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1、第二章 实验方法评价与数据处理,第一节 实验方法评价,分析数据的质量问题,采样,分析,分析数据,数据是否可信,？,认识一：误差的客观存在性 认识二：误差的来源？认识三：如何减少误差？ 认识四：如何减少分析数据的不确定度？,分析数据的质量问题,相关名词解释,误差 测定值与真实值之差称为误差。真实值 一个客观存在的具有一定数值的被测成分的物 理量称为真实值。系统误差 由固定原因造成的误差，在测定过程中按一定的 规律重复出现，一般有一定的方向性，即测定值 总是偏高或总是偏低。它来源于分析方法、仪 器、试剂和主观误差。,偶然误差 由于一些偶然的外因所引起的误差。产生的原 因往往是不固定的、未知的，且大
2、小不一，或 正或负，其大小是不可测的。可能由于环境的 偶然波动或仪器的性能、分析人员对各份试样 处理时不一致所产生的过失误差 由于分析人员粗心大意或未按操作规程办事所 造成的误差。,相关名词解释,一正确选取样品量，选择合适的分析方法 二减少测定误差 三增加平行测定的次数，减少随机误差 四消除测量过程中系统误差 五标准曲线的回归,提高分析结果的准确度的方法,对照实验 空白实验校正仪器 标定溶液 结果校正,准确度 在一定条件下，多次测定的平均值与真实值的 相符合的程度。,评价指标,相关名词解释,测定标准物质的回收率,反应方法的准确度,P = x 100%,Xi-X0,m,P 标准物质的回收率，决定
3、方法的可靠性 Xi 加标样测定值X0 试样本底测定值，其测定误差反映随机误差 M 加标样的质量，其测定误差反映系统误差,准确度,精确度 多次重复测定某一样品时，所得测定值的离散程度。,评价指标,计算多次测定值的标准差或相对标准差,表示测定 的精密度,变异系数(Cv),又叫相对标准偏差： x 100%,SD,X,精密度,检测限（分析灵敏度）,检测限（分析灵敏度） 分析方法在适当的置信水平内，能从样品检测 被测组分的最小量或最小浓度。,含量() 允许相对误差() 含量() 允许相对误差(） 8090 0.40.1 1一5 5. 0一1. 6 4080 0.60.4 0.11 2 0 一5. 0 2
4、040 1.0 0.6 0.010.1 5 0 一2 0 1020 1. 21.0 0.001一0.01 1005 0 510 1.6 一1.2,一般食品分析的允许相对误差,不同分析方法结果差异性的检验,T检验法,用来比较一个平均值与标 准值之间或两个平均值之 间是否存在显著性差异,F检验法,通过计算两组数据的方差 之比来检验两组数据是否 存在显著性差异,T检验法在食品分析上的应用,用已知组成的标样评价分析方法,监定一个分析方法的可靠性,已知量基准物,若干次测定,平均值,判断方法是否存在系统误差,例: 为了鉴定一个分析方法的准确度，取质量为100 mg的 基准物进行10次测定, 所得数据为10
5、0.3, 99.2, 99.4, 100.0, 99.7, 99.4, 100.1, 99.4, 99.6，试对这组数据进行评价。 解题1、计算平均值和标准偏差。 2、计算统计量t。 3、查t检验表。,T检验法在食品分析上的应用,T检验法在食品分析上的应用,某实验室使用直接离子计测定饮料中的氟含量。为了检验新方法 的可靠性，用新法和老法同时对10份不同饮料进行了对比性测定，得到以下结果，问两法的测定结果是否一致？,例,1、计算差数的平均值D和标准偏差。 2、计算统计量t。3、查t检验表。4、判断结果。,T检验法在食品分析上的应用,解题,概念F检验法是通过计算两组数据的方差之比来检 验两组数据是
6、否存在显著性差异。 解题步骤1、计算统计量方差之比。 2、查F分布表。4、判断结果。,F检验法,F 检验法,设S1和S2分别为方法1和方法2的标准差，且以n1、 n2分别表示方法1和方法2的测定次数。 按自由度N1=n1-1， N2=n2-1，查F分布表得Fa值。若FFa，表示两方法有显著差异，且方法1的标准差比方法2的标准差大，所以第二方法比第一方法精密。,第二节 实验数据处理,例,有效数字的表示规则,请把下列数据处理成4位有效数字,55.823,32.264,55.826,55.8252,32.2554,32.260,32.2655,32.269,1. 记录测量所得数据时，应当也只允许保留
7、一位可 疑数字，即不允许增加位数，也不应减少位数。2. 有效数字与量的使用单位无关； 3. 复杂运算时，其中间过程可多保留一位，最后结 果须取应有的位数；4. 加减法计算结果，其小数点以后保留的位数，应 与参加运算各数中小数点以后位数最小者相同； 5. 乘除法计算结果，其有效数字保留的位数，应与 参加运算各数中有效数字位数最少者相同。,有效数字的表示规则,标准曲线和回归分析,标准曲线 在分析某待测溶液的浓度时，利用已知的不同浓度的标准 液与其测定参数制作标准曲线，再从标准曲线查出待测液 的浓度。在食品分析中应用的标准曲线一般都是直线方程。,曲线拟合：标准回归曲线（工作曲线） 用吸光光度法、原于
8、吸收光度法、色谱等分析法对某些成分进行测定时，常常需要制备一套具有一定梯度的系列标准溶液，测定其系数(吸光度、峰高)，绘制标准曲线。在正常情况下，此标准曲线应该是一条通过原点的直线，但在实际测定时，常出现某一、二点偏离直线的情况，这时用最小二乘方回归法绘制标准曲线，就能得到最合理的图形。,最小使所有误差的平方和达最小值，二乘平方。,A,B,回归分析 从回归曲线图，可以看出A图的精确度比B图高。我们还可以通过直线方程来判定直线回归的好坏。 Y = ax + b 相关系数：用来衡量检测数据的线性关系。 一般要求r 0.9999。,标准曲线和回归分析,可疑数据的检验与取舍,一些有问题的数据,分析这些数据差的原因,判断该数据的取舍,数据结果 差的原因,方法 所用试剂,属于错误数据,出现可疑值,重做,省去错误数据,Q统计量法,Q统计量法,将所测定的结果数 据按大小顺序排列,计算Q值,查Q表,判断数据取舍,X 1 X 2 X n,Q值 = ,|X？-X|,|Xmax-xmin|,X?-可疑值X-与x?相邻之值Xmax-最大值Xmin-最小值,Q值表中数据,Q值表中数据,舍,取,
