误差及数据分析的统计处理优秀课件
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误差及分析数据的统计处理PPT课件
但空白值不可太大。
• (3) 校准仪器
•
→仪器不准确引起的系统误差,通过校准仪器来减小其影响。例如砝码、
移液管和滴定管等,在精确的分析中,必须进行校准,并在计算结果时采用校
正值。
2021年7月17日
第14页/共55页
第二章 误差及分析数据的统计处理
• (4)标准加入法(加入回收法):测定某组分含量(x1),加入已知量的该组 分(x2),再次测定其组分含量为(x3),由回收试验所得数据可以计算出回 收率。
第18页/共55页
第二章 误差及分析数据的统计处理
• ◎零的作用
•
在1.0008中,“0” 是有效数字;
•
在0.0382中,“0”定位作用,不是有效数字;
•
在0.0040中,前面3个“0”不是有效数字,后面一个“0”是有效数字。
•
在3600中,一般看成是4位有效数字。
•
倍数、分数关系:无限多位有效数字。
以下,试样质量必须在0.2 g以上。 • →滴定管读数常有±0.0l mL的误差,在一次滴定中,读数两次,可能造成
±0.02 mL的误差。为使测量时的相对误差小于0.1%,消耗滴定剂的体积必须 在20 mL以上,最好使体积在25 mL左右,一般在20至30mL之间。
2021年7月17日
第29页/共55页
第24页/共55页
第二章 误差及分析数据的统计处理
• 4分析化学中数据记录及结果表示 • →记录测量结果时,只保留一位可疑数据 • →分析天平称量质量:0.000Xg • →滴定管体积: 0.0X mL • →容量瓶: 100.0mL, 250.0mL, 50.0mL • →吸量管, 移液管: 25.00mL,10.00mL,5.00mL,1.00mL • →pH: 0.0X 单位 • →吸光度: 0.00X
误差及分析数据的处理(共14张PPT)
μ 为无限多次测定 的平均值(总体平均值);即:
当消除系统误差时,μ即为真值
2.有限测定次数
标准偏差 : 相对标准偏差 :(变异系数)CV% = S / X 100%
第5页,共14页。
用标准偏差比用平均偏差更科学更准确.
例: 两组数据
1. x-x: 0.11, -0.73, 0.24, 0.51, -0.14, 0.00, 0.30, -0.21, n=8 d1=0.28 S1=0.38
b.如何确定滴定体积消耗?
0.00~10.00mL; 20.00~25.00mL; 40.00~50.00mL
第2页,共14页。
二、 误差的种类性质、产生的原因及减免
(一) 系统误差
1.特点: ⑴ 对分析结果的影响比较恒定; ⑵ 在同一条件下,重复测定,重复出现;
⑶ 影响准确度,不影响精密度; ⑷ 可以消除。
c.比较
t计> t表 ,
表示有显著性差异,存在系统误差,被检验方法需要改进。
t计< t表 ,
表示无显著性差异,被检验方法可以采用。
第11页,共14页。
⑵ 两组数据的平均值比较(同一试样)
新方法--经典方法(标准方法)
两个分析人员测定的两组数据
两个实验室测定的两组数据 a.求合并的标准偏差:
b.计算t值:
例:水垢中Fe2O3 的百分含量测定数据为: (测定6次)
79.58%,79.45%,79.47%,79.50%,79.62%,79.38%
X= 79.50%
S = 0.09% SX= 0.04%
则真值所处的范围为(无系统误差) :79.50% + 0.04%
数据的可信程度多大?
第6页,共14页。
当消除系统误差时,μ即为真值
2.有限测定次数
标准偏差 : 相对标准偏差 :(变异系数)CV% = S / X 100%
第5页,共14页。
用标准偏差比用平均偏差更科学更准确.
例: 两组数据
1. x-x: 0.11, -0.73, 0.24, 0.51, -0.14, 0.00, 0.30, -0.21, n=8 d1=0.28 S1=0.38
b.如何确定滴定体积消耗?
