食品理化检验中误差来源分析

分析 检测
食品理化检验中误差来源分析　吕凌云 田媛媛 大连金普新区食品药品检测中心
误差来源和分类
系统误差。

系统误差指的是条件相同，误差呈现出一定规律。

这种误差常常是因为在操作中，碰上的某些原因导致的，进行重复测定的过程中，就会重复表现，它造成的对结果的影响通常是十分固定的。

并且其误差十分小，可以忽略不计。

系统误差主要可能因为以下原因造成。

（１）人员误差。

人员误差主要是因为在检验中，工作者的自身原因导致的。

第二是因为没有完全掌握检验方法，在对滴定终点颜色判断上，常常偏深或偏浅。

但是，同一检验员导致的误差常常是一定的。

（２）方法误差。

方法误差主要是检验方法自身原因导致的。

常常有测试方法和经验公式的错误，以及检验标准存在问题等等。

（３）材料误差。

材料误差主要是用来检验的原材料存在问题，或者是制作过程不规范等等。

以及使用的试剂不合格，都可以导致误差的产生。

（４）环境误差。

主要是指检测环境的原因，例如大气压和温湿度，以及电磁场和噪声等等，以及和检验所需要的仪器以及检验方法的适用条件存在差距导致的。

（５）仪器误差。

主要是使用的仪器导致的误差。

没有对仪器进行有效的检测和校准，不能及时修复检定仪器带来的误差。

例如，很久没有对砝码和移液管等等进行检测。

随机误差。

随机误差即为偶然误差，是在检测的过程中，被测定的数值因为一些因素而随机产生的变动导致的误差。

该误差的特点就是在每次出现之后，其大小和正负都十分不稳定，十分偶然，因此也是随机的。

随机误差看似是没有什么规律可循的，但是在多次测量之后，可以看出，其结果符合统计规律，能够利用数据统计，将误差控制在一定范围中。

相同条件下反复测定，能够看出随机误差呈现正态分布。

过失误差。

过失误差常常是因为粗心造成的误差，或者是在操作中，流程不正确，导致测量的结果和实际有很大的差别。

比如，在检验之前，工作人员将图读错，或者是错读数值，以及使用的仪器有缺陷等等，都会导致很大的误差产生。

误差发现及处理
在食品检验工作中，对检验结果造成的印象并不能直接发现。

但是，误差客观就存在，在检验中，必须要做到认真的分析，才能推算出误差产生的原因，对症下药，采取适合的方式减少误差的产生，避免对测量结果带来的影响。

误差数值有着既定的规律，即便是利用多次的测量，再求出平均值，也无能直接避免误差的存在。

分析在检验中，使用的检验方法的条件是否全部满足，或者是调整仪器的使用参数等等，这些都能够对其中的误差进行判断。

仪器误差是常见的误差来源。

因此，进行检验工作的过程中，需要进行合适仪器的选择，并且定期对其进行检验和校准，从而减少误差产生。

减少误差的对策
减少系统误差对策。

（１）空白实验。

在不加样品的状况下，在相同的条件下，利用试样分析法进行检测，得到的为空白值。

对由试剂和容器引入的杂质造成的系统误差，可以用试样的测定值减去空白值，得到比较准确的分析结果。

（２）仪器校正。

在理化检验工作中，可能用到的一些仪器，例如天平和砝码，以及移液管和滴定管等等，都必须不断进行校准，从而减少仪器误差。

（３）加标物测回收率。

取两份等试样，在一份中，进行标准物质的加入，对其进行测量，计算测量结果和加入标准物质的回收率，从而分析检验方法。

（４）比对试验。

在相同的实验室中，选择不同的检验人员进行检验，之后再不同实验室中，利用同一检验人员进行检验，得到获取能力验证，这样能够显著降低误差的产生，保障正确的检测结果。

减少随机误差的对策。

（１）取样均匀。

根据食品的不同特点，取样和制样的过程中，是否均匀的问题也会导致检验误差的存在，并且能够直接影响到检验结果。

（２）多进行平行测定。

随机误差主要是因为一些不可以控制和没有被识别的原因造成的，因此也是不能完全消除的。

燃烧，随机误差有着很强的规律性，只要多进行试验的测定，就能够减少误差的产生。

减少过失误差的对策。

在多次进行测定之后，就会产生一个和其他数据差距大的数值，这个时候就需要考虑是否是因为粗心导致的操作原因。

通过反复的试验，过失误差能够有效避免。

综上所述，在当前的食品检验中，工作人员必须要加强提高误差意识，多进行理论学习，学会总结，按照检验目的，将误差缩小到最小的范围中，防止人为过失产生的误差，并且在检验中，不断减少系统误差的产生，将随机误差控制在一定范围中，这样才能得到有效的检测数据，保障检验质量。

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