分析数据的处理和分析工作的质量保证..
卫生分析数据的处理与分析工作的质量保证 -课件
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（2）仪器和试剂误差（Instrument and reagent error）— 仪器本身的缺陷或所用试剂、蒸馏水纯度不够引起的 误差。
例： 天平两臂不等，砝码未校正、磨损等； 滴定管，容量瓶未校正。
（3）操作误差（operational error）：分析人员操作 不规范或主观因素引起的。
RE= E/T100％ 相对误差有大小、正负之分，它能反映误差在真实 结果中所占的比例，因此在绝对误差相同的条件下，待 测组分含量越高，相对误差越小；反之，相对误差越大。
绝对误差与相对误差都有正负之分。
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▪ 例：某同学用分析天平直接称量两个物体， 一为5.0000g，一为0.5000g, 试求两个物体 的相对误差。 解：用分析天平称量两物体的绝对误差均为 0.0001g, 则两个称量的相对误差分别为
➢ 随机误差 （Random error)—不确定的因素造成 的误差。
➢ 过失误差（Gross error, mistake)
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1.系统误差（影响准确度，不影响精密度 ）
特点：a.大小、方向、正负一定；单向性 b.同一条件下，重复测定，重复出现；重现性 c.可以测定与校正。 可测性
（1）方法误差（Method error）——分析方法本身 不够完善
平行测定结果越接近，分析结果的精密度越高， 偏差越小; 精密度低，表示各测定值比较分散，偏差 大。
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（1）绝对误差：测量值与真值之间的差值
E＝X－T
测量值大于真实值，误差为正值；测量值小于真实值， 误差为负值。误差越小，测量值的准确度越好；误差越 大，测量值的准确度越差。
（2）相对误差：绝对误差占真值的百分比
分析数据的处理和分析工作质量保证概述
分析数据的处理和分析工作质量保证概述数据的处理和分析工作质量保证是指通过一系列措施和方法来确保数据处理和分析的结果准确、可靠、有效的过程。
以下是一些常见的质量保证措施和方法。
1.数据质量管理：数据质量是数据处理和分析的基础。
在数据处理之前，需要对原始数据进行清洗、筛选和校验，以确保数据的准确性、完整性和一致性。
清洗包括删除错误数据、填充缺失值，筛选包括选择合适的数据样本，校验包括检查数据格式和逻辑正确性。
2.算法选择和验证：在选择数据处理和分析的算法时，需要考虑算法的适用性、准确性和可信度。
同时，需要通过实验和验证来评估算法的表现和性能。
例如，可以使用交叉验证、回归分析、假设检验等方法来验证算法的结果。
3.结果复核和评估：在数据处理和分析的过程中，需要进行结果复核和评估，以确保结果的准确性和一致性。
复核可以通过多人协作、同行评审或者利用独立数据源等方式进行。
评估可以通过指标和标准来衡量结果的质量和可信度。
4.异常检测和处理：在数据处理和分析的过程中，可能会出现异常情况，例如数据异常、结果异常等。
需要建立相应的异常检测和处理机制，例如设置阈值、制定规则、建立异常处理流程等，以及及时发现和处理异常情况，确保结果的准确性和可靠性。
5.安全和保密性保障：在数据处理和分析的过程中，需要保证数据的安全和保密性。
例如，可以采用数据加密、访问控制、权限管理等技术和措施，确保数据的机密性和完整性，以及防止数据泄露和滥用。
6.文档化和沟通：在数据处理和分析的过程中，需要进行充分的文档化和沟通。
文档化包括编写数据处理和分析的步骤、方法、代码和结果等，以便于复现和审查。
沟通包括与相关人员的交流和讨论，以确保结果的理解和应用的正确性。
总之，数据的处理和分析工作质量保证是一项系统工程，需要综合考虑数据质量、算法准确性、结果复核、异常处理、安全保障以及文档化和沟通等方面。
只有通过科学有效的质量保证措施和方法，才能保证数据处理和分析的结果具有准确性、可靠性和有效性。
数据分析的质量管理原则
数据分析的质量管理原则引言：数据分析在现代社会中扮演着至关重要的角色。
然而，我们必须确保数据分析的质量以便获得准确可靠的结果。
本文将讨论数据分析的质量管理原则，以帮助我们在数据分析过程中更好地管理和提高数据质量。
一、准确性和可靠性原则在进行数据分析时，准确性和可靠性是最基本的原则。
确保数据源的准确性和真实性至关重要。
遵循以下几个步骤来保证准确性和可靠性：1. 数据收集：选择正确的数据收集方法，并确保数据采样的全面性和代表性。
2. 数据清洗：在进行数据分析之前，对数据进行清洗和预处理，包括去除重复值、处理缺失值和异常值等。
3. 数据验证：使用适当的验证方法来确保数据的准确性，例如重复检查、逻辑验证和交叉验证等。
