误差和分析数据处理
误差分析和数据处理
精心整理误差和分析数据处理
1数据的准确度和精度
在任何一项分析工作中，我们都可以看到用同一个分析方法，测定同一个样品，虽然经过多少次测定，但是测定结果总不会是完全一样。
这说明在测定中有误差。为此我们必须了解误差产生的原因及其表示方
然而对我们工程实验而言，观察的次数都是有限的，故用有限观察次数求出的平均值，只能是近似真值，或称为最佳值。一般我们称这一
最佳值为平均值。常用的平均值有下列几种：
（1）算术平均值
这种平均值最常用。凡测量值的分布服从正态分布时，用最小二乘法原
理可以证明：在一组等精度的测量中，算术平均值为最佳值或最可信赖值。
式中：n x x x 21、——各次观测值；n ――观察的次数。
（2）均方根平均值
（3）加权平均值
设对同一物理量用不同方法去测定，或对同一物理量由不同人去测
缺点是不能充分利用数据。
1.2准确度与误差
准确度与误差是指测定值与真实值之间相符合程度。准确度的高低常以误差的大小来衡量。即：误差越小，准确度越高；误差越大，准确度越低。误差有两种表示方法：绝对误差和相对误差。
1、绝对误差（E）
某物理量在一系列测量中，某测量值与其真值之差称绝对误差。实际工作中常以最佳值代替真值，测量值与最佳值之差称残余误差，习惯上也称为绝对误差。
绝对误差（E）＝测定值（x）-真实值（T）
2、相对误差（RE）
1.3
密度的大小用偏差表示，偏差愈小说明精密度愈高。
（一）偏差
偏差有绝对偏差和相对偏差。
x
绝对偏差（d）=x
相对偏差是指单次测定值与平均值的偏差。
相对偏差=%100⨯-x x x
相对偏差是指绝对偏差在平均值中所占的百分率。
数据分析中常见误差和偏差的处理方法
数据分析中常见误差和偏差的处理方法
数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据，以揭示数据中隐
藏的模式、关系和趋势，从而支持决策和行动。然而，由于数据本身
的特点和数据收集过程中的不确定性，常常会出现误差和偏差，影响
数据分析结果的准确性和可靠性。本文将介绍数据分析中常见的误差
和偏差，并探讨如何有效地处理它们，以确保数据分析结果的准确性。
一、抽样误差的处理方法
在数据分析中，常常需要从整体数据中选取一个代表性的子集进行
分析，这个过程称为抽样。然而，由于抽样的随机性和有限性，可能
导致抽样误差。为了减小抽样误差，可以采取以下处理方法：
1. 增加样本容量：增加样本容量可以减小抽样误差。当样本容量足
够大时，抽样误差趋于零。因此，根据具体情况，可以适当增加样本
容量。
2. 使用层次抽样：层次抽样是指将总体按照一定的规则划分为若干层，然后从每一层随机选取样本进行分析。这样可以保证各个层次的
代表性，减小抽样误差。
二、测量误差的处理方法
测量误差是指由于测量设备或测量方法的限制而引入的误差。为了
处理测量误差，可以采取以下方法：
1. 校准测量设备：经常对使用的测量设备进行校准，校准的目的是
调整测量设备的偏差，提高测量的准确性。
2. 多次测量取平均值：对同一指标进行多次测量，并取平均值作为
测量结果。由于测量误差是随机的，多次测量取平均值可以减小测量
误差。
三、样本选择偏差的处理方法
样本选择偏差是指在样本选择过程中，样本与总体之间存在系统性
差异而引入的偏差。为了处理样本选择偏差，可以采取以下方法：
1. 随机抽样：采用随机抽样的方法可以减小样本选择偏差。随机抽
第二章 误差和分析数据处理
（二）精密度与偏差
1. 精密度(precision)是平行测量的各测量值(实验值)之 间互相接近的程度。 2.精密度的高低用偏差来衡量 3. 偏差的五种表示方法 (1)绝对偏差(d)：di=x i－ x
(2) 平均偏差 ( d )
为各次测定值的偏差的绝对值的平均值
d
X
i 1
n
i
X
n
d Rd % 100% X
二、t分布
置信度与置信区间 置信度——真 实值在置信区 间出现的几率 置信区间—以平 均值为中心，真 实值出现的范围
三、平均值的精密度和置信区间
（1）对于有限次测定，平均值 与总体平均 s 值 关系为 ： X t
n
s.有限次测定的标准偏差； n.测定次数。 表2-1 t 值表( t. 某一置信度下的几率系数)
（ 1 ）数目：如测定次数；倍数；系数；分数等 .
