تحسب‬ ‫معروفة‬ ‫غير‬
t
‫يلي‬ ‫كما‬
:
‫الت‬ ‫المعادلة‬ ‫تستعمل‬ ‫معروفة‬ ‫الحقيقية‬ ‫القيمة‬ ‫كانت‬ ‫إذا‬ ‫ـ‬ ‫أ‬
‫الية‬
:
‫حيث‬
:
X-
:
‫المتوسط‬
Mean
:sd
‫المعياري‬ ‫االنحراف‬
  n
t X
s
  

:
‫الحقيقية‬ ‫القيمة‬
.
X X n n
1 2 1 2
t
S n n
1 2
 
 
 ‫حيث‬
:
X-
:
‫المتوسط‬
Mean
:sd
‫المعياري‬ ‫االنحراف‬
n
:
‫القياسات‬ ‫عدد‬
.
‫ويحسب‬
s
‫يلي‬ ‫كما‬
:
i n i n
2 2
1 2
i1 i2
i 1 i 1
1 2
( X ) ( X )
s
n n 2
x x
 
 
  

 
 
‫الجدول‬
(
3
‫ـ‬
2
:)
‫قيم‬
t
‫مختلفة‬ ‫ثقة‬ ‫حدود‬ ‫عند‬
‫الحرية‬‫جات‬‫ر‬‫د‬
(n-1)
‫الثقة‬ ‫حدود‬
90
%
95
%
99
%
1
6.314
12.706
63.657
2
2.920
4.303
9.925
3
2.353
3.182
5.841
4
2.132
2.776
4.604
5
2.015
2.571
4.032
6
1.953
2.447
3.707
7
1.895
2.365
3.499
8
1.860
2.306
3.355
9
1.833
2.262
3.250
10
1.812
2.228
3.169
‫مثال‬
1
:
‫قمت‬
‫بتحليل‬
‫النحاس‬
‫في‬
‫مادة‬
‫قياسية‬
‫تركيزها‬
‫معلوم‬
‫و‬
‫هي‬
11,7
ppm
.
‫وكررت‬
‫التحليل‬
‫خمس‬
‫مرات‬
،
‫ما‬
‫مصداقية‬
‫نتائجك‬
‫بثقة‬
95
%
،
‫اذا‬
‫كان‬
‫االنحراف‬
‫المعياري‬
s = 0.7
‫وكان‬
‫متوسطها‬
10.8 ppm
‫هل‬
‫الخطأ‬
‫عشوائي‬
‫أم‬
‫منتظم؟‬
‫الجدول‬ ‫من‬
(
2
)
‫قيمة‬ ‫أن‬ ‫نجد‬
t
‫عند‬ ‫الجدولية‬
n – 1 = 4
‫تساوي‬
2.776
‫مستوى‬ ‫عند‬
‫ثقة‬
(
95
)%
‫ب‬ ‫صادقة‬ ‫غير‬ ‫أنها‬ ‫أي‬ ‫الصحيحة‬ ‫النتيجة‬ ‫تعط‬ ‫لم‬ ‫طريقتك‬ ‫أن‬ ‫نجد‬ ‫لذلك‬
‫سبب‬
‫التحليل‬ ‫أثناء‬ ‫منتظم‬ ‫خطأ‬ ‫وجود‬
.
‫الحل‬
:
 
5
t 10.8 11.7
0.7
t 2.9
  
 
  n
t X
s
  
‫مثال‬
2
:
‫قمت‬
‫بتقدير‬
‫الكالسيوم‬
‫في‬
‫عينة‬
‫من‬
‫التربة‬
‫عدة‬
‫مرات‬
‫بطريقة‬
‫جديدة‬
‫وطر‬
‫يقة‬
‫قياسية‬
‫معروفة‬
‫وحصلت‬
‫على‬
‫النتائج‬
‫التالية‬
:
‫الثقة‬ ‫مستوى‬ ‫عند‬ ‫الطريقتين‬ ‫ومصداقية‬ ‫دقة‬ ‫بين‬ ‫واضح‬ ‫إحصائي‬ ‫فرق‬ ‫هناك‬ ‫هل‬
95
%
‫؟‬
‫أوال‬
:
‫الجديدة‬ ‫الطريقة‬
:
‫الجديدة‬ ‫الطريقة‬
)%(
‫فة‬‫و‬‫املعر‬ ‫القياسية‬ ‫الطريقة‬
)%(
20.10
18.89
20.50
19.20
18.65
19.00
19.25
19.70
19.40
19.40
19.99
-
‫الحل‬
:
 