4. 数据管理：建立完善的数据管理系统，包括数据的备份、存储和更新等，以确保数据的可靠性和完整性。
二、一致性和标准化原则数据一致性和标准化是数据分析的重要原则。
在进行数据分析之前，要确保数据集合的一致性和标准化。
以下是实现一致性和标准化的方法：1. 数据定义：明确定义数据的含义和格式，并建立统一的数据字典和数据词汇表。
2. 数据整合：对于多个数据源的情况，要进行数据整合和连接，以确保数据的一致性和完整性。
3. 数据格式：统一数据的格式和单位，以便进行有效的数据分析和比较。
4. 数据标准：建立和遵循相关的数据标准和规范，以确保数据的一致性和可比性。
三、可重复性和追溯性原则为了提高数据分析的可信度和可重复性，我们需要确保数据的可重复性和追溯性。
以下是实现可重复性和追溯性的原则：1. 开放性：对于数据分析的过程和方法进行透明化，并提供足够的信息和文档，使他人能够复现和验证结果。
2. 数据记录：记录数据分析的过程和步骤，包括数据预处理的方法、模型选择、参数设置等，以便他人能够追溯和验证结果。
3. 代码开源：对于使用代码进行数据分析的情况，应该将代码开源，以便他人能够复现和验证结果。
4. 结果共享：及时分享和传播数据分析的结果和发现，以便他人能够参考和应用。
分析质量控制和数据处理
定义：由测量所得的被测量值（示值）与其真值之差，即
x x x0
注意：△x有大小、符号和量纲；直观，不可直接反映测量的准确程度。
比如原子吸收测定某样品Cu含量为0.085 mg/kg，已知其含量为0.080 mg/kg， △x=0.005mg/kg 另一个样品Cu含量为1.085mg/kg，已知其含量为1.080mg/kg， △x=0.005mg/kg,二者的准确度一样么？
1.00*50/1.95*10.05/4.95=52.06 ug/g 最小可能为 1.00*50/2.05*9.95/5.05=48.06 ug/g 二者差值4.00 ug/g，相对误差可达8%
分析误差控制
1. 误差（粗差） 完全可以避免，加强分析人员的责任心，建立健全规章
制度，训练技术人员的科学态度和工作作风。 2. 偶然误差
偶然误差符合正态分布，可从数理统计的理论出发，多 次平行测定，如果测定结果超出允许值，必须重做。 3. 系统误差
测定结果的正确度和精密度及其关系 相对误差（偏差）常用于表示测定结果的正确度 标准偏差（SD）、相对标准偏差（RSD）和平均值标准误差（SE）
常用于表示测定结果的精密度
分析结果的正确度主要由系统误差决定。正确度高、测定结果好。 分析结果的精密度主要由偶然误差决定。精密度高说明分析方法
稳定、重现性好。 精密度高不一定正确度高，但是如果没有高精密度，很少能获得
• 偶然误差（随机误差）
指某些偶然因素，例如气温、气压、湿度的改变，仪器的偶然缺陷或 偏离，操作的偶然丢失或沾污等外因引起的误差，它的变异方向不定， 或正或负，难以测定。
• 差错（粗差）
是由于分析过程中的粗心大意引起，有时属于偶然误差范畴。
分析数据处理及分析测试的质量保证
n
(47.60 0.13)% (47.60 0.23)%
置信度越高，置信区间就越大，所 估计的区间包括真值的可能性也就 越大，置信度定在 95%或 90%。
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结论
置信度高，置信区间大。区间的大小反映 估计的精度，置信度的高低说明估计的把 握程度。
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显著性检验 Significant Test
2.3 系统误差与随机误差
系统误差 （Systematic error)—某种固定的因素造成的误差 方法误差、仪器误差、试剂误差、操作误差
随机误差 （Random error)—不定的因素造成的误差 仪器误差、操作误差
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（一）系统误差（可定误差）:
由可定原因产生 1．特点：具单向性（大小、正负一定 ）
P=0.99 α=0.01
63.66 9·92 5·84 4·60 4·03 3·71 3·50 3.36 3.25 3.17 2.84 2.58
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2 平均值的置信区间
（confidence interval）
→ 对于少量测量数据，即
当 n有限时，必须根据t分布
→当n趋近∞时：
进行统计处理：
随机误差
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少量数据的统计处理
3 显著性检验— Significance test (1) F检验法— F test
比较两组数据的方差s2
(2) t检验法— t test
丙 有限数据的处理：
平行测定 4 次
x x1, x2 , x3... 计算
估计
x1, x2 , x3...
