误差及数据处理
滴定分析中的误差及数据处理
滴定分析中的误差及数据处理一、引言滴定分析是化学分析中常用的一种定量分析方法，通过滴定试剂与待测溶液发生反应，根据反应的化学方程式和滴定试剂的浓度，确定待测溶液中所含物质的浓度。
然而，在滴定分析过程中，由于实验条件、仪器设备、试剂质量等因素的影响，可能会产生误差。
本文将详细介绍滴定分析中可能浮现的误差来源，并探讨数据处理方法，以提高滴定分析的准确性和可靠性。
二、滴定分析中的误差来源1. 人为误差：操作不规范、读数不许确、试剂用量不精确等均会引入人为误差。
为减小人为误差，应严格按照实验操作规程进行操作，并使用精密仪器和准确的试剂。
2. 仪器误差：滴定过程中使用的仪器（如滴定管、容量瓶、分析天平等）存在一定的误差。
为减小仪器误差，应选择精确度高的仪器，并进行仪器校准和定期维护。
3. 滴定试剂误差：滴定试剂的浓度不许确、纯度不高等因素会导致滴定试剂误差。
为减小滴定试剂误差，应选择质量可靠的滴定试剂，并进行滴定试剂的浓度测定和纯度检验。
4. 环境误差：温度、湿度等环境因素对滴定分析结果也会产生一定影响。
为减小环境误差，应控制实验室的环境条件，并在实验过程中及时记录环境参数。
三、滴定分析中的数据处理1. 误差的计算：根据滴定分析中的误差来源，可以通过计算得出总误差。
常用的误差计算方法包括相对误差、绝对误差和标准偏差等。
2. 数据处理方法：在滴定分析中，通常需要进行多次滴定实验，取平均值来减小误差。
计算平均值时，应排除明显偏离的数据点，以提高数据的可靠性。
3. 不确定度的评定：滴定分析结果的不确定度是评价滴定分析准确性的重要指标。
可以通过重复滴定实验、计算标准偏差等方法来评定不确定度。
4. 统计方法的应用：在滴定分析中，可以应用统计方法来分析数据，如t检验、F检验等。
这些方法可以匡助我们判断滴定结果的显著性和可靠性。
四、结论滴定分析中的误差来源主要包括人为误差、仪器误差、滴定试剂误差和环境误差。
为减小误差，应注意操作规范、选择精密仪器和准确试剂，并控制实验环境。
误差与数据处理
相对偏差 有效数字位数
c.
0.5180 ±0.0001 ±0.02%
4
（3、4）计有算效舍数弃字商的Q运计算=规则0d.（5先/ 1R修8约，后计算±）0.001
±0.2%
3
2、计算可疑值与其相邻值差值的；
第一位数字大于8时，多取一位，如：8.
（一）有效数字 若Q 计 Q表 可疑值应舍去
（三）准确度和精密度的关系
因此，增加测定次数，可以提高平均值精密
（1）概念: 就是在实验中实际测到的数字。 ②相对误差Er = Ea / XT（%）
两者的差别主要是由于系统误差的存在。
如1、E数a＞字0前（，0则不X2计偏,）数高字；后有的0效计入有数效位字数；的记录规则：数值中只有最后一位是
（二）可疑值的取舍
（1）Q-检验法
（3～10次测定适用，且只有一个可疑数据）
1、将各数据从小到大排列x1, x2, x3……xn，计
算极差R； 2、计算可疑值与其相邻值差值的；
3、计算舍弃商 Q计 = d/ R 4、根据n 和P 查Q 值表得 Q表 5、比较 Q表 与 Q 计 ：
若Q 计 Q表 可疑值应舍去 Q 计 < Q表 可疑值应保留
2、乘除法:由有效数字位数最少者为准，即取于
数字不仅表示数量的大小，而且要正确地反 5、改变单位，不改变有效数字的位数；
记录数据的位数与测定准确度有关。
映测量的精确程度。如： 误差（E）的定义：E = X – XT
X 为测定值
两者的差别主要是由于系统误差的存在。
2、计算可疑值与其相邻值差值的；
结果 绝对偏差 若Q 计 Q表 可疑值应舍去
第二章 误差和分析数据处理
课堂互动 下面是三位学生练习射击后的射击靶 图，请您用精密度或准确度的概念来评 价这三位学生的射击成绩。
二、系统误差和偶然误差
误差(error)：测量值与真实值的差值
根据误差产生的原因及性质，可以将误差分为系统误 差和偶然误差。
1 系统误差 (systematic error) 又称可测误差，由某
§3 有效数字及计算规则