无准确度问题
（ 2 ）测量值或计算值。数据的位数与测定准确度
有关,记录的数字不仅表示数量的大小，而且要正确
地反映测量的精确程度。
4.数字零在数据中具有双重作用
5．改变单位，不改变有效数字的位数
如： 24.01mL 24.0110－3 L
6．注意点 （1）滴定管、移液管、容量瓶：记录到小数点后第2位 （2）分析天平（万分之一）: 记录到小数点后第4位 (3) 标准溶液的浓度，用4位有效数字表示: 0.1000 mol/LHCl溶液 (4)注意pH计算,[H+]=5.0210 -3； pH = 2.299； 对数值，lgX =2.38；小数点后的数字位数为有效 数字位数
误差和分析数据处理
xx2
s
0.08%
n1
P9% 0 t0.1,3 02.354.6 7% 0 2 .3 5 0 4 .0% 84.6 7% 0 0 .0% 9
P9% 5 t0.0,3 53.184.6 7% 0 3 .1 8 0 4 .0% 84.6 7% 0 0 .1% 3 P9% 9 t0.0,3 15.844.6 7% 0 5 .8 4 0 4 .0% 84.6 7% 0 0 .2% 3
23.00 ±0.01 ±0.04
4
23.0 ±0.1 ±0.4
3
23
±1
±4
2
3.1.3 有效数字的表达
(1) “ 0 ” 的双重性： 有效数字和定位 20.30 ; 0.02030 ; 2.030×10-2
(2) 变换单位位数不变: 20.30 mg; 2.030×104 µg
(3) 首位数>8: 位数多计一位 8.6 ； 99.2%
2.5.2 误差的减免
(1) 系统误差的减免 1.采用标准方法,对照试验——方法误差 2.校准仪器——仪器误差 3.回收试验——方法误差等 4.空白实验——试剂误差，方法误差
(2) 偶然误差的减免 ——增加平行测定的次数
3 有效数字及运算法则
1
2
3
有效数字 概念
有效数字 运算法则
数字修约 规则
数据处理及误差分析
数据处理及误差分析
1. 引言
数据处理及误差分析是科学研究和工程实践中一个至关重要的
领域。在收集和处理数据的过程中，往往会受到各种因素的干扰和
误差的影响。因此，正确地处理这些数据并进行误差分析，对于准
确得出结论和进行科学决策至关重要。
2. 数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。
它包括了数据清洗、数据转换、数据提取和数据集成等步骤。
2.1 数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行筛选、剔除异常值和填充缺失值
等处理。清洗后的数据更加可靠和准确，能够更好地反映实际情况。
2.2 数据转换
数据转换主要是将原始数据转化为符合分析需求的形式。比如，将连续型数据离散化、进行数据标准化等。
2.3 数据提取
数据提取是指从庞大的数据集中挑选出有意义和相关的数据进行分析。通过合理选择变量和提取特征，可以提高数据分析的效率和准确性。
2.4 数据集成
数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合和合并，以满足分析需求。通过数据集成，可以获得更全面、更综合的数据集，提高分析结果的可信度。
3. 误差分析
误差分析是对数据处理过程中产生的误差进行评估和分析。误差可以分为系统误差和随机误差两种类型。
3.1 系统误差
系统误差是由于数据收集和处理过程中的系统性偏差导致的。它们可能是由于仪器精度不高、实验环境变化等原因引起的。系统误差一般是可纠正的，但要确保误差产生的原因被消除或减小。
3.2 随机误差
随机误差是由于抽样误差、观察误差等随机因素导致的。它们
是不可预测和不可消除的，只能通过多次重复实验和统计方法进行