没有系统误差， = T
有系统误差， T
分析质量控制和数据处理
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17、儿童是中心，教育的措施便围绕 他们而 组织起 来。上 午11时2 2分35 秒上午1 1时22 分11:22:3521.7. 17
• 2、Our destiny offers not only the cup of despair, but the chalice of opportunity. (Richard Nixon, American President )命运给予我们的不是失望之酒，而是机会之杯。二〇二一年六月十七日2021年6月17日星期四
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3、Patience is bitter, but its fruit is sweet. (Jean Jacques Rousseau , French thinker)忍耐是痛苦的，但它的果实是甜蜜的。10:516.17.202110:516.17.202110:5110:51:196.17.202110:516.17.2021
• 偶然误差（随机误差）
指某些偶然因素，例如气温、气压、湿度的改变，仪器的偶然缺陷或 偏离，操作的偶然丢失或沾污等外因引起的误差，它的变异方向不定， 或正或负，难以测定。
• 差错（粗差）
是由于分析过程中的粗心大意引起，有时属于偶然误差范畴。
系统误差与偶然误差有时可以相互转变，偶然与必然的关系
误差的表示方法-绝对误差和相对误差
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5、You have to believe in yourself. That's the secret of success. ----Charles Chaplin人必须相信自己，这是成功的秘诀。-Thursday, June 17, 2021June 21Thursday, June 17, 20216/17/2021
数据处理及质量保证 ppt课件
➢②检测限（limit of detection, L或DL)
➢ L=Kσ/S σ-空白值测定的标准偏差
➢
K-不同分析方法的乘积系数
➢意义：某特定分析方法，在给定置信水平内 可从样品中检测出待测物的最小浓度或最小 量。
➢检测限的计算及表示：
➢UPAC规定，可测量到的最小信号xmin以下式
确定：
xmin xK
➢ 避免使用. 例如 ppm ppb 可分别
➢ 用mg/L μg/ml 及 μg/L 表示
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
➢②用加标回收率（reclaim radio)表示、评
价（体现分析系统误差）；
加标回收率（%）= CXS CX 100 CS
➢式中：CX-样品中待测物的测量量
➢
CS-加入待测物标准量
➢
CX+S-加标后测量总量
➢注：加标量一般与样品原始量相同或相近；
➢ 加标后测量总量应在测试线性范围内；
➢ 加标回收率一般为100±20%。
确保分析方法测量准确性.
➢ ④用于质量保证工作.
➢
通过标准物质的测量,制定
➢
和修改措施,监视和评价分
➢
析工作的质量.