小问题：1与1.0和1.00相等吗? 答:在分析化学中1≠1.0≠1.00 一、有效数字(significant figure) 概念：分析工作中实际上能测量到的数字，除最后一 位为可疑数字，其余的数字都是确定的
如：分析天平称量：1.21 23 (g) 滴定管读数：23.20 (ml)
=0.17
S 0.17 RSD 100 % 100 % 1.1% 15.82 X
用标准偏差比用平均偏差更科学更准确。
例: 两组数据
(1) 0.11, -0.73, 0.24, 0.51, -0.14, 0.00, 0.30, -0.21,
n=8 n=8 d1=0.28 d2=0.28 s1>s2 s1=0.38 s2=0.29 (2) 0.18, 0.26, -0.25, -0.37, 0.32, -0.28, 0.31，-0.27
(1)绝对误差 (δ) : δ= x－μ (2) 相对误差(RE): R E= δ / μ× 100%
注:
注1:两种误差都有正、负值之分。
小问题1：
买猪肉1000斤少0.5斤和买1斤少0.5斤哪个误差大?
小问题2： 用分析天平称量两个样品，一个是0.0021克，另一 个是0.5432克，两个测量值的绝对误差都是0.0001 克，试通过计算相对误差来说明哪种表示法更好。
大学物理实验—误差及数据处理
误差及数据处理物理实验离不开测量，数据测完后不进行处理，就难以判断实验效果，所以实验数据处理是物理实验非常重要的环节。
这节课我们学习误差及数据处理的知识。
数据处理及误差分析的内容很多，不可能在一两次学习中就完全掌握，因此希望大家首先对其基本内容做初步了解，然后在具体实验中通过实际运用加以掌握。
一、测量与误差1. 测量概念：将待测量与被选作为标准单位的物理量进行比较，其倍数即为物理量的测量值。
测量值：数值+单位。
分类：按方法可分为直接测量和间接测量；按条件可分为等精度测量和非等精度测量。
直接测量：可以用量具或仪表直接读出测量值的测量，如测量长度、时间等。
间接测量：利用直接测量的物理量与待测量之间的已知函数关系，通过计算而得到待测量的结果。
例如，要测量长方体的体积，可先直接测出长方体的长、宽和高的值，然后通过计算得出长方体的体积。
等精度测量：是指在测量条件完全相同（即同一观察者、同一仪器、同一方法和同一环境）情况下的重复测量。
非等精度测量：在测量条件不同（如观察者不同、或仪器改变、或方法改变，或环境变化）的情况下对同一物理量的重复测量。
2.误差真值A：我们把待测物理量的客观真实数值称为真值。
一般来说，真值仅是一个理想的概念。
实际测量中，一般只能根据测量值确定测量的最佳值，通常取多次重复测量的平均值作为最佳值。
误差ε：测量值与真值之间的差异。
误差可用绝对误差表示，也可用相对误差表示。
绝对误差＝测量值－真值，反应了测量值偏离真值的大小和方向。
为了全面评价测量的优劣, 还需考虑被测量本身的大小。
绝对误差有时不能完全体现测量的优劣, 常用“相对误差”来表征测量优劣。
相对误差＝绝对误差/测量的最佳值×100%分类：误差产生的原因是多方面的，根据误差的来源和性质的不同，可将其分为系统误差和随机误差两类。
（1）系统误差在相同条件下，多次测量同一物理量时，误差的大小和符号保持恒定，或按规律变化，这类误差称为系统误差。
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。
六、模型假设误差模型假设误差指的是在建模过程中所做出的假设与真实情况之间存在偏差。
在进行数据分析时，所使用的模型和方法都基于一定的假设前提，如果这些假设与真实情况不符，结果可能会产生误差。
定量分析中误差及数据处理
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学习目的
原始测量数据如：m、V……
有效数字
测量误差 客观存在
测量结果:x1、x2、x3……
应记录几位数字？
计算公式
应保留几位数字？
误差的分类、特点及消除或减小
如何用测量值x1、x2、x3科学的表达样品真值
置信区间
可疑数值判断
=真值
和分别决定了正态曲线的位置与形状