分析和控制。
第二章 误差及分析数据处理
3. 乘方或开方时，结果有效数字位数不 变。 如 6.542 42.8 7.56 2.75
四、数字修约规则
1.四舍六入五成双。如测量值为4.135、 4.125、4.105、4.1251；修约为4.14、4.12、 4.10和4.13。
2.只允许对原测量值一次修约至所需位数， 不能分次修约。如4.1349修约为三位数。 不能先修约成4.135，再修约为4.14，只能 修约成4.13。
偏
差
5 10 15 20 25
测定次数
3. 选择合适的分析方法
常量组分的分析，常采用化学分析， 而微量和痕量分析常采用灵敏度较高的 仪器分析方法；
4. 减小测量误差
以称量为例：
E r = E / m(s) ×100%
以容量为例：
E r = E /v(ml) ×100%
三 准确度与精密度
一、准确度与误差
二、数字的修约规则 四舍六入五成双
注意： 1、要修约的数值小于等于4则舍；
2、要修约的数值大于等于6则进到前一位
3、要修约的数值为5时：如5后无数或为 零时,5前为奇数则进到前一位； 5前为偶数则 舍弃；但当5后有非零数字时，无论5前为奇数 还是偶数，都要进到前一位；
4、在对数字进行修约时，只能一次修约到 所需的位数，不能分步修约。
a: 基准物：硼砂(Na2B4O7·10H2O)
分析数据时常见的误差与处理方法
分析数据时常见的误差与处理方法
数据分析在现代社会中起着至关重要的作用，它帮助人们更好地理解和解释现象，从而指导决策和行动。然而，在数据分析过程中，常常会出现各种误差，对结果的准确性和可靠性产生负面影响。本文将从以下六个方面展开详细论述常见的数据分析误差及其处理方法。
一、采样误差
采样误差是由于抽样方法不当或样本代表性不足而引起的误差。例如，在进行
社会调查时，如果采样方法不具备随机性，会导致调查结果的偏差。处理采样误差的方法可以是增加样本的大小，提高样本的代表性以及采用更合理的抽样方法，如随机抽样或分层抽样。
二、测量误差
测量误差指的是由于测量仪器的不准确性或被测对象的个体差异而导致的误差。在进行实验研究或数据收集时，使用的测量工具和方法可能存在不确定性，从而引入测量误差。要处理这种误差，可以提高测量仪器的精确度和可靠性，对被测对象进行多次测量并取平均值，或者通过使用标准化方法来校正测量结果。
三、数据处理误差
数据处理误差是在数据输入、转换和存储过程中产生的误差。常见的数据处理
误差包括数据录入错误、数据丢失和数据转换错误等。为了减少这种误差，可以使用自动化的数据采集和处理工具，加强对数据的质量控制，以及定期进行数据的核对和修正。
四、样本偏倚误差
样本偏倚误差指的是样本在统计特征上与总体存在显著差异所引起的误差。当样本不具备代表性时，会导致研究结果的偏离真实情况。为了纠正样本偏倚误差，可以使用加权抽样法或启发式抽样法，以确保样本更接近总体的特征。
五、缺失数据误差
缺失数据误差是由于数据的丢失或缺失引起的误差。在进行数据分析时，常常会遇到数据缺失的情况，如果不处理好这些缺失数据，会导致结果的不准确性。处理缺失数据误差的方法可以是使用插补法，将缺失数据进行估计和补全，或者通过合理的数据筛选和清洗来剔除缺失数据影响。
误差和分析数据处理
误差和分析数据处理
第二章误差和分析数据处理
第一节概述
定量分析的任务是要准确地解决“量”的问题，但是定量分析中的误差是客观存在的，因此，必须寻找产生误差的原因并设法减免，从而提高分析结果的可靠程度，另外还要对实验数据进行科学的处理，写出合乎要求的分析报告。
第二节测量误差
一、绝对误差和相对误差
1. 绝对误差
测量值与真实值之差称为绝对误差。δ = x - μ
2. 相对误差
绝对误差与真值的比值称为相对误差。
%100%100?-=?μ
μμδ