➢④准确度（accuracy)
➢意义：测量值与真实值之间相互符合的程 度，用误差表示。
➢注：在缺乏真实值的条件下可以用多次测量 平均值代替真实值计算误差。
➢ 在实际分析工作中常用下列方法表示、 评价准确度：
数据分析的质量保障措施
数据分析的质量保障措施数据分析的质量保障措施数据分析是一个复杂的过程，需要从大量的数据中提取有价值的信息和洞察，为决策提供支持。
因此，保证数据分析的质量至关重要。
本文将介绍一些常见的数据分析质量保障措施，并说明它们的作用以及如何实施。
一、数据质量保障数据质量是数据分析的基础，影响着整个分析过程的准确性和可靠性。
以下是一些常见的数据质量保障措施：1. 数据收集和整理的质量控制：在收集数据之前，我们需要定义明确的数据需求，确保收集到的数据能够满足分析目标。
在数据收集过程中，还需要检查数据来源的可靠性和准确性，并对数据进行去重、清洗和整理，以保证数据的一致性和完整性。
2. 数据验证和校核：数据验证是对数据的完整性和准确性进行验证，以确保数据的可靠性。
数据校核是将数据与其他数据源进行对比和核对，以发现潜在的错误或异常值。
3. 缺失数据处理：在实际的数据分析过程中，经常会遇到数据缺失的情况。
针对缺失数据，可以选择删除缺失值、插补缺失值或使用其他数据填充缺失值，以确保数据的完整性和可靠性。
4. 异常值处理：异常值是指与大部分数据明显不同的值，可能会对数据分析结果产生重大影响。
因此，需要对异常值进行识别和处理，可以选择删除异常值、替换异常值或将其视为缺失数据进行处理。
5. 数据安全和隐私保护：在数据分析中，往往涉及到敏感信息和个人隐私。
为了保护数据的安全和隐私，需要采取相应的安全措施，如数据加密、访问控制和数据备份等。
二、分析过程的质量保障除了数据质量的保障，分析过程的质量也是至关重要的。
以下是一些常见的分析过程质量保障措施：1. 确定分析目标和假设：在进行数据分析之前，需要明确分析的目标和假设，以指导后续的分析过程。
只有确保分析目标和假设正确和清晰，才能保证最终的分析结果具有意义和实用性。
2. 选择合适的分析方法和模型：针对不同的分析问题和数据特征，需要选择合适的分析方法和模型。
合适的分析方法和模型能够提高分析结果的准确性和可解释性。
2-1 第二章 分析数据的处理和质量保证
例6、设天平称量时的标准偏差 S = 0.10 mg，求称量 试样时的标准偏差Sm。 解：因为 所以
差量法—两次称量
例7、用移液管移取NaOH溶液25.00 mL，以0.1000 mol/L的HCl溶 液滴定之，用去30.00 mL，已知用移液管移取溶液的标准偏差 S1=0.02 mL，每次读取滴定管读数的标准偏差S2=0.01 mL，假设 HCl溶液的浓度是准确的，计算标定NaOH溶液的标准偏差？ 解：因为 C NaOH = 所以
¡ 准确度：即测量值与真实值之间的相符程度，可
2.2 误差的传递
¡ 设x、y、z为分析过程中的测量数据，分析结果w
为x、y、z的函数。即： w = f (x、y、z)
¡ 则x、y、z数据测量过程中产生的误差也会传递到
用误差来衡量。
¡ 精密度：即重复测定的结果之间的相符程度，可
用偏差来衡量。
¡ 准确度与精密度的关系：准确度高，要求精密度
¡ 由此可见，标准偏差比平均偏差更能反映出数据
¡ 变异系数（相对标准偏差）（C. V.）： S C. V . = ×100% x
的精密度。
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2.1.2 误差的表示方法
2.1.2 误差的表示方法
例4、若上述乙同学又做了四次实验，所得的偏差分 别为：-0.4，-0.2，+0.3，+0.4，则乙同学所得结果 的标准偏差又为多少？ 解：
™ 绝对误差与相对误差都有正负号。正值表示测
定结果偏高，负值表示测定结果偏低。
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2.1.2 误差的表示方法
2
2014/9/16
2. 精密度与偏差
¡ 偏差：测量值和平均值之间的差值，也可用绝对值
例2、有甲、乙二组数据，其各次测定的偏差分别为：
分析数据的处理和分析工作质量保证概述
（三）有效数字各种类型的确定
1．实验过程中常遇到的两类数字
（1）数目：如测定次数；倍数；系数；分数
（2）测量值或计算值。
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。
