单样本符号检验在国工数据大脑与LIMS系统融合中的应用

随着生产管理系统(MES)和实验室信息管理系统(LIMS)的广泛应用，企业积累了大量数据。然而，并非所有MES和LIMS数据都能直接为企业带来价值。为了使这些数据产生更大的经济效益，需要通过有效的数据筛选、分析和决策，将其转化为有价值的大数据。这不仅需要深厚的数据统计学和机器学习知识，还需要数据大脑与MES、LIMS等系统的深度融合，以简化应用流程，提高数据处理效率。

当数据的评估标准不是单一的期望值时，传统的‘越怎么样越好’的评价方式可能不再适用。此时，符号检验提供了一种新的解决方案。例如，当一组样品的数据中存在较大个体差异时，仅依赖平均值难以准确评估每个样品的质量。符号检验通过转换评估方式，将数据转换为‘越接近期望值越好’的形式，从而提供更为精确的评估结果。

案例

假设一名化工工程师希望验证一组不锈钢样品的平均锰含量是否达到18%的标准。为此，工程师随机选取了12个样品，并测量了它们的锰含量。通过执行单样本符号检验，工程师旨在确定这批样品的平均锰含量是否显著偏离18%的标准值。

图1: 样品数据

分析过程

在数据大脑的工作界面中，首先从组件库中选择Excel读取组件，将其拖拽至工作面板，并设置相应的资源、输出路径和队列容量等参数。

图2: Excel读取组件配置

接下来，选择单样本符号检验组件，同样拖拽至工作面板，设置输入数据、样本数据、检验中位数和队列容量等参数后运行，通过调试界面查看分析结果。

图3: 单样本符号检验组件配置

分析结果

图4: 调试信息

分析结果显示，12个样本的中位数为18.1。设定的原假设期望值为18，小于18的样本有5个，大于18的有6个，等于18的有1个。鉴于p值为1（远高于常用的显著性水平0.05），故接受原假设，认为样本的平均锰含量与18%无显著差异。

与LIMS系统的整合

将数据大脑的单样本符号检验功能与国工实验室智能管理系统(LIMS)相结合，可以在检验实验样本时提高准确性和可靠性，减少因样本个体差异过大而导致的误判，确保检测结果更贴近实际需求。

方法意义

利用单样本符号检验组件，不仅可以估计总体中位数并与预设的目标值或参考值对比，还能计算出可能包含总体中位数的置信区间，为决策提供科学依据。

参数解读

- 当P值大于0.05时，表明两组数据间无显著性差异；
- 当P值介于0.01至0.05之间时，表示存在显著性差异；
- 当P值小于0.01时，则认为存在极其显著的差异。

适用场景

为保证分析结果的有效性，在数据收集、分析及结果解释过程中应遵循以下原则：
1. 数据不应来自对称分布；
2. 不要求数据必须符合正态分布；
3. 样本数据需随机选取；
4. 每个观测值应独立于其他观测值。