i n 2
1
i1
i 1
2
1
x X 2.262
2.262
s 0.452
5


 
 

i n
2
i
i 1
( X)
sd
n 1
x






‫ثانيا‬
:
‫المعر‬ ‫القياسية‬ ‫الطريقة‬
‫وفة‬
:
‫قيمة‬
F
‫المحسوبة‬
(
4,30
)
‫أقل‬
‫من‬
‫قيمة‬
F
‫الجدولية‬
(
6,26
)
‫لذا‬،
‫فإن‬
‫الطريقتين‬
‫متشابهتان‬
‫من‬
‫حيث‬
‫الدقة‬
‫أي‬
‫أن‬
‫االنحراف‬
‫المعياري‬
‫لكل‬
‫منهما‬
‫متقارب‬
.
 
i n 2
2
i2
i 1
2
2
x X 0.420
0.420
s 0.105
4


 
 

0.425
F 4.30
0.105
 
i n
2
i
i 1
( X)
sd
n 1
x






‫نحسب‬ ‫ثم‬ ‫ومن‬
t
:
t ‫اختبار‬ ‫نطبق‬ ‫الطريقتين‬ ‫مصداقية‬ ‫الختبار‬
‫أوال‬
:
‫نحسب‬
S
.
2.262 0.420
S
6 5 2
S 0.546


 

19.65 19.24 6 5
t
0.546 6 5
t 1.23
 
 

 
X X n n
1 2 1 2
t
S n n
1 2
 
 

i n i n
2 2
1 2
i1 i2
i 1 i 1
1 2
( X ) ( X )
s
n n 2
x x
 
 
  

 
 
‫قيمة‬
t
‫تساوي‬
2.26
‫الحرية‬ ‫درجة‬ ‫عند‬
n1 + n2 – 2 = 9
‫الثقة‬ ‫ومستوى‬
95
%
‫وبما‬
‫أن‬
‫قيمة‬
t
‫المحسوبة‬
‫أصغر‬
‫من‬
‫الجدولية‬
‫فيمكن‬
‫أن‬
‫نحكم‬
‫أن‬
‫الطريقتين‬
‫ال‬
‫تخت‬
‫لفان‬
‫من‬
‫حيث‬
‫المصداقية‬
‫أي‬
‫أن‬
‫متوسطهما‬
‫متقارب‬
‫والفرق‬
‫بينهما‬
‫ناتج‬
‫عن‬
‫خطأ‬
‫عشوائي‬
.
‫أسئلة‬
:
‫ال‬ ‫النتائج‬ ‫على‬ ‫وحصال‬ ‫جديدة‬ ‫سبيكة‬ ‫في‬ ‫الكوبلت‬ ‫عنصر‬ ‫بتقدير‬ ‫محلالن‬ ‫قام‬
‫تالية‬
:
‫الثقة‬ ‫مستوى‬ ‫عند‬ ‫المحللين‬ ‫ومصداقية‬ ‫دقة‬ ‫بين‬ ‫فرق‬ ‫هناك‬ ‫هل‬
95
%
‫؟‬
‫المحلل‬
1
‫المحلل‬
2
45.21
46.06
45.92
45.95
45.75
45.87
45.02
45.21
44.99
46.14
3
‫ـ‬
4
‫الشاذة‬ ‫النتيجة‬ ‫استبعاد‬
(
‫اختبار‬
Q
)
Q test
‫عند‬
‫تكرار‬
‫التحليل‬
‫عدة‬
‫مرات‬
(
10:3
)
‫وعندما‬
‫تظهر‬
‫لنا‬
‫نتيجة‬
‫مختلفة‬
‫بشكل‬
‫كبير‬
‫يستعمل‬
‫اختبار‬
Q
‫لكي‬
‫نقررهل‬
‫يمكن‬
‫استبعادها‬
‫أواالحتفاظ‬
‫بها‬
‫ونحسب‬
Q
‫من‬
‫النتائج‬
‫األخرى‬
‫كما‬
‫يلي‬
:
‫الشاذة‬ ‫هي‬ ‫األكبر‬ ‫النتيجة‬ ‫كانت‬ ‫إذا‬ ‫ـ‬ ‫ب‬
(
‫هي‬ ‫نتيجة‬ ‫أكبر‬
Xn
)
‫مثال‬
:
‫حصلنا‬
‫على‬
‫النتائج‬
‫المكررة‬
‫التالية‬
:
10,3
،
10,0
،
9,82
،
10,9
.
‫هل‬
‫يمكن‬
‫االحتفاظ‬
‫بالنتيجة‬
10,9
‫عند‬
‫ثقة‬
95
%
‫؟‬
‫الشاذة‬ ‫هي‬ ‫األصغر‬ ‫النتيجة‬ ‫كانت‬ ‫إذا‬ ‫ـ‬ ‫أ‬
‫تصاعديا‬ ‫النتائج‬ ‫ترتب‬
‫ويحس‬
‫ب‬
Q
:
2 1
n 1
Q x x
x x