x 若真实值未知，但δ 已知，也可表示为 %100?x
δ
3. 真值与标准参考物质
理论真值：如某化合物的理论组成等。
约定真值：如国际计量大会上确定的长度、质量、物质的量单位等。相对真值：如标准参考物质的含量。
标准参考物质：经权威机构鉴定并给予证书的，又称标准试样。
实际工作中，常把最有经验的人用最可靠的方法对标准试样进行多次测定所得结
果的平均值作为真值的替代值。
二、系统误差和偶然误差
1. 系统误差（可定误差）
由某种确定的原因引起，一般有固定的方向，大小在试样间是恒定的，重复测定
时重复出现。
按系统误差的来源分类：方法误差、仪器或试剂误差、操作误差。
方法误差：滴定分析反应进行不完全、干扰离子的影响、滴定终点与化学计量点
不符、副反应的发生、沉淀的溶解、共沉淀现象、灼烧时沉淀的分解或挥发。
仪器或试剂误差：砝码、容量器皿刻度不准、试剂中含有被测物质或干扰物质。操作误差：称样时未注意防止吸湿、洗涤沉淀过分或不充分、辨别颜色偏深（浅）、
读数偏高（低）。
按系统误差的数值变化规律分类：恒定误差、比例误差。系统误差可用加校正值的方法予以消除。
实验数据误差分析和数据处理
实验数据误差分析和数据处理
数据误差分析是首要的步骤，它通常包括以下几个方面：
1.随机误差：随机误差是指在重复实验的过程中，由于个体差异等原
因引起的测量结果的离散性。随机误差是不可避免的，并且符合一定的统
计规律。通过进行多次重复测量，并计算平均值和标准差等统计指标，可
以评估随机误差的大小。
2.系统误差：系统误差是由于仪器、测量方法或实验条件所引起的，
使得测量结果与真实值的偏离。系统误差可能是由于仪器刻度的不准确、
环境温度的变化等原因导致的。通过合理校准仪器、控制环境条件等方式
可以减小系统误差。
在数据误差分析的基础上，进行数据处理是必不可少的步骤。数据处
理的目的是通过对实验结果的合理处理，得到更为准确的结论。
1.统计处理：统计方法是最常用的数据处理方法之一、通过使用统计
学中的概率分布、假设检验、方差分析等方法，可以对实验数据进行科学、客观的分析和处理。
2.回归分析：回归分析是一种通过建立数学模型来研究变量之间关系
的方法。通过对实验数据进行回归分析，可以确定变量之间的数学关系，
并预测未知数据。
3.误差传递与不确定度评定：在实验中，不同参数之间的误差如何相
互影响，以及这些误差如何传递到最终结果中，是一个重要的问题。通过
不确定度评定方法，可以定量评估各个参数的不确定度，并估计最终结果
的不确定度。
4.数据可视化和图表展示：通过绘制合适的图表，可以更直观地展示
实验数据的分布规律、趋势以及变化情况。例如，折线图、散点图、柱状
图等可以有效地展示数据的分布和相关关系。
综上所述，实验数据误差分析和数据处理是进行科学研究的重要环节。准确评估和处理数据误差可以提高实验结果的可靠性和准确性，为研究结
分析化学第二章误差与分析数据处理
准确度检验
通过标准物质或标准方法对比，检验分析结 果的准确性。
线性检验
验证测量系统是否符合线性关系，确保数据 在一定范围内准确可靠。
范围检验
评估分析方法在一定浓度或含量范围内的适 用性。
异常值的处理
识别异常值
通过统计检验等方法识别异常值。
判断异常原因
了解异常值的产生原因，如操作失误、仪器故障等。
异常值处理
根据具体情况决定是否剔除异常值，或采取其他处理方法。
预防措施
针对异常值产生的原因采取预防措施，避免类似问题再次发生。
03
误差的传递与控制
误差的传递
01
绝对误差与相对误 差
绝对误差是测量值与真实值之间 的差值，相对误差是绝对误差与 真实值之间的比值。
02
系统误差与随机误 差
系统误差是由某些固定因素引起 的误差，随机误差则是由随机因 素引起的波动。
04
在结果表示时，应按照规定的有效数字位数进行修约和取舍，确保结 果的准确性和可靠性。
