LA SCELTA DEI DATI
- Il criterio di Chauvenet -



Per capire il criterio di Chauvenet per il rigetto dei dati consideriamo un esempio. Supponiamo di aver effettuato dieci misure di una certa grandezza X e di averle riassunte nella seguente tabella:

Se ora procediamo al calcolo della media () e della deviazione standard () troviamo i valori:

= 13.4

= 0.8

In questa serie di misure il quinto valore (11.8) è decisamente in disaccordo con tutti gli altri: vediamo come procedere nei confronti di tale valore.
Dobbiamo prima di tutto quantificare quanto la misura in questione sia anomala rispetto alle altre: per fare questo, notiamo che il valore 11.8 si discosta dal valor medio di due volte la deviazione standard.
Se assumiamo che le misure si conformino ad una distribuzione di Gauss avente media e deviazione standard allora siamo in grado di calcolare la probabilità di avere misure che differiscano dalla media di almeno due deviazioni standard.
La probabilità di avere tali misure si ottiene, secondo la proprietà degli eventi contrari, sottraendo da uno (il 100% rappresentante la globalità degli eventi) la probabilità di ottenere risultati entro due deviazioni standard, cioè:

= 1 -

dove con si intende appunto la probabilità di ottenere valori al di fuori di 2 e con la probabilità di ottenerne entro 2.
Da quanto detto, andando a vedere il valore tabulato di , otteniamo:

= 1 - 0.95 = 0.05

In pratica abbiamo il 5% di probabilità di ottenere una misura al di fuori di due deviazioni standard, cioè ci si deve aspettare che una misura su venti si discosti di più di 1.6 unità (2) dal valor medio (che nel nostro caso era 13.4).

Avendo noi eseguito otto misure, per la proprietà delle probabilità di eventi indipendenti, il numero di misure oltre 2 è dato da:

n = 0.05 8 = 0.4

Significa che mediamente ci si dovrebbe aspettare 2/5 di una misura anomala come il nostro 11.8: in questo modo abbiamo quantificato l'anomalia del valore in questione.
Ora si tratta di stabilire quale sia la "soglia di accettabilità" per i dati dopodichè andiamo a vedere se il dato incriminato deve essere rigettato o meno.
Di solito viene stabilita tale soglia ad 1/2, percui se il numero atteso (n) di misure anomale è minore di 1/2, la misura sospetta deve essere rigettata: da questo discende che il nostro valore 11.8 non è da considerarsi ragionevole e quindi deve essere rigettato.

Una volta capito questo esempio, la generalizzazione del criterio ad un problema con più dati è immediata: si supponga di avere N misure () della stessa granezza X.
Come prima cosa calcoliamo e dopodichè osserviamo i dati per vedere se esiste qualche valore sospetto. Nel caso ci sia un dato sospetto () calcoliamo il numero di deviazioni standard () di cui differisce da applicando la formula:

Fatta questa operazione bisogna andare a vedere quale è la probabilità che una misura differisca da di volte la deviazione standard: per fare questo bisogna ricorrere ai valori della probabilità in funzione del numero di deviazioni standard che si trovano facilmente tabulati.
Alla fine, per ottenere il numero (n) di misure anomale che ci si aspetta, moltiplichiamo la suddetta probabilità per il numero totale di misure (N):

n = N P (oltre )

Se il numero n è minore di 1/2 allora non si attiene al criterio di Chauvenet e come tale deve essere rigettato.

A questo punto si presenta uno spinoso problema:
come agire con i dati rimasti?
C'è chi sostiene che si debba applicare nuovamente il criterio di Chauvenet ai dati rimasti (tenendo conto che dopo l'eliminazione del primo dato si hanno diversi valori di e ) fintanto che tutti i dati rimasti siano conformi al criterio di Chauvenet, mentre altri sostengono che tale metodo non vada applicato una seconda volta ricalcolando la media e la deviazione standard. Esiste però anche un terzo modo, forse il più equilibrato anche rispetto a coloro che ritengono che il rigetto di un dato non sia mai giustificato, di affrontare il problema: molti scienziati infatti utilizzano il criterio di Chauvenet non per scartare immediatamente il dato, bensì solamente per individuarlo: una volta individuato il valore sospetto si procede alla verifica della sua attendibilità attraverso la riproduzione delle misure e una successiva rianalisi dei dati.

Nota


La scelta dei dati
L'importanza dei grafici