บทนำ:
คำถามทั่วไปสำหรับเทคนิคการวิเคราะห์ทั้งหมดคือ “ผลลัพธ์มีความแม่นยำเพียงใด”.
มีสองวิธีในการอธิบายความแม่นยำของเทคนิคการวิเคราะห์ ได้แก่ ความสามารถในการทำซ้ำและความสามารถในการทำซ้ำคำจำกัดความของวิกิพีเดียสำหรับทั้งสองมีอยู่ด้านล่าง:
ความสามารถในการทำซ้ำหรือความน่าเชื่อถือในการทดสอบซ้ำคือความใกล้ชิดของข้อตกลงระหว่างผลการวัดที่ต่อเนื่องกันของสิ่งเดียวกันวัด เมื่อดำเนินการภายใต้เงื่อนไขการวัดเดียวกัน
ความสามารถในการทำซ้ำหรือที่รู้จักกันในชื่อความสามารถในการทำซ้ำและการทำซ้ำเป็นหลักการสำคัญภายใต้การปักหมุดวิธีการทางวิทยาศาสตร์.เพื่อให้ผลการศึกษาสามารถทำซ้ำได้หมายความว่าผลลัพธ์ที่ได้รับจากการทดลองหรือการศึกษาเชิงสังเกตหรือในการวิเคราะห์ทางสถิติของ aชุดข้อมูลควรทำได้อีกครั้งด้วยความน่าเชื่อถือในระดับสูงเมื่อมีการทำซ้ำการศึกษา
สำหรับเครื่องวิเคราะห์ NIR คำเหล่านี้มีความสำคัญดังต่อไปนี้:
- ความสามารถในการทำซ้ำ โดยทั่วไปเป็นการวัดซ้ำบนเครื่องมือเดียวกันภายใต้เงื่อนไขเดียวกันโดยทั่วไป เครื่องมือ NIR ที่มีคุณภาพสูงสามารถทำซ้ำได้สูง และข้อผิดพลาดนี้มักจะเป็นเศษส่วนเล็กน้อยของ SECV หรือ SEP ซึ่งเป็นการวัดความแม่นยำของโมเดลการทำนายสองครั้ง
- ความสามารถในการทำซ้ำ อธิบายว่าการวัดที่เชื่อถือได้อย่างไรภายใต้เงื่อนไขที่พบในสภาวะการวิเคราะห์ปกติ รวมถึงเครื่องมือช่างเทคนิคและสถานที่ต่างๆความสามารถในการทำซ้ำเป็นการประมาณประสิทธิภาพที่ดีที่สามารถคาดหวังได้เมื่อใช้เทคนิคการวิเคราะห์ในการใช้งานตามปกติและปกติ
ความสามารถในการทำซ้ำเป็นสิ่งสำคัญเมื่อปรับใช้กลุ่มเครื่องมือหรือการใช้งานขององค์กร เนื่องจากช่วยให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ในอุปกรณ์และสถานที่สามารถเปรียบเทียบและเชื่อถือได้โดยตรง
ที่ NeoSpectra by Si-Ware เราเพิ่งมีลูกค้าที่ซื้อเครื่องสแกนเนอร์ NeoSpectra จำนวนมากเพื่อปรับใช้ในยานพาหนะขนาดเล็กในสถานที่ระยะไกลหลายแห่งเพื่อแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำซ้ำ เราได้ตั้งเครื่องมือ 40 เครื่องในสำนักงานภูมิภาคของเราและวิเคราะห์ตัวอย่างข้าวโพดเคอร์เนลทั้งหมดบนเครื่องสแกนเนอร์ NeoSpectra แต่ละเครื่องโดยใช้การสอบเทียบจากพันธมิตรของ LabStore ของเรา
เงื่อนไขการทดลอง:
- 40 เครื่องสแกนเนอร์ NeoSpectra
- ตัวอย่างได้รับการวิเคราะห์ตามลำดับตลอดสองวัน
- ตัวอย่างถูกสแกนเมื่อสัมผัสกับเครื่องสแกนเนอร์ NeoSpectra
- มีการใช้การวัดห้าครั้งด้วยการเคลื่อนไหวด้วยตนเองระหว่างเพื่อคำนวณการคาดการณ์เฉลี่ย
- ทำการสแกนอ้างอิงทันทีก่อนการวัดตัวอย่างแต่ละครั้ง
- การสอบเทียบข้าวโพดที่ไม่บดทั้งเมล็ด
สถิติการสอบเทียบข้าวโพดทั้งเมล็ด:
ผลลัพธ์:
ผลลัพธ์จากสแกนเนอร์ NeoSpectra ทั้งหมดมีความสอดคล้องกันมากในกลุ่มและผลลัพธ์ทั้งหมดอยู่ในข้อผิดพลาดในการสอบเทียบจากการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของประชากร
ผลลัพธ์ NIR ตามหมายเลขซีเรียลสแกนเนอร์ NeoSpectra:
สรุปผลลัพธ์ NIR:
การสนทนา:
ข้อผิดพลาดในการทำนาย RMSEP คือการแพร่กระจายของข้อผิดพลาดในห้องปฏิบัติการ ข้อผิดพลาดของเครื่องมือ และข้อผิดพลาดในการนำเสนอตัวอย่างค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD) ของการคาดการณ์สำหรับโปรตีนและไขมันต่ำมากในเครื่องมือทั้งหมด ในขณะที่ความชื้นสูงขึ้นเล็กน้อยการสอบเทียบความชื้นมี RMSEP ที่สูงขึ้นและช่วงที่สูงขึ้นซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ด้วย SD ที่ใหญ่กว่านอกจากนี้ยังสังเกตเห็นว่าผลลัพธ์เพิ่มขึ้นเล็กน้อยจากนั้นลดลงตลอดเวลาการสแกนตัวอย่าง ซึ่งน่าจะบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงของความชื้นของตัวอย่างเนื่องจากความชื้นในสิ่งแวดล้อม (กรกฎาคม มิดเวสต์สหรัฐอเมริกา) และ/หรือการทดสอบตัวอย่างซ้ำ ๆการเปลี่ยนแปลงช้าของความชื้นตัวอย่างนี้เพิ่มความชื้น SD ตลอดผลลัพธ์อย่างไรก็ตาม SD ที่สังเกตในการทดสอบต่ำกว่าข้อผิดพลาดในการสอบเทียบและสามารถทำซ้ำได้สูงในเครื่องสแกนเนอร์ NeoSpectra ทั้งหมด 40 เครื่องการทดสอบนี้แสดงให้เห็นว่าเครื่องสแกนเนอร์ NeoSpectra ใหม่และการสอบเทียบข้าวโพดทั้งหมดที่ผ่านการตรวจสอบแล้วจากพันธมิตร NeoSpectra LabStore ของเราทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือจากกล่อง ด้วยผลลัพธ์ที่สามารถทำซ้ำได้สูงสำหรับพารามิเตอร์ทั้งหมดในกลุ่มเครื่องวิเคราะห์ต่างๆ