描述了测量值x出现在某一位置的概率密度或出现在某一区域内的概率（如：出现在+内的概率为1）
反映数据集中趋势
反映数据分散趋势
3-4 随机误差的分布规律（2）
测量平均值 的分布规律
即一系列测定的平均值 （m）的分布规律（其中任一平均值均是n（有限）次测定平均结果）
01
系统误差（Systematic Error）
02
具有单向性、重现性、为可测误差，理论上可消除
03
随机误差（Random Error），亦称偶然误差
04
由不确定因素引起—服从统计规律（见3-4）
05
过失误差（mistake）
06
由粗心大意引起，可以避免，通常不算入误差范畴
误差的分类
3-1 误差的基本概念（4）
0.01 mL
0.02 mL
解：
常量滴定分析时，通常要求由滴定管读数引起的误差在0.1%以内，同时要求节约试剂，因此滴定体积一般应控制在2030 mL范围内（25 mL）
例5：滴定分析中称样质量的控制 万分之一分析天平的精度？ 称取一份试样的绝对误差？ 计算称样质量分别为20.0和200.0 mg时相对误差。
0.1 mg
测量误差及数据处理
x0
x
相对误差ε是一个无量纲的数据，通常以百分数的形式表
示。相对误差比绝对误差能更好地说明测量的精确程度。例如，
在上面的例子中，ε1＝0.002/20×100%＝0.01%，ε2＝ 0.02/250×100%＝0.008%，可以看出，后者的测量精度更高。
1.2 测量误差的来源
计量器具 误差
计量器具误差是指计量器具本身在设计、制造和使用
（2）随机误差的评定指标
① 算术平均值 。对同一被测量进行n次等精度测量，测
量结果为x1、x2、…、xn，则算术平均值x 为：
x
x1 x2 xn n
1 n
n i1
xi
测量次数n越大，算术平均值 越趋近于真值x0。因此，用
算术平均值 x 作为最后测量结果是可靠的、合理的。
② 标准偏差σ。
用算术平均值 x 表示测量结果虽然可靠，但不能全面反
映测量精度。例如，有两组测得值： 第一组：12.005，11.996，12.003，11.994，12.002； 第二组：11.90，12.10，11.95，12.05，12.00。
两组测得值的算术平均值 x1＝ x2＝12，但第一组测得
值比较集中，第二组测得值比较分散，也就是说，第一组的 每一个测得值比第二组的更接近于算术平均值，第一组测得 值的测量精度比第二组高。此时，算术平均值就不能准确地 反映测量精度了，而常用标准偏差σ来反映测量精度的高低。
源
误差
所引起的误差。环境条件主要包括温度、湿度、气压、振
动和灰尘等，其中，温度对测量结果的影响最大。
测量人员 误差
测量人员误差是指由测量人员的主观因素所引起的误
差。例如，测量人员技术不熟练、测量瞄准不准确、估读 判断错误和测量习惯等引起的误差。
分析化学第二章误差与分析数据处理
根据待测组分的性质和含量选择合适的分析 方法。
空白实验
通过扣除空白值来减小误差。
标准化样品分析
使用标准样品对实验过程进行质量控制。
回收率实验
通过添加已知量的标准物质来评估分析方法 的准确性。
04
有效数字及其运算规则
有效数字的定义与表示
01
有效数字是指测量或计算中能够反映被测量大小的部分数字 ，其位数与被测量的精密度有关。
数据统计
计算平均值、中位数、众数等统计量，以反映数据的集 中趋势和离散程度。
实验结果的评价与表达
误差分析
计算误差、偏差、相对误差 等，评估实验结果的可靠性
。
1
精密度与偏差
通过多次重复实验，评估实 验结果的精密度和偏差。
置信区间
根据实验数据，计算结果的 置信区间，反映结果的可靠 性。
结果表达
选择合适的单位和量纲，将 实验结果以表格、图表等形 式表达，便于分析和比较。
02
表示有效数字时，需保留一位不确定位，采用指数或修约的 形式表示。
03
有效数字的表示方法：科学记数法（a x 10^n）或一般表示法。
有效数字的运算规则
加减法
以小数点后位数最少的数字为标准，对 其他数字进行修约，然后再进行运算。
乘方和开方
运算结果的有效数字位数与原数相同。
乘除法