05
实验数据处理与结果表达
实验数据的处理
数据筛选
剔除异常值和离群点，确保数据质量。
数据转换
将原始数据转换为更易于分析的形式，如对数转换、平 方根转换等。
ABCD
数据修正
对错误数据进行修正，如输入错误、读数误差等。
数据统计
误差分析和数据处理
精心整理误差和分析数据处理
1数据的准确度和精度
在任何一项分析工作中，我们都可以看到用同一个分析方法，测定同一个样品，虽然经过多少次测定，但是测定结果总不会是完全一
样。这说明在测定中有误差。为此我们必须了解误差产生的原因及其
然而对我们工程实验而言，观察的次数都是有限的，故用有限观察次数求出的平均值，只能是近似真值，或称为最佳值。一般我们称
这一最佳值为平均值。常用的平均值有下列几种：
（1）算术平均值
这种平均值最常用。凡测量值的分布服从正态分布时，用最小二乘法
原理可以证明：在一组等精度的测量中，算术平均值为最佳值或最可信赖值。
式中：n x x x 21、——各次观测值；n ――观察的次数。
（2）均方根平均值
（3）加权平均值
定次数为偶数时，中位数为中间相邻的两个数据的平均值。它的优点是能简便地说明一组测量数据的结果，不受两端具有过大误差的数据的影响。缺点是不能充分利用数据。
1.2准确度与误差
准确度与误差是指测定值与真实值之间相符合程度。准确度的高
低常以误差的大小来衡量。即：误差越小，准确度越高；误差越大，准确度越低。误差有两种表示方法：绝对误差和相对误差。
1、绝对误差（E）
某物理量在一系列测量中，某测量值与其真值之差称绝对误差。实际工作中常以最佳值代替真值，测量值与最佳值之差称残余误差，习
1.3精密度与偏差
精密度是指在相同条件下n次重复测定结果彼此相符合的程度。
精密度的大小用偏差表示，偏差愈小说明精密度愈高。
（一）偏差
偏差有绝对偏差和相对偏差。
绝对偏差（d）=x
x-
相对偏差是指单次测定值与平均值的偏差。
分析化学实验中误差及分析数据处理
分析化学实验中误差及分析数据处理误差及分析数据处理在分析化学实验中起着至关重要的作用。误差是指测量结果和真实值之间的差异，是无法避免的。因此，在实验中正确评估和处理误差至关重要。同时，对实验数据进行合理的分析也能提高实验结果的可靠性和准确性。
在分析化学实验中，误差可以分为系统误差和随机误差两种。
随机误差是指由于各种因素的不可避免的影响而导致的测量结果的变化，在统计学上符合正态分布。随机误差不能通过提高仪器的准确度或操作方法来消除，但可以通过多次重复测量来减小其影响。在实验中，通常我们使用平均值和标准偏差来描述数据的中心位置和离散程度，以量化随机误差的大小。
在评估和处理误差时，可以采取以下几个步骤：
1.确定实验目的和测量对象：明确需要测量的物质及其性质，以及实验目的和要求。
2.选择合适的仪器和方法：根据实验要求和精度要求，选择准确度和灵敏度适当的仪器和方法进行测量。
3.进行仪器的校准和质量控制：在开始实验之前，对仪器进行校准，确保其测量准确性；同时进行质量控制，确保实验过程中的可重复性和可靠性。
4.重复测量和数据处理：进行多次重复测量，取平均值并计算标准偏差，以评估结果的准确性和可靠性。
5.误差分析和不确定度评定：通过误差传递法则，评估各个误差源对
最终结果的贡献，并计算出合适的不确定度范围。不确定度反映了测量结
果的可靠程度，可以用于判断实验结果是否符合要求。
在数据处理方面，可以采取以下几个方法：
1.数据整理和排序：将测量数据整理为合适的格式，并按大小排序，
以便后续处理。
2.均值计算和误差分析：根据重复测量的结果，计算出平均值和标准
工程测量中的数据处理与误差分析
工程测量中的数据处理与误差分析
工程测量是工程领域中非常重要的一项工作，它涉及到测量数据的采集、处理和分析。在测量过程中，获取准确的数据，进行合理的数据处理，并对