n n 1
n 1
Q x x
x x




‫مختلفة‬ ‫ثقة‬ ‫حدود‬ ‫عند‬Q ‫الجدول‬
(
3
‫ـ‬
3
:)
‫قيم‬
n
90
%
95
%
99
%
3
0.941
0.970
0.994
4
0.765
0.829
0.926
5
0.642
0.710
0.821
6
0.560
0.625
0.740
7
0.507
0.568
0.680
8
0.468
0.526
0.634
9
0.437
0.493
0.598
10
0.412
0.466
0.568
‫الحل‬
:
‫أوال‬
:
‫تصاعديا‬ ‫النتائج‬ ‫نرتب‬
:
9.82
،
10.0
،
10.3
،
10.9
.
‫بما‬
‫أن‬
‫القيمة‬
‫الجدولية‬
‫تساوي‬
0,829
(
‫أكبر‬
‫من‬
‫القيمة‬
‫المحسوبة‬
0,56
)
(
‫ثقة‬
95
%
‫و‬
n = 4
)
‫نستنج‬
‫بأنه‬
‫يمكن‬
‫االحتفاظ‬
‫بنتيجة‬
10,9
‫عند‬
‫مستوى‬
‫الثقة‬
95
%
‫وهناك‬
95
%
‫احتمال‬
‫أن‬
‫الخطأ‬
‫هو‬
‫خطأ‬
‫عشوائي‬
.
.1
‫ال‬
‫يمكن‬
‫تطبيق‬
‫اختبار‬
Q
‫في‬
‫حال‬
‫وجود‬
‫ثالثة‬
‫قياسات‬
‫عندما‬
‫يكون‬
‫اثنان‬
‫منها‬
‫متساويين‬
‫ألن‬
‫النتيجة‬
‫الثالثة‬
‫ستستبعد‬
‫مهما‬
‫كانت‬
‫قيمتها‬
.
2
.
‫إذا‬
‫أكد‬
‫اختبار‬
Q
‫على‬
‫االحتفاظ‬
‫على‬
‫النتيجة‬
‫الشاذة‬
‫فيكون‬
‫استخدام‬
‫الوسيط‬
‫ب‬
‫دال‬
‫من‬
‫المتوسط‬
‫ألنه‬
‫ال‬
‫يتضمن‬
‫النتيجة‬
‫الشاذة‬
.
‫مالحظة‬
:
10.9 10.3 0.60
Q 0.56
10.9 9.82 1.08