以有效数字位数最少的数为标准，对 其他数字进行修约，然后再进行运算。
THANKS
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。
误差以及数据处理
定义
粗大误差是由于观测者疏 忽或外界干扰引起的误差， 其大小和方向都是不定的。
产生原因
观测者的疏忽、记录错误、 外界干扰等。
特性
单次测量结果明显偏离正 常值，且多次测量结果的 平均值也不稳定。
02
数据处理方法
数据清洗
数据预处理
对原始数据进行必要的预处理，包括数据格式化、缺失值处理、 异常值处理等。
误差处理
误差来源识别
识别并分类误差来源 是误差处理的第一步， 这有助于确定哪些因 素最可能导致误差。
误差估计
对每个来源的误差进 行量化评估，这可以 通过统计分析、实验 或经验公式来完成。
误差校正
根据误差的性质和量 级，可以采用不同的 校正方法，如系统校 准、数据平滑等。
预防措施
为了避免误差的产生， 可以采取一系列预防 措施，如提高测量设 备的精度、标准化操 作流程等。
03 特性
单次测量结果难以预测，但大量测量结果的平均 值是稳定的。
系统误差
01 定义
系统误差是由某些固定因素引起的误差，其大小 和方向是固定的。
02 产生原因
测量工具的固有偏差、实验方法的缺陷、理论公 式的近似等。
03 特性
单次测量结果具有一致性，多次测量结果的平均 值也不变。
粗大误差
01
02
03
案例分析
例如，某医院进行一项临床试验，通过误差处理发现实验 数据存在偏差，经过重复实验和数据校准后，得到了更为 准确的结果。
气象数据误差传递
01
气象数据误差来源
气象数据误差可能来源于观测站网布局、观测仪器、观测方法等方面，
如观测误差、传输延迟等。
02
误差和时间传递，空间传递是指误差随
误差及数据处理
误差与数据处理一、名词解释1）误差：测量结果与被测量真值之差。
2）精密度：在确定的条件下重复测定的数值之间相互接近的程度。
用重复性和再现性表示。
重复性（repeatability）：同一实验室，分析人员用相同的分析法在短时间内对同一样品重复测定结果之间的相对标准偏差；再现性（reproducibility）：不同实验室的不同分析人员用相同分析对同一被测对象测定结果之间的相对标准偏差。
3）准确度：测量结果与被测真值之间的一致程度。
4）真值：与给定的特定量的定义一致的值。
5）绝对误差：测量结果与被测量（约定）真值之差。
6）绝对差值：两个数值之差的绝对值。
7）相对误差：测量误差除以被测量（约定）真值。
8）算数平均值：数值的总和除以其个数。
9）加权算数平均值：给每个数值指定一个称为“权”的非负系数，各个数值与相应的乘积之和除以权的总和。
10）标准值：由特定机关或组织以一定的精密度决定并保证的标准物质物理性能或组成的数值。
11）方差、标准差：各测定值和平均值之差的平方和除以自由度（测定数量减1）而得的商叫方差。
标准差为方差的正平方根。
12）极差：一个定量特征的观测值中最大值和最小值之差。
13）系统误差：在重复性条件下，对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量的真值之差。
14）随机误差：测量结果与在重复性条件下，对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值之差。
15）测量不确定度：表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果相联系的参数。
16）变异系数：标准偏差在样本均值中所占的百分数，又称相对标准偏差。
即标准偏差与测量结果算术平均值的比值。
17）偏差：一个值减去其参考值。
18）绝对偏差：个别测定值与平均值之差。
19）相对偏差：绝对偏差相对于测量平均值的百分数。
20）平均偏差：各单次测量偏差的绝对值之和与测量次数之比。
用d表示。
21）置信界限：真实值落在平均值的一个指定的范围内，这个范围就称为置信界限。
滴定分析中的误差及数据处理
滴定分析中的误差及数据处理引言概述：滴定分析是一种常用的定量化学分析方法，通过滴定剂与待测溶液反应的滴定过程来确定待测溶液中某种物质的含量。
