F2008:05 Karaktärisering av fasta inhomogena ... - Avfall Sverige

Den spatiala (rumsliga) variationen i provtagningsmaterial innebär att ett prov från en viss plats
inte blir representativt för andra delar av undersökningsområdet. Variationen kan undersökas
genom stratifiering, dvs. indelning i områden där delprovet tas från varje område och undersöks
var för sig. En annan metod för att minska felet är att slå samman små provmängder (delprov)
från många olika platser i undersökningsområdet till det prov som ska undersökas.
7) Fel som beror på periodisk variation
Periodiska variationer kan vara säsongsvariationer, eller speciella återkommande aktiviteter,
som påverkar avfallets innehåll, till exempel storhelger, eller ändring i en tillverkningsprocess
hos en industri. Variationen kan undersökas genom att provtagning sker vid flera tillfällen, vid
olika säsonger och sedan jämföras, eller under perioder som bedöms vara mest relevanta för den
aktuella undersökningen.
2.1.3 Precision och bias
Hur representativt ett prov är kan beskrivas i termer av precision (varians) och bias. Precision är ett
mått på överensstämmelsen mellan repeterade mätningar medan bias är ett systematiskt fel som ger
upphov till ett högre eller lägre värde än ”det sanna värdet”. De två komponenterna, varians och bias,
är oberoende av varandra vilket beskrivs i 0. Alla uppmätta värden från provtagningar innehåller alltid
en viss slumpmässig varians och bias. Detta beror främst på den naturliga inneboende variansen hos
alla prover samt oexaktheten i metoden som används vid provtagning och analys [3].
Analogin med en måltavla används ofta för att illustrera precision och bias. I 0 förtydligas detta genom
att varje måltavlas mitt representerar det sanna (men okända) medelvärdet och skotten i måltavlorna
representerar mätresultaten från proven som är tagna för att uppskatta medelvärdet [3].
0a visar på en lyckad provtagning med hög precision (dvs god repeterbarhet) och ett lågt bias i provresultaten.
Om en provtagning är precist men har påverkan av bias kan resultatet se ut som i (b) där
proven ligger nära varandra men långt ifrån det sanna värdet. I (c) är situationen den motsatta jämfört
med (b), dvs. det råder en stor spridning runt mitten av måltavlan (dålig precision), men inget systematiskt
fel återfinns (bias = 0). Medelvärdet av resultaten reflekterar då det ”sanna medelvärdet”.
Precisionen kan förbättras genom att antalet prov ökas eller genom att volymen av varje prov ökas. I
provtagningsfall (d) är resultaten påverkade av både oprecisa data och bias. I (b) och (d) kommer bias
att resultera i en inkorrekt uppskattning av det sanna värdet även om oräkneliga prov insamlas och
analyseras [3].
16