  

n n 1
n 1
Q x x
x x




3
‫ـ‬
5
‫الجودة‬ ‫مراقبة‬
Quality control
:
‫مراقبة‬
‫الجودة‬
‫هي‬
‫عبارة‬
‫عن‬
‫تخطيط‬
‫منهجي‬
‫يحتوي‬
‫على‬
‫عمليات‬
‫وبرامج‬
‫هدفها‬
‫مراق‬
‫بة‬
‫مدى‬
‫دقة‬
‫ومصداقية‬
‫النتائج‬
‫للحصول‬
‫في‬
‫النهاية‬
‫على‬
‫نتائج‬
‫ذات‬
‫جودة‬
‫عالية‬
.
‫ويؤ‬
‫خذ‬
‫في‬
‫االعتبار‬
‫في‬
‫عملية‬
‫مراقبة‬
‫الجودة‬
‫اآلتي‬
:
.1
‫االكتشاف‬ ‫حد‬ ‫تقدير‬
Detection limit
‫الحساسية‬ ‫أو‬
Sensitivity
.
2
.
‫تقدير‬
‫الدقة‬
‫في‬
‫فئة‬
batch
‫من‬
‫العينات‬
‫وبين‬
‫فئات‬
‫من‬
‫العينات‬
Between
batches
‫ولهذا‬
‫الغرض‬
‫تستخدم‬
‫عينات‬
‫مزدوجة‬
Replicates samples
‫تدخل‬
‫عشوائيا‬
‫في‬
‫فئة‬
‫من‬
‫العينات‬
.
3
.
‫بها‬ ‫معترف‬ ‫قياسية‬ ‫مادة‬ ‫بتحليل‬ ‫المصداقية‬ ‫تقدير‬
Certified reference material
.
4
.
‫للنتائج‬ ‫سجل‬
.
‫واجب‬
Data analysis  Arabic language part 3

More Related Content

What's hot

مقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءمقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءHashim ElHadi
 
عينة البحث وأدوات جمع البيانات 6
عينة البحث وأدوات جمع البيانات  6عينة البحث وأدوات جمع البيانات  6
عينة البحث وأدوات جمع البيانات 6Dr. Magdy Youness
 
Interprétation de l'hémogramme
Interprétation de l'hémogrammeInterprétation de l'hémogramme
Interprétation de l'hémogrammeDr Riyadh Essefi
 
Wilcoxon Rank-Sum Test
Wilcoxon Rank-Sum TestWilcoxon Rank-Sum Test
Wilcoxon Rank-Sum TestLakshmi Anush
 
Logistic regression (blyth 2006) (simplified)
Logistic regression (blyth 2006) (simplified)Logistic regression (blyth 2006) (simplified)
Logistic regression (blyth 2006) (simplified)MikeBlyth
 
Binomial,Poisson,Geometric,Normal distribution
Binomial,Poisson,Geometric,Normal distributionBinomial,Poisson,Geometric,Normal distribution
Binomial,Poisson,Geometric,Normal distributionBharath kumar Karanam
 
Probability ,Binomial distribution, Normal distribution, Poisson’s distributi...
Probability ,Binomial distribution, Normal distribution, Poisson’s distributi...Probability ,Binomial distribution, Normal distribution, Poisson’s distributi...
Probability ,Binomial distribution, Normal distribution, Poisson’s distributi...AZCPh
 
5.2 Régression linéaire
5.2 Régression linéaire5.2 Régression linéaire
5.2 Régression linéaireBoris Guarisma
 
تحليل البيانات و القوائم باستخدام الطرق الاحصائية
تحليل البيانات و القوائم باستخدام الطرق الاحصائيةتحليل البيانات و القوائم باستخدام الطرق الاحصائية
تحليل البيانات و القوائم باستخدام الطرق الاحصائيةIbrahim Alhariri
 
3.1 non parametric test
3.1 non parametric test3.1 non parametric test
3.1 non parametric testShital Patil
 
F test and ANOVA
F test and ANOVAF test and ANOVA
F test and ANOVAParag Shah
 
Application of ANOVA
Application of ANOVAApplication of ANOVA
Application of ANOVARohit Patidar
 

What's hot (20)

مقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءمقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاء
 
