作者：國(guó)工智能數(shù)據(jù)大腦項(xiàng)目組—白興婭

實(shí)驗(yàn)室管理系統(tǒng)（LIMS）是實(shí)現(xiàn)先進(jìn)實(shí)驗(yàn)室管理的一項(xiàng)重要工具，但目前市面上的實(shí)驗(yàn)室管理系統(tǒng)更傾向于作為一個(gè)信息化工具，且這種基礎(chǔ)信息系統(tǒng)內(nèi)信息處理的邏輯相對(duì)簡(jiǎn)單，并不能主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。而國(guó)工智能實(shí)驗(yàn)室管理系統(tǒng)融合了國(guó)工智能數(shù)據(jù)大腦平臺(tái)，平臺(tái)內(nèi)提供上百種統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)算法及機(jī)器學(xué)習(xí)算法；通過(guò)這些算法對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測(cè)分析，挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，探索人力無(wú)法探知的規(guī)律，提高企業(yè)產(chǎn)品附加值及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，助力企業(yè)快速發(fā)展。本次案例就單因素方差與實(shí)驗(yàn)室LIMS系統(tǒng)相融合進(jìn)行探討及應(yīng)用舉例。
 實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)中的單因素方差分析（one-way ANOVA）指對(duì)單因素試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，是檢驗(yàn)單個(gè)因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有無(wú)顯著性影響的方法，通過(guò)對(duì)兩個(gè)樣本平均數(shù)比較的引伸，檢驗(yàn)多個(gè)平均數(shù)之間的差異，從而確定因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有無(wú)顯著性影響。也稱為F檢驗(yàn)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)變異的分析來(lái)推斷兩個(gè)或多個(gè)樣本均數(shù)所代表的總體均數(shù)是否有差別的一種統(tǒng)計(jì)推斷方法。簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，就是用來(lái)檢驗(yàn)同一個(gè)影響因素的不同水平對(duì)因量是否有影響的一種方法。

案例與數(shù)據(jù)
某企業(yè)質(zhì)檢實(shí)驗(yàn)室需要檢驗(yàn)A、B、C三種催化劑的催化活性是否有顯著性差異，在相同的溫度，壓力等條件下分別用A、B、C三種催化劑催化反應(yīng)的進(jìn)行，得到6次試驗(yàn)產(chǎn)物D的收率的結(jié)果如表1所示，試分析在相同樣品情況下，A、B、C三種催化劑的催化活性是否存在顯著性差異。

表1  三種催化劑所得產(chǎn)物D產(chǎn)量（kg）

要檢驗(yàn)三種催化劑的催化活性是否存在顯著差異，等同于檢驗(yàn)三者產(chǎn)量的均值是否相等。

給定原假設(shè)H0：三者產(chǎn)量均值相等，備擇假設(shè)H1：三者的產(chǎn)量均不相等；對(duì)于影響產(chǎn)量的因素僅催化劑種類一項(xiàng)，因此可以采用單因素方差分析進(jìn)行多總體樣本均值檢驗(yàn)。

國(guó)工數(shù)據(jù)大腦分析過(guò)程

圖1  RDBMS讀取組件

圖2 單因素方差分析組件及參數(shù)配置

圖3 分析結(jié)果

國(guó)工數(shù)據(jù)大腦平臺(tái)可直接獲取實(shí)驗(yàn)室LIMS系統(tǒng)中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，直接將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)接到創(chuàng)建好的單因素方差分析模型中，根據(jù)得出的分析結(jié)果自動(dòng)對(duì)報(bào)告進(jìn)行判定，代替人工判定；并將存在顯著性差異的報(bào)告重點(diǎn)推送給相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)引起重視。根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)存在顯著性差異報(bào)告的處理，可自動(dòng)觸發(fā)二次檢驗(yàn)流程等操作。

 圖4   算法自動(dòng)觸發(fā)LIMS系統(tǒng)報(bào)告判定

參數(shù)說(shuō)明：

①因素：影響研究對(duì)象的某一指標(biāo)、變量。

②單因素試驗(yàn)：考慮的因素只有一個(gè)的試驗(yàn)叫單因素試驗(yàn)。

③顯著性水平：估計(jì)總體參數(shù)落在某一區(qū)間內(nèi)，可能犯錯(cuò)誤的概率為顯著性水平。

適用范圍：