изображение загрузчика
Январь 25, 2018 /
Великие Дебаты Распределения: Результаты

Tldr: мы обнаружили статистическую разницу между использованием OCD и распределением пальцев, и между постукивание по ладоням и распределение пальцев - но нет существенной разницы между постукивание по ладоням и ОКР. Но мы продолжим исследования и предложим несколько интересных идей для следующего эксперимента.

Более длинная версия? Давайте начнем В июне прошлого года мы хотели ответить на довольно простой вопрос: «Инструменты распространения распространяют?»

Чтобы проверить это, мы изготовили инструмент для вставки в 58-миллиметровую корзину VST, наполненную кофе (размолотую на кофемолке Mazzer на обычной установке для эспрессо), которая делит кофе «где он лежит» на сегменты внутри инструмента. Хотя внутренний и внешний сегменты имели различную форму, они имели одинаковый объем. Затем инструмент можно опрокинуть, и с помощью специальной крышки мы можем удалить каждую отдельную секцию, взвешивая их, используя аналитические весы с точностью до 1/10,000 XNUMX (!!!) грамма. У нас есть больше об этом инструменте и наши первоначальные идеи для этого эксперимента здесь.

A инструмент распределения для эффективного распределения следует, в принципе, распределить равномерное количество кофе в каждом сегменте.

Мы использовали этот инструмент в трех различных стилях распространения: распространение пальцем OCD (оба следуя протоколу рекомендуется Sasa Sastic) и постукивание по ладоням, 10 образцов каждого метода были взяты.

Первоначально мы планировали на 20 образцов каждый, но это было немного амбициозным. Каждый образец дал 10 точек данных: сама доза, потери между внешней стороной инструмента и кривой корзины и сами восемь сегментов. Кульминацией этого стало 300 измерений за два дня. Затем эти результаты были статистически проанализированы в SPSS, инструменте статистического анализа, разработанном IBM.

Мы должны были упорядочить данные для анализа, поэтому сначала мы усреднили измерения сегментов для каждого образца, собрав их в одно число. Это привело к среднему размеру сегмента из 10 измерений для каждого метода распределения. Рисунок 1, в свою очередь, показывает среднее для этих чисел.

Это только описательная статистика, так как нам не с чем было сравнивать их по отдельности. Однако мы могли бы сравнить среднее значение сегмента для каждого метода распределения с общим средним показанным на рисунке 1, что дает нам то, что известно как «среднее абсолютное отклонение» (MAD), которое мы затем усредняем снова. Это хорошая мера для дисперсии данных, причем меньшее число показывает меньшую дисперсию, следовательно, лучшее или равномерное распределение каждого сегмента. Рисунок 2 показывает эти результаты.

Наш первоначальный анализ показал, что эти результаты были нормально распределены, а выбросы были удалены. Хотя это повлияло на предположение о равных размерах выборки, используемый нами дисперсионный анализ (ANOVA) считается достаточно надежным для умеренных отклонений от этого предположения. Затем мы могли бы продолжить односторонний ANOVA, статистический дисперсионный анализ. Тест Левена, мера, проверяющая, равны ли дисперсии в выборочной совокупности, была несущественной, поэтому мы также могли предположить равенство дисперсий.

Этот односторонний ANOVA не был значительным. Это было неубедительным измерением в попытке определить, какой метод распределения из эксперимента был наиболее эффективным. Бу.

Но! Мы получили множество данных из этого эксперимента, поэтому мы могли попробовать другой угол.

Поскольку мы записали общую дозу для каждого образца вместе с потерями, мы могли бы вычесть потери из дозы и разделить результат на восемь, что дает нам примерное значение для того, что можно считать «идеальным распределением» для каждого сегмента, для каждого образец. Затем мы вычитаем это число из среднего размера сегмента для каждой соответствующей выборки, давая нам разницу между «идеальным распределением» и «фактическим распределением». Преобразовав эти числа в абсолютные значения, можно сказать, что чем меньше это число, тем лучше распределение. Рисунок 3 показывает эти результаты.

Результаты были относительно ровными, с OCD, опять-таки, слегка опережающим группу с более низким средним сегментом. Однако другой односторонний ANOVA для этих результатов снова не был значимым.