Varianca
VariancaVarianca
Varianca
 
عينة البحث وأدوات جمع البيانات 6
عينة البحث وأدوات جمع البيانات  6عينة البحث وأدوات جمع البيانات  6
عينة البحث وأدوات جمع البيانات 6
 
Least Significance Difference:Biostatics and Research Methodology
Least Significance Difference:Biostatics and Research MethodologyLeast Significance Difference:Biostatics and Research Methodology
Least Significance Difference:Biostatics and Research Methodology
 
ANOVA.ppt
ANOVA.pptANOVA.ppt
ANOVA.ppt
 
Testing Hypothesis
Testing HypothesisTesting Hypothesis
Testing Hypothesis
 
Interprétation de l'hémogramme
Interprétation de l'hémogrammeInterprétation de l'hémogramme
Interprétation de l'hémogramme
 
Wilcoxon Rank-Sum Test
Wilcoxon Rank-Sum TestWilcoxon Rank-Sum Test
Wilcoxon Rank-Sum Test
 
Logistic regression (blyth 2006) (simplified)
Logistic regression (blyth 2006) (simplified)Logistic regression (blyth 2006) (simplified)
Logistic regression (blyth 2006) (simplified)
 
Binomial,Poisson,Geometric,Normal distribution
Binomial,Poisson,Geometric,Normal distributionBinomial,Poisson,Geometric,Normal distribution
Binomial,Poisson,Geometric,Normal distribution
 
Probability ,Binomial distribution, Normal distribution, Poisson’s distributi...
Probability ,Binomial distribution, Normal distribution, Poisson’s distributi...Probability ,Binomial distribution, Normal distribution, Poisson’s distributi...
Probability ,Binomial distribution, Normal distribution, Poisson’s distributi...
 
Bio stat
Bio statBio stat
Bio stat
 
5.2 Régression linéaire
5.2 Régression linéaire5.2 Régression linéaire
5.2 Régression linéaire
 
Marketing1
Marketing1Marketing1
Marketing1
 
تحليل البيانات و القوائم باستخدام الطرق الاحصائية
تحليل البيانات و القوائم باستخدام الطرق الاحصائيةتحليل البيانات و القوائم باستخدام الطرق الاحصائية
تحليل البيانات و القوائم باستخدام الطرق الاحصائية
 
3.1 non parametric test
3.1 non parametric test3.1 non parametric test
3.1 non parametric test
 
Diagnostic biologique du paludisme
Diagnostic biologique du paludismeDiagnostic biologique du paludisme
Diagnostic biologique du paludisme
 
F test and ANOVA
F test and ANOVAF test and ANOVA
F test and ANOVA
 
Application of ANOVA
Application of ANOVAApplication of ANOVA
Application of ANOVA
 
Testing of hypothesis
Testing of hypothesisTesting of hypothesis
Testing of hypothesis
 

More from Awad Albalwi

double co-sensitization strategy using.pdf
double co-sensitization strategy using.pdfdouble co-sensitization strategy using.pdf
double co-sensitization strategy using.pdfAwad Albalwi
 
Electrochemistry part9
Electrochemistry part9Electrochemistry part9
Electrochemistry part9Awad Albalwi
 
Electrochemistry part8
Electrochemistry part8Electrochemistry part8
Electrochemistry part8Awad Albalwi
 
Electrochemistry part7
Electrochemistry part7Electrochemistry part7
Electrochemistry part7Awad Albalwi
 
Electrochemistry part6
Electrochemistry part6Electrochemistry part6
Electrochemistry part6Awad Albalwi
 
Electrochemistry part5
Electrochemistry part5Electrochemistry part5
Electrochemistry part5Awad Albalwi
 
Electrochemistry part4
Electrochemistry part4Electrochemistry part4
Electrochemistry part4Awad Albalwi
 
Electrochemistry part3
Electrochemistry part3Electrochemistry part3
Electrochemistry part3Awad Albalwi
 
Electrochemistry part2
Electrochemistry part2Electrochemistry part2
Electrochemistry part2Awad Albalwi
 