然而，在滴定分析中，由于实验条件、仪器设备和人为因素等多种因素的影响，会产生误差。
因此，正确处理和分析滴定数据，准确计算出待测溶液中物质的含量，对于保证实验结果的准确性至关重要。
正文内容：1. 实验条件的误差1.1 滴定剂的浓度误差：滴定剂的浓度直接影响滴定过程中反应的进行，浓度误差会导致计算结果的偏差。
因此，在滴定前应准确测定滴定剂的浓度，并尽量使用标准溶液进行校正。
1.2 温度误差：温度对滴定反应的速率有较大影响，温度误差会导致滴定过程的不准确。
因此，在滴定过程中应控制好温度，并进行温度校正。
1.3 pH误差：滴定过程中，pH值的变化会影响反应的进行，pH误差会导致滴定结果的不准确。
因此，在滴定过程中应准确测定待测溶液的pH值，并进行pH 校正。
2. 仪器设备的误差2.1 体积仪器的误差：滴定过程中，体积仪器的刻度误差会导致滴定液滴定量的误差。
因此，在滴定前应校正体积仪器，并注意使用时的技巧，减小误差。
2.2 电位计的误差：滴定过程中，电位计的读数误差会导致滴定终点的误差。
因此，在滴定过程中应注意电位计的校准，并进行电位计读数的修正。
3. 人为因素的误差3.1 滴定液滴定速度的误差：滴定液滴定速度过快或过慢都会导致滴定结果的不准确。
因此，在滴定过程中应控制好滴定液的滴定速度，保持均匀且适当的滴定速度。
3.2 滴定剂滴定的终点判断误差：滴定终点的判断对滴定结果的准确性至关重要。
人为因素可能导致滴定终点的判断误差，因此，在滴定过程中应培养准确的观察判断能力，并进行多次滴定以减小误差。
总结：在滴定分析中，误差的存在是不可避免的，但通过正确的数据处理方法可以减小误差对结果的影响。
因此，在滴定分析中，我们应该注意实验条件的准确控制，仪器设备的校正和使用技巧的把握，以及人为因素的减小，从而提高滴定分析的准确性和可靠性。
滴定分析中的误差及数据处理
滴定分析中的误差及数据处理引言概述：滴定分析是一种常用的定量化学分析方法，广泛应用于化学实验室和工业生产中。
然而，在滴定分析过程中，由于实验条件、仪器设备、试剂质量等方面的限制，会产生一定的误差。
因此，正确处理滴定分析中的误差和数据，对于获得准确可靠的分析结果至关重要。
正文内容：1. 实验条件误差1.1 温度误差：温度的变化会导致溶液体积的变化，从而影响滴定分析的结果。
因此，在进行滴定分析时，应尽量控制实验室的温度稳定，并在记录数据时考虑到温度的影响。
1.2 湿度误差：湿度的变化会导致溶液蒸发速度的变化，进而影响滴定分析的结果。
因此，在进行滴定分析时，应尽量控制实验室的湿度稳定，并在记录数据时考虑到湿度的影响。
1.3 光照误差：光照的变化会影响视线的清晰度，从而影响滴定分析的结果。
因此，在进行滴定分析时，应尽量避免强光直射到滴定仪器上，并在记录数据时考虑到光照的影响。
2. 仪器设备误差2.1 体积读数误差：体积读数误差是滴定分析中常见的误差来源之一。
在进行滴定分析时，应尽量使用精确度高的体积计，并在读数时注意准确度，避免视线偏差等因素对体积读数造成影响。
2.2 仪器校准误差：仪器校准不准确会导致滴定分析结果的偏差。
因此，在进行滴定分析前，应对滴定仪器进行校准，并定期检查和校准仪器，以确保其准确度和可靠性。
2.3 滴定剂质量误差：滴定剂的质量不准确会直接影响滴定分析的结果。
因此，在进行滴定分析时，应选择质量稳定、纯度高的滴定剂，并在使用前进行称量和检验，以确保其质量的准确性。
3. 试剂质量误差3.1 试剂纯度误差：试剂的纯度不准确会直接影响滴定分析的结果。
因此，在进行滴定分析时，应选择纯度高的试剂，并在使用前进行检验和校准，以确保其纯度的准确性。
3.2 试剂储存误差：试剂的储存条件不当会导致其质量的变化，进而影响滴定分析的结果。
因此，在进行滴定分析时，应妥善保存试剂，并在使用前检查其储存条件，以确保试剂质量的稳定性。
误差及数据处理(精)
(二) 有效数字的整化(或修约) (2) 若 5 后面均为“0”，则看保留下的 末位数是奇数还是偶数。
5 前为奇则进一， 5 前为偶则舍弃。