0.00~10.00mL; 20.00~25.00mL; 40.00~50.00mL
第2页,共14页。
二、 误差的种类性质、产生的原因及减免
(一) 系统误差
1.特点: ⑴ 对分析结果的影响比较恒定; ⑵ 在同一条件下,重复测定,重复出现;
⑶ 影响准确度,不影响精密度; ⑷ 可以消除。
c.比较
t计> t表 ,
表示有显著性差异,存在系统误差,被检验方法需要改进。
t计< t表 ,
表示无显著性差异,被检验方法可以采用。
第11页,共14页。
⑵ 两组数据的平均值比较(同一试样)
新方法--经典方法(标准方法)
两个分析人员测定的两组数据
两个实验室测定的两组数据 a.求合并的标准偏差:
b.计算t值:
例:水垢中Fe2O3 的百分含量测定数据为: (测定6次)
79.58%,79.45%,79.47%,79.50%,79.62%,79.38%
X= 79.50%
S = 0.09% SX= 0.04%
则真值所处的范围为(无系统误差) :79.50% + 0.04%
数据的可信程度多大?
第6页,共14页。
分析化学误差及分析数据的统计处理ppt课件
修约规则
保留四位 14.2442 14.24 26.4863 26.49 15.0250 15.02 15.0150 15.02 15.0251 15.03
精选ppt课件
42
运算规则
加减法 按绝对误差大者保留
乘除法 按相对误差大者保留
采用安全数字 先修约? 先计算?
精选ppt课件
Xn - Xn-1 或 X2 -X1
(4) 计算:
QXnXn1 或 QX2X1
XnX1
XnX1
精选ppt课件
35
可疑数据的取舍
(5) 根据测定次数和要求的置信度,(如90%)查表:
测定次数 3 4 8
表1--2
Q90
0.94 0.76 0.47
不同置信度下,舍弃可疑数据的Q值表
Q95
0.98
Q99
2.误差及分析数据的统计处理
1--定量分析中的误差 2--分析结果的数据处理 3--有效数字及其运算规则
精选ppt课件
1
上叶
1—定量分析中的误差
分析过程是测量过程 测量的基本方法是比较 误差的存在不可避免
2
精选ppt课件
误差与准确度
误差—测定值与真值之差 绝对误差:
Exi
相对误差:
Er
0.99
0.85
0.93
0.54
0.63
(6)将Q与QX (如 Q90 )相比, 若Q > QX 舍弃该数据, (过失误差造成) 若Q < QX 舍弃该数据, (偶然误差所致)
当数据较少时 舍去一个后,应补加一个数据。
精选ppt课件
36
平均值与标准值得比较(方法准确度/系统误差)
t 检验法
误差与实验数据的处理优秀课件.pptx
例2:在吸光光度分析中,用一台旧仪器测定溶液6次,得标准偏 差S1=0.055,再用一台性能稍好的新仪器测定4次,得标准偏差S2 =0.022。问新仪器的精密度是否显著地优于旧仪器的精密度?
解: 依题意,新仪器性能稍好,它的精密度不会比旧 仪器的差,所以,属于单边检验。
(1)旧仪器:n1 6, s1 0.055, s大2 0.0552 0.003
(4)查表:t95%,8 2.31 (5) : t计 t表,
有显著性差异
四、可疑测定值的取舍
平行测定的数据中,有时会出现一两个与其结果 相差较大的测定值,称为可疑值或异常值 对于为数不多的测定数据,可疑值的取舍往往对 平均值和精密度造成相当显著的影响。
检 验 原因不明 可疑值
过失
舍去
随机误差
(一)Q检验法
由于格鲁布斯法引入了t分布中最基本的两个
参数 x和s,故该方法的准确度较Q法高。
统计检验的正确顺序:
可疑数据取舍
F 检验
精密度
t 检验
准确度
例6:6次标定某NaOH溶液的浓度,其结果为0.1050 mol/L, 0.1042 mol/L,0.1086 mol/L,0.1063 mol/L,0.1051 mol/L, 0.1064 mol/L。用格鲁布斯法判断0.1086 mol/L这个数据是否 应该舍去?(P=0.95)
F计=
0.755 0.287来自2.63F0.10,5,6 4.39
在90%的置信度下,看不出显著性差异。
(三) 两组数据平均值的比较 (F检验和t检验,同一试样)
新方法--经典方法(标准方法) 两个分析人员测定的两组数据 两个实验室测定的两组数据
F检验法:两组实验结果的精密度检验