Electrochemistry part1
Electrochemistry part1Electrochemistry part1
Electrochemistry part1Awad Albalwi
 
Report writing arabic lang 4
Report writing  arabic lang 4Report writing  arabic lang 4
Report writing arabic lang 4Awad Albalwi
 
Research methodology Arabic language part 2
Research methodology Arabic language part 2Research methodology Arabic language part 2
Research methodology Arabic language part 2Awad Albalwi
 
Research methodology Arabic language part 2
Research methodology Arabic language part 2Research methodology Arabic language part 2
Research methodology Arabic language part 2Awad Albalwi
 
Research methodology Arabic language part 1
Research methodology Arabic language part 1Research methodology Arabic language part 1
Research methodology Arabic language part 1Awad Albalwi
 
Crystal Structure, Topological and Hirshfeld Surface Analysis of a Zn(II) Zwi...
Crystal Structure, Topological and Hirshfeld Surface Analysis of a Zn(II) Zwi...Crystal Structure, Topological and Hirshfeld Surface Analysis of a Zn(II) Zwi...
Crystal Structure, Topological and Hirshfeld Surface Analysis of a Zn(II) Zwi...Awad Albalwi
 
Poster conference - Template
Poster conference - TemplatePoster conference - Template
Poster conference - TemplateAwad Albalwi
 
What evidence is there for water on mars 2009
What evidence is there for water on mars 2009What evidence is there for water on mars 2009
What evidence is there for water on mars 2009Awad Albalwi
 
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6Awad Albalwi
 
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6Awad Albalwi
 
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 5
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 5Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 5
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 5Awad Albalwi
 

More from Awad Albalwi (20)

double co-sensitization strategy using.pdf
double co-sensitization strategy using.pdfdouble co-sensitization strategy using.pdf
double co-sensitization strategy using.pdf
 
Electrochemistry part9
Electrochemistry part9Electrochemistry part9
Electrochemistry part9
 
Electrochemistry part8
Electrochemistry part8Electrochemistry part8
Electrochemistry part8
 
Electrochemistry part7
Electrochemistry part7Electrochemistry part7
Electrochemistry part7
 
Electrochemistry part6
Electrochemistry part6Electrochemistry part6
Electrochemistry part6
 
Electrochemistry part5
Electrochemistry part5Electrochemistry part5
Electrochemistry part5
 
Electrochemistry part4
Electrochemistry part4Electrochemistry part4
Electrochemistry part4
 
Electrochemistry part3
Electrochemistry part3Electrochemistry part3
Electrochemistry part3
 
Electrochemistry part2
Electrochemistry part2Electrochemistry part2
Electrochemistry part2
 
Electrochemistry part1
Electrochemistry part1Electrochemistry part1
Electrochemistry part1
 
Report writing arabic lang 4
Report writing  arabic lang 4Report writing  arabic lang 4
Report writing arabic lang 4
 
Research methodology Arabic language part 2
Research methodology Arabic language part 2Research methodology Arabic language part 2
Research methodology Arabic language part 2
 
Research methodology Arabic language part 2
Research methodology Arabic language part 2Research methodology Arabic language part 2
Research methodology Arabic language part 2
 
Research methodology Arabic language part 1
Research methodology Arabic language part 1Research methodology Arabic language part 1
Research methodology Arabic language part 1
 
Crystal Structure, Topological and Hirshfeld Surface Analysis of a Zn(II) Zwi...
Crystal Structure, Topological and Hirshfeld Surface Analysis of a Zn(II) Zwi...Crystal Structure, Topological and Hirshfeld Surface Analysis of a Zn(II) Zwi...
Crystal Structure, Topological and Hirshfeld Surface Analysis of a Zn(II) Zwi...
 
Poster conference - Template
Poster conference - TemplatePoster conference - Template
Poster conference - Template
 
What evidence is there for water on mars 2009
What evidence is there for water on mars 2009What evidence is there for water on mars 2009
What evidence is there for water on mars 2009
 
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6
 
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 6
 
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 5
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 5Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 5
Application of Statistical and mathematical equations in Chemistry -Part 5
 

Data analysis Arabic language part 3