27.1850 保留四位有效数字 27.18 0.215 保留两位有效数字 0.22
16.4050 保留四位有效数字
(二) 有效数字的整化(或修约) (2) 若 5 后面均为“0”，则看保留下的 末位数是奇数还是偶数。
5 前为奇则进一， 5 前为偶则舍弃。
27.1850 保留四位有效数字 27.18 0.215 保留两位有效数字 0.22
16.4050 保留四位有效数字 16.40
目前，常采用数理统计方法来处理测定数据。 我们将研究对象的全体称为总体；自总体中随 机抽出的一部分样品称为样本；样本的数目称 为样本容量。
(二) 精密度与偏差
样本的标准偏差 S ：
n
(xi x)2
S i1 n1
式中(n－1)称为自由度，用 f 表示
(三) 准确度与精密度的关系
系统误差 (主要来源)
1.当尾数≤4，舍去;当尾数≥6，进位；
0.53664 保留四位有效数字 0.5366
0.58346 保留四位有效数字 0.5835
2.当尾数=5时 (1) 若 5 后还有数字，则应进位
18.06501保留四位有效数字 18.07
(二) 有效数字的整化(或修约) (2) 若 5 后面均为“0”，则看保留下的 末位数是奇数还是偶数。
准确度
偶然误差
精密度
A、B、C、D 四个分析工作者对同一铁标样 （WFe=37.40%)中的铁含量进行测量，得结果如图 示，比较其准确度与精密度。 A
B
C D
36.00 36.50 测量点
第二章 误差及数据处理
第二章误差及数据处理§1 误差概述一、误差的来源1.测定值分析过程是通过测定被测物的某些物理量，并依此计算欲测组分的含量来完成定量任务的，所有这些实际测定的数值及依此计算得到的数值均为测定值。
2.真实值 true value真实值是被测物质中某一欲测组分含量客观存在的数值。
在实验中，由于应用的仪器，分析方法，样品处理，分析人员的观察能力以及测定程序都不十全十美，所以测定得到的数据均为测定值，而并非真实值。
真实值是客观存在的，但在实际中却难以测得。
真值一般分为：<1>理论真值：三角形内角和等于1800。
<2>约定真值：统一单位（m.k g,.s）和导出单位、辅助单位。
1）时， <3>相对真值：高一级的标准器的误差为低一级标准器的误差的51（31~20则认为前者为后者的相对真值。
思考：滴定管与量筒、天平与台称3.误差的来源真值是不可测的，测定值与真实值之差称为误差。
在定量分析中，误差主要来源于以下六个方面：<1> 分析方法由于任何一种分析方法都仅是在一定程度上反映欲测体系的真实性。
因此，对于一个样品来说，采用不同的分析方法常常得到不同的分析结果。
实验中，当我们采用不同手段对同一样品进行同一项目测定时，经常得到不同的结果，说明分析方法和操作均会引起误差。
例如：在酸碱滴定中，选用不同的指示剂会得到不同的结果，这是因为每一种指示剂都有着特定的pH变化范围，反应的变色点与酸、碱的化学计量点有或多或少的差距。
另外在样品处理过程中，由于浸取、消化、沉淀、萃取、交换等操作过程，不能全部回收欲测物质或引入其他杂质，对测定结果也会引入误差。
<2> 仪器设备由于仪器设备的结构，所用的仪表及标准量器等引起的误差称为仪器设备误差。
如：天平两臂不等、仪表指示有误差、砝码锈蚀、容量瓶刻度不准等。
<3> 试剂误差试剂中常含有一定的杂质或由贮存不当给定量分析引入不易发现的误差。
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n
注意：单位
12
（5）相对标准偏差(relative standard deviation;RSD)
2 ( x x ) i n
RSD(%)
S x
i 1
100%
n 1 x
100%
在实际工作中多用RSD表示分析结果的 精密度。
13
例：四次标定某溶液的浓度，结果为0.2041、0.% x 注意： （1）无单位
（2）只有正值
x
i
x
nx
100%
11
（4）标准偏差(standard deviation;S)：
对少量测定值（n≤20)
2 ( x x ) i i 1 n