误差及分析数据的统计处理优秀课件.ppt
准确度高的前提。 ② 精密度高,准确度不一定高。
x1 x2
x3
x4
二、误差的分类及减免方法 (一)、产生误差的原因
误差产生的原因分为系统误差、随机 误差和过失误差三类。
1. 系统误差 由于某些固定的原因造成的误差称
为系统误差。 特点:重复出现,方向一致,大小
可以估计。
系统误差又称可测误差, 影响准确度。 系统误差又分为: 方法误差、仪器误差、 试剂误差和操作误差。
几次测定所得值: x1 , x2 , … xi … xn
n
... xi
平均 : 值 xx1x2 xni1
n
n
绝对 :偏 d i差 xix
相对:偏 差 drdi10% 0 x
此偏差代表某一个数据的精密度高低,
即其与平均值接近的程度。
(2)平均偏差与相对平均偏差
n
di
平均偏:差 d i1 n
又称不可测误差。 随机误差影响精密度。
3. 过失误差 由于操作者某些失误引起的误差。 如:溶液溅失,读错滴定管、砝码
等。
(二)、误差的减免方法 1.系统误差
系统误差大小的判断:
回收率
x3 x1 x2
100%
x1 x2 x3
原样品测得的含量 加入的量 加入后测得的含量
减免方法: 方法校正、仪器校准、 空白试验、对照试验。
如:原子量的测定常需测几十次,甚至上百次。
3. 过失误差 减免方法:认真操作,舍弃差别特别
大的数据。 若出现过失误差就需重做。
三、公差
生产部门对分析结果允许的误差。
不同含量样品的公差
组分(%)
90 80 40 20
公差(相对平 0.3 0.4 0.6 1.0 均偏差,%)
x1 x2
x3
x4
二、误差的分类及减免方法 (一)、产生误差的原因
误差产生的原因分为系统误差、随机 误差和过失误差三类。
1. 系统误差 由于某些固定的原因造成的误差称
为系统误差。 特点:重复出现,方向一致,大小
可以估计。
系统误差又称可测误差, 影响准确度。 系统误差又分为: 方法误差、仪器误差、 试剂误差和操作误差。
几次测定所得值: x1 , x2 , … xi … xn
n
... xi
平均 : 值 xx1x2 xni1
n
n
绝对 :偏 d i差 xix
相对:偏 差 drdi10% 0 x
此偏差代表某一个数据的精密度高低,
即其与平均值接近的程度。
(2)平均偏差与相对平均偏差
n
di
平均偏:差 d i1 n
又称不可测误差。 随机误差影响精密度。
3. 过失误差 由于操作者某些失误引起的误差。 如:溶液溅失,读错滴定管、砝码
等。
(二)、误差的减免方法 1.系统误差
系统误差大小的判断:
回收率
x3 x1 x2
100%
x1 x2 x3
原样品测得的含量 加入的量 加入后测得的含量
减免方法: 方法校正、仪器校准、 空白试验、对照试验。
如:原子量的测定常需测几十次,甚至上百次。
3. 过失误差 减免方法:认真操作,舍弃差别特别
大的数据。 若出现过失误差就需重做。
三、公差
生产部门对分析结果允许的误差。
不同含量样品的公差
组分(%)
90 80 40 20
公差(相对平 0.3 0.4 0.6 1.0 均偏差,%)
误差及分析数据的统计处理优秀课件
解:
x 3 7 . 4 5 % 3 7 . 2 0 % 3 7 . 5 0 % 3 7 . 3 0 % 3 7 . 2 5 % 3 7 . 3 4 % 5
各次测量偏差分别是:d1= 0.11%,d2= -0.14%, d3=0.16%,d4=0.04%,d5= -0.09%,
d n d i 0 .1 1 0 .1 4 0 .5 0 4 0 .1 6 0 .0 9 % 0 .1 1 %
由某种固定因素造成的误差。
随机误差(偶然误差或未定误差)(random error)
由某些偶然因素造成的误差。
过失误差(粗差)(mistake)
由于工作上粗枝大叶、不遵守操作规程 等造成的误差。
系统误差分为:
① 方法误差(method error) ② 仪器误差(instrumental error) ③ 试剂误差(reagent error) ④ 人为误差(personal error)
测定物质的分子结构和晶体结构
化学分析法 滴定:酸碱、沉淀、配位、氧化还原
重量 仪器分析法:
光化学:分子光谱 (UV-VIS、 IR)
原子光谱 (EAS、AAS)