可能出现的误差进行分析，对于工程的设计、施工和质量控制都具有重要意义。本文将就工程测量中的数据处理与误差分析进行详细讨论。
一、数据处理方法
在工程测量中，数据处理通常包括数据采集、数据预处理和数据后处理
三个环节。数据采集是通过测量仪器对被测对象进行测量，得到一系列测量
数据。数据采集的准确性直接影响到后续数据处理的可靠性。
在数据采集之后，需要对原始数据进行预处理。预处理的目的是对原始
数据进行加工和清理，消除或减小数据中的噪音和随机误差。常用的预处理
方法包括滤波、平滑和插值等。滤波是在信号处理中常用的方法，可以通过
去除高频部分来减小数据的噪音干扰。平滑技术可以用来减少数据的波动，
使得数据更加平稳。插值则是通过已知数据点来推测未知数据点的值，从而
填补数据中的空缺部分。
数据预处理完成后，需要进行数据后处理。数据后处理是对预处理后的
数据进行分析、计算和评估，最终得到所需的测量结果。常用的数据后处理
方法有统计分析、回归分析和误差分析等。统计分析可以从整体上对数据进
行描述性分析，包括均值、标准差、方差和偏度等。回归分析可以通过已知
数据点来建立数学模型，并拟合出未知数据点的值，用于预测和估计。误差
分析是对数据误差进行量化和评估，通过计算误差的大小和分布来评估测量
结果的可靠性。
二、误差分析方法
误差是工程测量中不可避免的问题，它来源于多方面的因素，包括仪器
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第一章绪论
第一节药物分析学科的性质、目的与任务
药物分析主要是采用化学、物理化学或生物化学等方法和技术，研究化学合成药物和结构已知的天然药物及其制剂的组成、理化性质、真伪鉴别、纯度检查以及有效成分的含量测定等，同时也涉及生化药物、基因工程药物以及中药制剂的质量控制。
药物分析是一门研究和发展药品质量控制的方法性学科。
药品是用于预防、治疗和诊断疾病，有目的地调节人体生理功能并规定有适应征或者功能主治、用法和用量的物质。药品是一种特殊商品，药品质量的好坏关系到用药的安全和有效，关系到人民的身体健康和生命安全。
药物分析的目的是检验药品质量，保证人民用药的安全、合理、有效。
药物分析就是运用各种有效的分析方法和手段，如化学分析法，仪器分析法，生物化学和生物学等方法全面控制药品的质量。
药物分析的主要的任务包括药物成品的理化检验，药物生产过程中的质量控制，药物贮存过程中的质量考察，医院调配制剂的快速分析；新药研究开发中的质量标准制订以及体内药物分析等。
由此可见，从药物的研制、生产、贮藏、供应、使用到临床血药浓度监测一系列过程，都离不开药物分析的方法和手段。
第二节药品质量标准和药典
一、药品质量标准
药品质量标准是国家对药品的质量、规格和检验方法所作出的技术性规定，是保证药品质量，进行药品生产、经营、使用、管理及监督检验等部门共同遵循的法定依据。
我国药品质量标准分为中华人民共和国药典（简称中国药典）和国家药品监督管理局颁发的药品质量标准（简称局颁标准），二者均属于国家药品质量标准，具有等同的法律效力。
二、中华人民共和国药典
《中华人民共和国药典》现行版本为2000年版，简称中国药典（2000年版）。中国药典还出版英文版，缩写为ChP。
我国已出版了7版药典（1953、1963、1977、1985、1990、1995和2000年版）。
中国药典分为两部（一、二部），各部有凡例和有关的附录。一部收载中药材、成方及单味制剂等；二部收载化学药品、抗生素、生化药品、放射性药品和生物制品等。
（一）中国药典主要内容
中国药典的主要内容由凡例、正文、附录和索引四部分组成。
（二）中国药典常用术语及有关规定
1．标准规定
（1）检查项下包括有效性、均一性、纯度要求与安全性四个方面。
