Информация

Изследване: Свойства на водата със статистика - Биология

Изследване: Свойства на водата със статистика - Биология


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Водата е а полярни молекула. Кислородният атом във водата е по-голям електроотрицателност, или по-силно „дърпане“ на електроните, които споделя с двата водорода, с които е ковалентно свързан. В резултат на това молекулата в крайна сметка има a частично отрицателно зареден край, близо до кислород, и а частично положително зареден край близо до водороди. Това слабо привличане и „слепване“ на полярните молекули се нарича водородна връзка.

Целият живот зависи от уникалните характеристики на водата, които са резултат от нейната полярна природа и „лепкавост“. Някои от уникалните свойства на водата, които позволяват да съществува живот, са:

  • По-малко е плътен като твърдо вещество, отколкото като течност (ледът плува)

  • Придържа се към себе си -сплотеност– кохезията е свързана и с повърхностното напрежение.

  • Прилепва към други полярни или заредени молекули -адхезия– адхезията води до явления като капилярно действие.

  • Това е страхотно разтворител за други полярни или заредени молекули.

  • Има много висока специфична топлина – може да абсорбира много топлинна енергия, без да повишава температурата

  • Има неутрален рН от 7, което означава, че концентрациите на H+ и OH- йони са равни.

Въведение в статистиката:

Статистическият анализ се използва за събиране на извадка от данни, която може да заключи какво се случва в общата съвкупност. Стандартно отклонение (често се отчита като +/-) показва колко вариация има от средното (средно).

Ако точките с данни са близо заедно, стандартното отклонение с be малък. Ако точките с данни са разпространен, стандартното отклонение ще бъде по-голям. Типичните данни ще покажат a нормална дистрибуция (камбановидна крива). При нормално разпределение около 68% от стойностите са в рамките на едно стандартно отклонение на средната стойност, 95% от стойностите са в рамките на две стандартни отклонения на средната стойност и 99% от стойностите са в рамките на три стандартни отклонения на средната стойност х.

Формулата за стандартното отклонение е показана по-долу, където е средната стойност, xi е всяка дадена стойност на данните и н е размерът на извадката. Помислете за следния примерен проблем.

Бърза проверка: При нормална крива на разпределение какъв процент точки от данни ще бъдат в рамките на 1 стандартно отклонение от средната стойност? ___________ Колко ще бъдат в рамките на 2 стандартни отклонения от средната стойност? __________

Проблем с практиката: Дължината в милиметри на 6 червея беше: 96, 88, 86, 84, 80, 70.

Етап 1: Намери Средно (x̄). _____________

Стъпка 2: Определете Отклонение (xи - х )2 от средната стойност за всяка стойност и я квадратирайте, след което добавете всички общи стойности.

Стъпка 3: Изчислете Степени на свобода (n-1). ______________

Стъпка 4: Съберете всичко заедно, за да намерите с. _______________

Стъпка 5: Определете обхвата на данните за едно стандартно отклонение: _________________ две стандартни отклонения: _________________

Стандартна грешка на средната стойност се използва за представяне на несигурността в оценката на средната стойност и отчита и двете saразмер и променливост. Формулата, използвана за изчисляване на стандартната грешка на средната стойност, е показана по-долу. Катостандартната грешка става по-малка, вероятността средната извадка да е точна оценка на съвкупността се увеличава.

Използвайки данните от примера за стандартно отклонение по-горе, средната стойност е 84, а стандартното отклонение е 9. Какво е SE? _____

Обичайна практика е да се добавят ленти със стандартни грешки към графиките, като се отбелязват една или две стандартни грешки над и под средната стойност на извадката (виж фигурата вдясно). Такива барове създават впечатление за точност за оценка на средната стойност във всяка извадка. Обикновено се анализира дължината на прътите над и под средната стойност и припокриването на прътите в сравнение една с друга (вижте фигурите вдясно). В дължина от лентите показва разпространението около средната стойност. По-късите ленти показват по-малка вариабилност от средната стойност. Ако са две или повече ленти за грешки същото размер, имат подобен се разпространява около техните средства. Ако лентата е по-дълга от другите, тя има по-голямо разпространение около средната си стойност. На показаната графика данните от бял дъб показват най-малкото вариация около средната стойност.

