Cociente de rechazo «Q» para determinar si contar con un valor disperso (8181)

, por F_y_Q

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Un estudiante realiza un análisis por cuadruplicado de una muestra de Cu, obteniendo los siguientes resultados: 52.68; 53.17; 52.73 y 52.67. ¿Se puede rechazar el dato más disperso, aplicando el cociente de rechazo «Q» como criterio? Considera un intervalo de confianza del 95 \ \%.

P.-S.

El valor de mayor dispersión es el segundo de la serie y la forma de aplicar el criterio es calcular el cociente de rechazo experimental:

\color[RGB]{2,112,20}{\bm{Q_{\text{exp}} = \frac{|x_q - x_n|}{w}}}

x_q es el dato disperso y x_n es el dato que está más próximo al dato disperso, en la serie. w es el intevalo de la serie completa, es decir, la diferencia entre el mayor y el menor dato.

Q_{\text{exp}} = \frac{|53.17 - 52.73|}{(53.17 - 52.67)} = \color[RGB]{0,112,192}{\bf 0.88}

Lo que queda ahora es comparar el dato obtenido con el valor crítico que está en las tablas estadísticas. Si el valor experimental es mayor que el valor crítico, será oportuno rechazar el dato.

0.88 > 0.85\ \to\ \fbox{\color[RGB]{192,0,0}{\bm{Q_{\text{exp}} > Q_{\text{crit}}}\ \to\ \textbf{se rechaza}}}


Tienes adjunta la tabla de valores críticos del cociente de rechazo.

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