结果
绝对偏差
相对偏差 有效数字位数
0.51800
±0.00001
±0.002%
5
0.5180
±0.0001
±0.02%
为了减小误差，提高分析结果的 准确度，必须了解分析过程中各种误 差的来源及其规律，正确设计和控制 分析过程，对实验数据进行正确处理 。
第一节 误差的分类与来源
• 一、误差的分类 • 根据误差的性质和来源可将误差分为： • 1）系统误差 • 确定性，经常性的因素引起的误差 • 2）随机误差 • 偶然的，非确定性因素引起的误差 • 3）过失误差 • 疏忽大意或工作失误 •
3.过失误差
与实际明显不符的误差，主要是由于实验人 员粗心大意所致，如读错，测错，记错等都 会带来过失误差。含有粗大误差的测量值称 为坏值，应在整理数据时依据常用的准则加 以剔除。
误差的传递
• 每个测量值中包含的误差通过一定形式的运算，都会 包含在最终的结果中
• 传递规律
• 相对误差 • 绝对偏差 • 被测组分测量值与其平均值之差 • 标准偏差 • 各测量值绝对偏差的平方和 • 相对标准偏差 • 测量值的标准偏差与其平均值之比
例如，pH＝12.68，即[H+]＝2.1×l0-13mol/L， 其有效数字为两位。
对于非测量所得的数字，如倍数、分数、π、e等等 ，它们没有不确定性，其有效数字可视为无限多位 ，根据具体情况来确定。
3．改变单位，不改变有效数字的位数
质量管理体系的数据分析与质量控制
质量管理体系的数据分析与质量控制质量管理体系是企业保证产品或服务质量的有效工具。
而要确保质量管理体系的有效性，数据分析和质量控制是不可或缺的环节。
本文将探讨质量管理体系中的数据分析与质量控制的重要性以及实施方法。
一、质量管理体系的数据分析1. 数据的收集与整理在质量管理体系中，收集和整理相关数据是实施数据分析的首要步骤。
数据可以包括产品质量指标、不良品率、客户投诉等信息。
通过收集和整理这些数据，企业可以了解产品质量的状况以及存在的问题。
2. 数据的分类与分析根据收集到的数据，可以将其进行分类，比如根据产品型号、生产线等进行分类。
通过对不同类别数据的分析，可以找出问题出现的共性和规律，并针对性地提出改进方案。
3. 数据的统计与图表展示将数据进行统计和图表展示，有助于更直观地了解产品质量的情况。
可以使用图表工具，如柱状图、折线图等，展示数据的变化趋势和关联关系。
这样的数据展示方式不仅便于管理者对产品质量进行分析，也便于与相关部门进行沟通和交流。
二、质量管理体系的质量控制1. 质量控制的目标与原则质量控制的目标是确保产品符合客户需求和标准要求，同时降低不良品率和客户投诉率。
在质量控制中，需要遵循以下原则：- 管理者的领导与承诺：管理者应给予质量控制工作足够的重视和支持，并承诺推动质量改进。
- 客户导向：以客户需求为导向，不断提升产品质量，满足客户的期望。
- 过程管理：通过对生产过程的控制和优化，确保产品质量的稳定性和可靠性。
- 持续改进：质量控制是一个持续的过程，需要不断进行问题分析和改进措施的推行。
2. 质量控制的方法与工具质量控制可以采用多种方法和工具，如以下几种：- 检查与测试：通过对产品的检查和测试，对产品质量进行验证和确认。
- 过程控制：通过监控和调整生产过程中的关键环节，确保产品的每一个工序都符合质量要求。
- 品质故障模式与影响分析（FMEA）：对产品和生产过程进行分析，识别潜在的质量问题，并制定相应的预防措施。
分析质量控制和数据处理
极差(全距) R= xmax-xmin 相对极差 RR (R / x ) ×100%
误差对测量结果的影响及测量结果评价
正确度、精密度和准确度来评价。为了正确说明测量 结果，分析测量误差情况，通常用。 正确度，指测量值与被测量真值的接近程度，也就是系统误差 大小的程度。系统误差越小，测量平均值就离真值接近， 正确度就越高。（反映系统误差） 精密度，指测量值重复一致的程度。相同条件下多次测量同一 量，每次测量的值越接近，则测量的精密度就越高。因此 ，精密度表示测量结果中随机误差的分散程度。（反映随 机误差） 准确度，反映系统误差和随机误差综合影响的程度，也就是包 括了正确度和精密度。
偶然误差符合正态分布，可从数理统计的理论出发，多 次平行测定，如果测定结果超出允许值，必须重做。 3. 系统误差
测定结果的正确度和精密度及其关系 相对误差（偏差）常用于表示测定结果的正确度 标准偏差（SD）、相对标准偏差（RSD）和平均值标准误差（SE）