Когато обхват на барове припокривания, това показва, че има НЕ значителна разлика в средните стойности и наборите от данни. Ако диапазонът от ленти не се припокрива, има може бъде значителна разлика в средните стойности и наборите от данни.

Забележете, че на последното изображение лентите за грешки ни казват, че можем да бъдем 95% уверени (2 SEM), че броят на жълъдите, събрани в училището Уортен, е значително различен от сайтовете на Wilson Park и Horseshoe Lake. Нещата не са толкова ясни между Wilson Park и Horseshoe Lake, защото лентите за грешки се припокриват.

Въпроси преди лабораторията: Използвайте горната основна информация и вашия учебник, за да отговорите на следните въпроси.

1. Защо водата се счита за полярна?

2. Начертайте молекула вода (включете частичните заряди).

3. Какъв тип връзки се образуват между кислородните и водородните атоми на ДВЕ РАЗЛИЧНИ водни молекули?

4. Какъв тип връзки се образуват между кислородните и водородните атоми на ВЪТРЕМ една водна молекула?

5. Обяснете какво означават по-къси ленти за грешки, когато анализирате данни от графика.

Въпрос: Как сапунът или алкохолът ще повлияят на водородните връзки между различните водни молекули?

Хипотеза:

Материали: Стотинка, вода, сапун, пипета, хартиена кърпа, 70% алкохол

Процедура:

  1. Вземете СУХО пени и го поставете върху СУХА хартиена кърпа.

  2. С чиста пипета добавете вода към пенито капка по капка, докато прелее. Не забравяйте да преброите капките! Запишете броя на капките за опит 1 в таблица с данни 1 по-долу.

  3. Повторете стъпки 1-2 за общо пет опита.

  4. Поставете 1 ml сапун в 50 ml вода, за да създадете разтвор. Изпробвайте този брой капки сапун и вода, които могат да се поберат върху пени.

  5. Повторете експеримента, като използвате 70% алкохол. Не е необходимо да го разреждате с вода, той вече е разреден.

Събиране на данни:


Таблица с данни 1: Брой капки дестилирана вода, съдържащи се върху повърхността на пени

Пробен период

# Капки вода

# Капки вода + сапун

# Намалява 70% алкохол

1

2

3

4

5

Средно аритметично

Таблица с данни 2: Статистически анализ на броя на капките дестилирана вода, съдържащи се върху повърхността на една стотинка

Изчисление

# Капки вода

# Капки вода + сапун

# Намалява 70% алкохол

Означава

Стандартно отклонение

+/- 1 std dev

+/- 2 std dev

Стандартна грешка

+/- 2 SEM

Графични данни

Създайте подходящо обозначена лентова графика, за да илюстрирате примерните средни стойности за пени в рамките на 95% доверие (+/- 2 SEM). Не забравяйте заглавие, което включва независими и зависими променливи и етикети на оси с единици.

1. Направете а Иск за това как сапунът и алкохолът влияят на водородните връзки между водните молекули. Това може да се запише като две отделни твърдения.

2. Използвайки данните от този експеримент, предоставете Доказателство от вашето разследване, което подкрепя твърденията.

3. Използвайки основни знания и данни от тази лаборатория, предоставете Обосновавам се който използва доказателствата, за да оправдае твърдението и да коментира колко сте уверени в заключенията си. Тук може да искате да включите дедуктивни разсъждения, които използват свойствата на водата, за да обясните защо сте получили резултатите.

4. Предложете друг експеримент, който бихте могли да извършите, който се занимава с повърхностното напрежение. Напишете вашия въпрос/хипотеза по-долу и кратко описание как ще проведете експеримента.


Гледай видеото: Лекция 4 Культивирование клеток. Факторы влияния (Декември 2022).