电化学:电位、电导、库仑、安培、极谱 色谱法:GC、 HPLC 其 它: MS、NMR 、X-射线、热重、光电子能谱
按试样量大小分:
方法 固体试样(mg)
二、平均偏差和标准偏差
平 均 偏 差 又 叫 算 术 平 均 偏 差 (average deviation):
某次测定结果 n次测定结果的 平均值
n
xi x
平均偏差:d i 1
n 测定次数
相对平均偏差: dr
d x
100%
例如:n=4,di xi x 第一组 +0.11 -0.56 0.00 +0.17 d 1 =0.21 第二组 +0.18 -0.20 +0.25 -0.21 d 2 =0.21
x 3 7 . 4 5 % 3 7 . 2 0 % 3 7 . 5 0 % 3 7 . 3 0 % 3 7 . 2 5 % 3 7 . 3 4 % 5
各次测量偏差分别是:d1= 0.11%,d2= -0.14%, d3=0.16%,d4=0.04%,d5= -0.09%,
d n d i 0 .1 1 0 .1 4 0 .5 0 4 0 .1 6 0 .0 9 % 0 .1 1 %
由某种固定因素造成的误差。
随机误差(偶然误差或未定误差)(random error)
由某些偶然因素造成的误差。
过失误差(粗差)(mistake)
由于工作上粗枝大叶、不遵守操作规程 等造成的误差。
系统误差分为:
① 方法误差(method error) ② 仪器误差(instrumental error) ③ 试剂误差(reagent error) ④ 人为误差(personal error)
测定物质的分子结构和晶体结构
化学分析法 滴定:酸碱、沉淀、配位、氧化还原
重量 仪器分析法:
光化学:分子光谱 (UV-VIS、 IR)
原子光谱 (EAS、AAS)
电化学:电位、电导、库仑、安培、极谱 色谱法:GC、 HPLC 其 它: MS、NMR 、X-射线、热重、光电子能谱
按试样量大小分:
方法 固体试样(mg)
二、平均偏差和标准偏差
平 均 偏 差 又 叫 算 术 平 均 偏 差 (average deviation):
某次测定结果 n次测定结果的 平均值
n
xi x
平均偏差:d i 1
n 测定次数
相对平均偏差: dr
d x
100%
例如:n=4,di xi x 第一组 +0.11 -0.56 0.00 +0.17 d 1 =0.21 第二组 +0.18 -0.20 +0.25 -0.21 d 2 =0.21
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x 37.45% 37.20% 37.50% 37.30% 37.25% 37.34% 5
n
d
di
i 1
0.11 0.14 0.16 0.04 0.09 % 0.11%
n
5
n
s
d
2 i
i 1
(0.11)2 (0.14)2 (0.16)2 (0.04)2 (0.09)2 100% 0.13%
(1.6380-1.6381) g = -0.0001 g (0.1637-0.1638) g = -0.0001 g 两者称量的相对误差分别为:
0.0001 100% 0.006% 1.6381 0.0001 100% 0.06% 0.1638
绝对误差相等,相对误差并不一定相同。
误差及数据分析的统计处理
n 1
5 1
CV s 0.13 100% 0.35% x 37.34
误差及数据分析的统计处理
误差的分类及减免误差的方法
系统误差或称可测误差(Determinate Error) 偶然误差或称未定误差、随机误差(Indeterminate Errors)
1. 系统误差产生的原因、特点及减免
系统误差的特点
s
n
n
2
xi
x 2 i1
i 1
n
n 1
s与平均值之比称为相对标准偏差,以 sr 表示:
sr
s x
100%
也可用千分率表示(即式中乘以1000‰)。如以百分率表示又称 为变异系数 CV (Coefficient of Variation)。
误差及数据分析的统计处理
已知两组数据,比较精密度好坏
误差及数据分析的统计处理
准确度与精密度的关系
精密度 好 好 差 很差
准确度 好 稍差 差
偶然性
精密度是保证准确度的先决条件; 精密度高不一定准确度高; 两者的差别主要是由于系统误差的存在。