（2）制剂的规格，系指每一支、片或其它每一个单位制剂中含有主药的重量（或效价）或含量（％）或装量。
2．检验方法和限度
原料药的含量（％），除另有注明者外，均按重量计。如规定上限为100％以上时，系指用规定的分析方法测定时可能达到的数值。如未规定上限时，系指不超过101.0％。
3．标准品、对照品
标准品、对照品系指用于鉴别、检查、含量测定的标准物质。标准品与对照品（不包括色谱用的内标物质）均由国务院药品监督管理部门指定的单位制备、标定和供应。
标准品系指用于生物检定、抗生素或生化药品中含量或效价测定的标准物质，按效价单位（或μg）计，以国际标准品进行标定；对照品除另有规定外，均按干燥品（或无水物）进行计算后使用。
4．精确度
（1）药典规定取样量的准确度和试验精密度：试验中供试品与试药等“称重”或“量取”的量，均以阿拉伯数码表示，其精确度可根据数值的有效数位来确定，如称取“0.1g”，系指称取重量可为0.06~0.14g；称取“2g”，系指称取重量可为1.5~2.5g；称取“2.0g”，系指称取重量可为1.95~2.05g；称取“2.00g”，系指称取重量可为1.995~2.005g。
（2）精密称定：系指称取重量应准确至所取重量的千分之一；“称定”系指称取重量应准确至所取重量的百分之一；“精密量取”系指量取体积的准确度应符合国家标准中对该体积移液管的精密度要求；“量取”系指可用量筒或按照量取体积的有效数位选用量具。取用量为“约”若干时，系指取用量不得超过规定量的±10％。
（3）恒重：除另有规定外，系指供试品连续两次干燥或炽灼后的重量差异在0.3mg以下的重量；干燥至恒重的第二次及以后各次称重均应在规定条件下继续干燥1小时后进行；炽灼至恒重的第二次称重应在继续炽灼30分钟后进行。
（4）试验中的空白试验：系指在不加供试品或以等量溶剂替代供试液的情况下，按同法操作所得的结果。
三、常用国外药典
美国药典（USP），目前为第25版。美国国家处方集（NF），目前为第20版。USP和NF为合并出版，缩写为USP（25）-NF（20）。
英国药典（BP）。此外还有英国副药典（BPC）。
日本药局方（JP），目前为第十四改正版。
欧洲药典（Ph.Eur.），目前为第三版。国际药典（Ph.Int），目前为第三版。
第三节全面控制药品质量的科学管理
《药品非临床研究质量管理规范》简称GLP；《药品生产质量管理规范》简称GMP；
《药品经营质量管理规范》简称GSP；《药品临床试验质量管理规范》GCP简称。
《中药材生产质量管理规范》简称GAP。
第四节常用药物分析方法简介
药物分析常用的分析方法一般分为化学分析法和仪器分析法，二者均称为理化分析法。
凡是采用理化分析法测定药物的含量，按有效物质的质量计算的称“含量测定”；
凡以生物学方法或生化方法测定生理活性物质，并按效价单位计算的称“效价测定”。
一、化学分析法
1．重量分析法2．滴定分析法
二、仪器分析法
1．电化学分析法2．光学分析法3．色谱法
第五节药品检验工作的基本程序
药品检验工作的基本程序有取样、检验（鉴别、检查和含量测定）和写出检验报告等。
一、取样应具有科学性、真实性和代表性。应符合药品质量标准的要求。
二、检验药品质量标准主要包括药物的鉴别、检查和含量测定等三方面的内容。
鉴别系指根据药物的化学结构和性质，采用化学反应的方法或光谱、色谱等物理化学的方法来鉴别药物的真伪。检查系指检查药物的纯净纯度，即检查药物在生产和贮存过程中引入的杂质是否超过规定的限量。含量测定系指测定药物中主成分或有效成分的含量，看其含量是否符合药品质量标准的规定。
评价一个药品的质量，至少包括鉴别、检查和含量测定等三方面的内容。
三、写出检验报告在药品检验中应作好原始记录并写出检验报告。
原始记录应整洁、真实、具体。检验报告应简洁、准确、可靠。