常用于表示测定结果的精密度
分析结果的正确度主要由系统误差决定。正确度高、测定结果好。 分析结果的精密度主要由偶然误差决定。精密度高说明分析方法
稳定、重现性好。 精密度高不一定正确度高，但是如果没有高精密度，很少能获得
相对误差（相对真误差）：它指绝对误差与被测真值的比。
通常用百分数表示 x 100%
x0
相对误差无量钢（因是两个同量纲量的比值），只有大小和 符号，但反映出测量的准确程度 。
准确度无量纲、无符号。 0.005/0.080*100%=6.25%，准确度=93.75% 0.005/1.080*100%=0.463%，准确度=99.54%
理的有效途径。
如何进行分析质量控制？
应用重复分析、加强样本、标准物质、标准参考物质和 质量控制检查样本进行分析质量控制。
确保报告完成数据分析的技术和管理措施
确保报告完成数据分析的技术和管理措施概述：本文档旨在介绍确保报告完成数据分析的技术和管理措施。
数据分析是一项关键的任务，它有助于我们从大量的数据中获取有价值的信息，为决策提供支持。
为了确保我们的报告在数据分析方面的准确性和可靠性，我们需要采取一些措施来管理数据和使用相应的技术。
技术措施：1. 数据采集和处理：我们应该确保采集到的数据准确无误，并在处理数据时遵循标准的数据分析流程。
这包括数据清洗、整理和转换，以确保数据的一致性和可用性。
2. 数据存储和保护：我们应该选择合适的数据存储方案，并确保数据在传输和存储过程中得到保护。
使用安全的存储设备和加密技术来防止数据丢失、泄露或被未经授权的人访问。
3. 数据分析工具和软件：选择适用于我们的数据分析需求的工具和软件。
这些工具应该具有高效的分析功能和易于使用的界面，以帮助我们有效地进行数据分析和报告生成。
管理措施：1. 数据质量管理：制定数据质量管理策略，确保数据的准确性、完整性和一致性。
执行数据质量检查和校验，及时发现并纠正数据错误或异常。
2. 数据访问和权限控制：建立合适的权限控制机制，限制对数据的访问权限，确保只有经过授权的人员可以查看、编辑或导出数据。
3. 文档化和版本控制：为报告和数据分析工作建立相应的文档化和版本控制流程。
记录数据分析的步骤、参数和结果，确保追溯性和可靠性。
4. 团队协作和培训：建立团队合作机制，促进团队成员之间的沟通和协作。
此外，定期提供培训和研究机会，提升团队成员的数据分析能力和技术水平。
结论：通过以上的技术和管理措施，我们能够确保报告完成数据分析的准确性、可靠性和可重复性。
这将提高我们的决策质量和商业竞争力。
因此，在进行数据分析时，务必严格遵循这些措施，并持续改进我们的数据分析能力和管理策略。
工作报告的数据处理与结果分析技巧
工作报告的数据处理与结果分析技巧一、引言工作报告是组织机构内部进行沟通与总结的重要方式之一，而数据处理和结果分析是工作报告的核心内容。
本文将为大家介绍一些关于工作报告的数据处理与结果分析的技巧，以帮助大家更好地进行工作总结与汇报。
二、明确目标在进行数据处理和结果分析之前，我们首先需要明确工作报告的目标。
这有助于我们更有针对性地选择采用哪些数据处理方法和结果分析手段。
例如，如果工作报告的目标是分析销售数据以改进营销策略，我们可以选择采用趋势分析、对比分析等方法。
三、数据收集数据收集是数据处理和结果分析的基础。
我们需要确保所收集的数据准确、完整并符合分析目标。
可以通过调研、问卷调查、实地观察等方式进行数据收集，同时也需要合理保护数据的隐私和机密性。
四、数据清洗在进行数据处理之前，我们需要对收集到的原始数据进行清洗。
这包括删除错误数据、填充缺失值、处理异常值等。
数据清洗的目的是确保数据的一致性、完整性和可靠性，以便后续的分析工作。
五、数据处理方法数据处理方法是对收集到的数据进行加工和转化的过程。
常见的数据处理方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
我们需要根据数据特点和分析目的选择合适的方法，以获得有价值的信息。
六、结果分析手段结果分析手段是对处理后的数据进行解读和分析的方法。
常见的结果分析手段包括图表分析、趋势分析、对比分析等。
通过这些手段，我们可以更直观地了解数据的变化趋势和相关性，从而对工作进行更深入的总结和分析。
七、数据可视化数据可视化是一种直观、清晰地表达数据分析结果的方式。
通过图表、地图、词云等可视化手段，我们可以将复杂的数据信息转化为易于理解和有效传达的形式，提高工作报告的可读性和说服力。