Таким образом, мы вычислили MAD средней разницы между идеальным распределением и фактическим распределением, проверили это с помощью еще одного одностороннего ANOVA (рисунок 4) и успеха! У нас был значительный результат! Анализ показал, что 93% дисперсии можно объяснить методом распределения ... Это означает, что практически нет разницы между методами распределения, в том смысле, что они все варьироваться.

Но! Последующий анализ результатов показал, что значимые результаты были ограничены после ОКР и постукивание по ладоням методы. Используя среднюю разницу MAD между идеальным распределением и фактическим распределением, это показало использование OCD после Распределение пальцев приблизило вас к идеальному распределению. Это также показало использование постукивание по ладоням вместо Распределение пальцев также приблизило вас к идеальному распределению. Сделал не показать с помощью ОКР над постукивание по ладоням было лучше или что постукивание по ладоням по ОКР было лучше. В этом сравнении не было значительной разницы между ними.

Хммм. Нам нужно было погрузиться глубже, поэтому мы могли выбрать один последний угол. Поскольку у нас были измерения для внешний сегмент каждого образца и измерения для внутренний сегмент каждого образца, мы могли бы утверждать, что эффективный метод распределения будет иметь мало различий между измерениями внутреннего и внешнего сегмента. Усреднение этих чисел для каждой выборки даст нам цифру, где меньшее число будет означать лучшее или даже распределение. Рисунок 5 показывает эти результаты.

У нас снова был успех! Еще одно одностороннее ANOVA показало значительную разницу между средствами. На этот раз 76% дисперсии можно объяснить методом распределения. Но! Последующий анализ снова показал, что эта разница была между предварительным ОКР и ОКР, а предварительным ОКР и постукивание по ладоням - опять таки не между ОКР и постукивание по ладоням, Вот постукивание по ладоням имел более низкую среднюю разницу (а также более низкую дисперсию), но эти две 1/100 граммовой разницы были не статистически значимый. Еще одно одностороннее ANOVA среднего значения MAD между внутренним и внешним сегментом (рис. 6) было одинаково незначительным.

У этого эксперимента было несколько ограничений, о которых нужно упомянуть. Очевидно, мы бы предпочли больший размер выборки. Тем не менее, дизайн этого эксперимента не подходит для легкой выборки. В этом смысле может быть более практичным разработать эксперимент, сосредоточенный на той же сегментации шайба, но под корзиной, как выстрел на самом деле льется. Идея «идеального распределения», означающего равные размеры сегментов, останется с этим дизайном. Существует также практическая переменная тампинга, которая отсутствовала в этом эксперименте. Кажется здравым смыслом понижательное давление на шайба повлияет на распределение. Оба эти соображения мы надеемся сосредоточить в будущем.

Итак - аккуратное резюме этих результатов? 300+ измерений и шесть ANOVA позже, мы обнаружили статистически значимое различие между использованием ОКР или постукивание по ладоням по распределению пальцев. Однако ОКР является не более эффективной формой распространения, чем постукивание по ладоням, Основываясь на этом, мы продолжим исследования и эксперименты, чтобы найти окончательный ответ на этот вопрос: «Распространяют ли инструменты распространения?»

Календарь тренировок

Найти курс с сертифицированным тренером BH

апрель 2020

понедельник вторник Мы б четверг пятница Суббота Sunday
1
  • Без названия
  • INA: Бариста Один
2
  • INA: перколяция
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
  • FR: перколяция
25
  • FR: БАРИСТА ОДИН
26
27
28
29
30

Новости и обновления

Зарегистрируйтесь, примите участие и оставайтесь на связи!

1
Оставить комментарий

Пожалуйста, Логин комментировать
аватар
Подписаться
новейший самый старший большинство проголосовавших
Уведомление о
GroundedCoffee
член
GroundedCoffee

У меня есть вопрос о том, как ты стучишь по ладони. Я начну с того, что говорю, что я большой любитель пальм и стал очень эффективно знать, когда и где нажимать, чтобы достичь очень стабильных результатов. Я предполагаю, что в ходе вашего эксперимента все постукивания по ладоням выполнялись аналогичными опытными приставниками. Мой вопрос, основанный на моих собственных наблюдениях, наблюдая за тем, как новые бариста выясняют, как эффективно выстукивать ладони, звучит так: «Неопытный ли постукивание пальцами дает менее последовательные результаты, чем инструмент распределения?», И если это так, возможно, инструмент распределения может занять место на планке... Читать дальше

Вы успешно подписались!