误差及数据分析的统计处理
例: 分析铁矿中铁含量,得如下数据:
37.45% , 37.20% , 37.50% , 37.30% , 37.25% 计算此结果的平均值、平均偏差、标准偏差、变异系数。 计算:
相对误差表示误差占真值的百分率或千分率。
误差及数据分析的统计处理
2. 准确度 (1) 测定平均值与真值接近的程度; (2) 准确度高低常用误差大小表示,
误差小,准确度高。
误差及数据分析的统计处理
例1: 分析天平称量两物体的质量各为1.6380 g 和0.1637 g,假
定两者的真实质量分别为1.6381 g 和0.1638 g,则两者称量 绝对误差分别为:
(1)重复性:同一条件下,重复测定中,重复地出现; (2)单向性:测定结果系统偏高或偏低; (3)可校正性:其大小可以测定,可对结果进行校正。
误差及数据分析的统计处理
产生原因
(1)方法误差(Method Errors): ——对照实验 如反应不完全;干扰成分的影响;指示剂选择不当; 对照试验:选择一种标准方法与所用方法作对比或选择与 试样组成接近的标准试样作试验,找出校正值加以校正。 (2)仪器和试剂误差: ——空白实验 试剂或蒸馏水纯度不够; 空白试验:指除了不加试样外,其他试验步骤与试样试验 步骤完全一样的实验,所得结果称为空白值。
千分率。
di xi x
dr
xi x x
100%
误差及数据分析的统计处理
算术平均偏差(Average Deviation):
d
1 n
n i 1
di
1 n n i1
xi x
相对平均偏差表示为:
dr
d x
100%
误差及数据分析的统计处理
2. 标准偏差(Standard Deviation) 又称均方根偏差,当测定次数趋於无限多时,称为总体标准
所得结果之间的一致程度。精密度的大小常用偏差表示。 (2)精密度的高低还常用重复性(Repeatability)和再现性
(Reproducibility)表示。 重复性(r):同一操作者,在相同条件下,获得一系列结果
之间的一致程度。 再现性(R):不同的操作者,在不同条件下,用相同方法获
得的单个结果之间的一致程度。 (3)用标准偏差比用算术平均偏差更合理。
误差及数据分析的统计处理
(3)操作误差 例 : 分 析 天 平 , E=±0.0001g ,
常用纯物质的理论值、国家标准局提供的标准参考物质的证 书上给出的数值、或多次测定结果的平均值当作真值;
误差及数据分析的统计处理
偏差(Deviation)与精密度(Precision)
1. 偏差 个别测定结果 xi 与几次测定结果的平均值的差。 绝对偏差 di:测定结果与平均值之差; 相对偏差 dr:绝对偏差在平均值中所占的百分率或
甲 0.3 -0.2 -0.4 0.2 0.1 0.4 0.0 -0.3 0.2 -0.3 乙 0.0 0.1 -0.7 0.2 -0.1 -0.2 0.5 -0.2 0.3 0.1
解:
d甲 = 0.24 d乙 = 0.24
s甲 =0.28 s乙 = 0.28
误差及数据分析的统计处理
3. 精密度 (1)精密度:在确定条件下,将测试方法实施多次,求出
3. 说明 (1) 绝对误差相等,相对误差并不一定相同; (2) 同样的绝对误差,被测定的量较大时,相对误差就比较小, 测定的准确度也就比较高; (3) 用相对误差来表示各种情况下测定结果的准确度更为确切; (4) 绝对误差和相对误差都有正值和负值。正值表示分析结果 偏高,负值表示分析结果偏低; (5) 实际工作中,真值实际上是无法获得;
偏差,用σ表示如下:
n
(x )2
i1
n
μ为总体平均值,在校正了系统误差情况下,μ即代表真值; n 为测定次数。
有限次测定时,标准偏差称为样本标准差,以 s 表示:
n
(xi x)2
s i1 n -1
(n-1) 表示 n 个测定值中具有独立偏差的数目,又称为自由度。
误差及数据分析的统计处理
用下式计算标准偏差更为方便:
误差及数据分析的 统计处理
误差及数据分析的统计处理
定量分析中的误差
误差(Error)与准确度(Accuracy)
1. 误差——测定值xi与真实值μ之差 误差的大小可用绝对误差 E(Absolute Error)和相对误
差 RE (Relative Error)表示。
E = xi-μ
RE xi 100%