八、结论在工作报告的数据处理和结果分析过程中，我们需要注意数据的质量和可靠性，选择合适的方法和手段，同时也要重视数据可视化的效果。
通过细致入微的数据处理和准确清晰的结果分析，我们可以为组织机构内部决策和工作优化提供有力的支持。
分析质量的控制和数据处理
分析质量的控制和数据处理分析质量控制以统计学的应用为基础的，用现代科学管理和数理统计方法来控制分析数据的质量，使误差限制在允许的范围内。
实验的所有过程与分析测试的条件都应在控制之下完成，否则实验完全没有意义。
一、概述分析质量控制基本上是以统计学的应用为基础的，用现代科学管理和数理统计方法来控制分析数据的质量，使误差限制在允许的范围内，从而使分析数据准确可靠。
质量控制是提高精度、减少偏差必不可少的方法和操作系统，没有质量控制的分析化学是推测。
应用重复分析、加强样本(Spiked)、标准物质、标准参考物质和质量控制检查样本进行分析质量控制是建立在保证质量、预先控制、实事求是和根据数据下结论的基础上的。
凡是获得国际、国家、部门或地区认可的实验室、所检测的结果，具有仲裁性和权威性，必须开展实验室质量控制；其它实验室，为了对科研、教学和生产应用负责，也需要开展质量控制。
开展质量控制应具备一定的条件。
首先要建立必要的实验室管理制度；其次应具备与所承担任务相适应的仪器设备，分析人员数量及素质；第三，应有质量保证体系和与检测业务相适应的各项技术规范。
对于分析项目的分析方法，凡有国家标准的一律用国家标准方法，在条件不具备需要更改分析方法者，必须在有资格、有经验的分析人员指导下选择合适的分析方法，并经国家标准方法或经典方法校验，符合一定误差范围者方可应用。
实验室总体布局要合理，计量器具及分析试剂必须符合规定标准。
分析质量控制包括采样误差及其控制，分析误差及其控制和实验室质量控制等。
实验室质量控制又分为实验室内部质量控制和实验室间质量控制两个部分。
实验室内部质量控制是把分析误差控制在一定的允许范围内，获得准确可靠的分析结果；实验室间质量控制是检查各实验室之间是否存在着系统误差，使实验室之间的分析结果具有可比性。
所有操作环节都应遵循减少误差的原则，应用统计分析方法对数据进行评估，并按严格的标准取舍数据，建立实验室分析质量控制保证体系，对实验室内和实验室间分析质量进行定期检查，以保证分析结果的准确性、可靠性和重现性。
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2. 随机误差
测量结果的相对标准偏差为测量值标准偏差的指数倍
对数运算中误差的传递 1. 系统误差
测量结果的绝对误差为测量值相对误差的倍数
2. 随机误差
测量结果的标准偏差为测量值相对标准偏差的倍数
第二节 准确度与精密度
• 准确度与误差 • 准确度：被测组分的测量值与其真值之 间的符合程度 • 以误差来衡量准确度 • 绝对误差—测量值与真值之间的差值 • 相对误差—测量值与真值之比
第二份试样
RE2%=+0.0002 ÷ 0.0020 × 100% = +10%
结 论
1.精密度好是准确度好的前提; 2.精密度好不一定准确度高(系统 误差)。
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第三节 分析数据的处理
• • • • • • • • 一、有效数字 （一）、有效数字的定义及应用 （二）、有效数字的意义及位数 （三）、有效数字各种类型的确定 1、实验中有效数字的类型 2、0的作用 3、改变单位，不改变有效数字位数 4、注意点
（一）、有效数字的定义及应用
定义：可测量的准确数据 + 最后一位可疑数字
在科学实验中，不仅要准确地测定各种数据，而 是还要正确地记录和计算。分析结果的数值不仅 表示试样中被测成分含量的多少，而且还反映了 测定的准确程度。所以，记录实验数据和计算结 果应保留几位数字是一件很重要的事，不能随便 增加或减少位数。
• 精密度与偏差
• 精密度：相同实验条件下，同一样品多次平行测定时， 气分析结果间的一致程度
• 以偏差来衡量精密度 • 绝对偏差—测量值与其平均值之差 • 平均偏差—各单次测量值绝对偏差的绝对值的 平均值 • 相对平均偏差—测量值的平均偏差与测量值的 平均值之比 • 标准偏差—各测量值的绝对偏差求平方和 • 相对标准偏差—测量值的标准偏差与其平均值 之比 • 平均值的标准偏差
Hale Waihona Puke • 传递规律• • • • • • • 相对误差 EA/A 绝对偏差: P27 被测组分测量值与其平均值之差 标准偏差:P27 各测量值绝对偏差的平方和 相对标准偏差：P28 测量值的标准偏差与其平均值之比
• • • •
•
加碱运算中误差的传递 1. 系统误差
测量结果的系统误差为各测量值绝对误差之和
本节重点要掌握的内容
1. 有关误差的基本概念；
2. 误差与数据处理的基本计算方法； 3. 有效数字的概念；
4. 了解分析过程中产生误差的原因和
提高分析结果准确度的方法； 5. 在实验和作业中，正确处理、表述
和评价分析结果。
第三章 分析数据的处理和分 析工作质量保证
卫生检验的目的是对各种卫生样
品中某些组分的含量进行测定，从而
分析过程，对实验数据进行正确处理
。
第一节 误差的分类与来源
• • • • • • • • • 一、误差的分类 根据误差的性质和来源可将误差分为： 1）系统误差 确定性，经常性的因素引起的误差 2）随机误差 偶然的，非确定性因素引起的误差 3）过失误差 疏忽大意或工作失误
各类误差的特点及产生的原因
有界性：误差的绝对值大小不会超出一定
限制
随机误差出现的几率有其绝对值大小有关
3.过失误差
与实际明显不符的误差，主要是由于实验人 员粗心大意所致，如读错，测错，记错等都 会带来过失误差。含有粗大误差的测量值称 为坏值，应在整理数据时依据常用的准则加 以剔除。
误差的传递
• 每个测量值中包含的误差通过一定形式的运算，都会 包含在最终的结果中
c.试剂误差——所用试剂有杂质. 例：去离子水不合格；试剂纯度不够；强氧化剂长 期放置被氧化污染。
d.主观误差——操作人员主观因素造成 例：对指示剂颜色辨别偏深或偏浅；滴定管读数不 准。
由于系统误差是测量误差的重要组成部分 ，消除和估计系统误差对于提高测量准确度 就十分重要。一般系统误差是有规律的。其 产生的原因也往往是可知或找出原因后可以 清除掉。至于不能消除的系统误差，我们应
• • • • • • 系统误差 (1) 特点 a.对分析结果的影响比较恒定 b.在同一条件下，重复测定重复出现 c.影响准确度，不影响精密度； d.可以消除。
（2）分类
• 定值系统误差：大小和方向保持不变的 系统误差 • 变值系统误差：大小和方向按确定的规 律变化
（3）产生原因
a.方法误差——选择的方法不够完善 例:HPLC检测时，流动相对检测波长有一 定吸收值；原子吸收光谱测定金属元素时， 原子化温度过高使待测物质离子化。 b.仪器误差——仪器本身的缺陷 例：滴定管，容量瓶未校正；分光光度计波 长精度不达标。
2. 随机误差
测量结果的标准偏差为各测量值标准偏差的平方和
• • • •
•
乘除运算中误差的传递 1. 系统误差
测量结果的相对误差为各测量值相对误差之和
2. 随机误差
测量结果的相对标准偏差的平方为各测量值相对标准 偏差的平方和
• • • • • • • • • •
指数运算中误差的传递 1. 系统误差
3、准确度和精密度的关系
两者的关系是:
精密度是保证准确度的
先决条件,精密度差，
所测结果不可靠，
就失去了衡量准确度的前提。
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。
3. 准确度与精密度的关系 :
x1
x2
x3
x4
6
例1、用分析天平称样，一份 0.2034 克，一
份 0.0020 克，称量的绝对误差均为 +0.0002 克，问两次称量的 RE% ？ 解：第一份试样 RE1%=+0.0002 ÷ 0.2034 × 100% = +0.1%
设法确定或估计出来。
• • • • • • • •
随机误差 (1) 特点 a.不恒定 b.难以校正 c.服从正态分布(统计规律) (2) 产生原因 实验室条件变化 分析者操作水平细微变化
(3) 规律：对称性，单峰性，有界性
对称性：绝对值相等的正、负误差出现的 几率相同，可互相抵消 单峰性：小误差出现的机会多，大误差出 现的机会少
为各种卫生评价、卫生法规和卫生标 准的制定提供科学依据。
为了能够正确评价这些情况，要求
测定的结果必须准确可靠。然而在分析 过程中，由于受分析方法、仪器、试剂
以及操作人员的技术水平等因素的影响
，致使测得值与与真实值之间存在一定 差值，这个差值称为误差（error）。
为了减小误差，提高分析结果的
准确度，必须了解分析过程中各种误 差的来源及其规律，正确设计和控制