S
n 1
或
S
1 n 2 x ( x ) i i n i 1 i 1 n 1
δ= x –μ
注意： ①单位 ②符号，正误差表示测量值大于真值，负误差表示 测量值小于真值； ③误差的绝对值越小，测量的准确度越高。
3
2. 相对误差(relative error；Er)：绝对误差与真实值
的比值
x E r % 100% 100%
注：μ 未知，δ 已知，可用χ代替μ
Er %
注：1）测高含量组分，Er要小；测低含量组分，Er可大 2）仪器分析法——测低含量组分，Er大
x
100%
化学分析法——测高含量组分，Er小
3）无单位
4
分析结果的准确度应该用相对误差来表示。 例：用分析天平称两份样品的质量分别为0.9900g 和0.4900g，已知真实值分别为1.0000g和 0.5000g，问哪一份结果更准确？
Er % 100% 0.2%
7
（二）精密度与偏差
1 ．精密度 (precision):测量的各测量值间 的相互接近程度。 精密度反映了测量结果的再现性，用偏 差表示，其数值越小，说明分析结果精密 度越高。 偏差表示数据的离散程度，偏差越大， 数据越分散，精密度越低。
8
2．偏差：d
15
6.重复性、中间精密度、重现性
（1）重复性（repeatability）：在同样操作条件下， 在较短时间间隔内，由同一分析人员对同一试样测 定所得结果的接近程度。 （2）中间精密度（intermediate precision）：在同一 实验室内，由于某些试验条件改变，对同一试样测 定结果的接近程度。
（2）重现性（reproducibility）：在不同实验室之间， 由不同分析人员对同一试样测定结果的接近程度。
16
（三）准确度与精密度的关系
1. 准确度高，要求精密度一定高，精密度是保证 准确度的先决条件；但精密度好，准确度不一 定高。 2. 准确度表示测量结果的正确性 精密度表示测量结果的重复性或重现性
17
二、系统误差和偶然误差
（一）系统误差（systematic error)也称
为可定误差（determinate error）:由某种
确定的原因产生
1．特点： 具单向性（大小、正负一定 ） 可消除（原因固定） 重复测定重复出现
18
2．分类： （1）方法误差：由于不适当的实验设计或方 法选择不当所引起的误差。 （2）仪器或试剂误差：由于实验仪器测定数 据不正确或试剂不合格所引起的误差。 （3）操作误差：由于操作者的主观原因在实 验过程中所作的不正确判断而引起的误差。
6
练习： 用沉淀滴定法测得纯NaCl试剂中的w(Cl) 为60.53%，计算绝对误差和相对误差。 答案： 纯NaCl试剂中的w(Cl)的理论值： M (Cl ) 35.45 w(Cl ) 100% 100% 60.66% M ( NaCl) 35.45 22.99
δ= x –μ=-0.13%
第一节 测量值的准确度和精密度
一、准确度和精密度
二、系统误差和偶然误差
三、误差的传递
四、提高分析结果准确度的方法
1
一、准确度和精密度 （一）准确度与误差
准确度(accuracy)：指测量值与真实值接近的程度 误差:衡量测量准确度高低的尺度 分为绝对误差和相对误差
2
1. 绝对误差(absolute error)：测量值与 真实值之差
δ1= x1 –μ1=0.9900-1.0000=-0.01（g） δ2= x2 –μ2=0.4900-0.5000=-0.01（g）
1 0.01 Er1 % 100% 100% 1% 1 1.0000 2 0.01 Er 2 % 100% 100% 2% 2 0.5000
i
14
d d
d 0.0003 相对偏差% 100% 100% 0.15% 0.2043 x
(0.0002) 2 (0.0006) 2 (0.0004) 2 (0.0000) 2 S n 1 4 1 0.0004(mol / L)
2 d i
s 0.0004 RSD 100% 100% 0.2% 0.2043 x
（1）偏差（deviation;d） ：单次测量值与平均 值之差 。
注意：
d xi x
（1）单位
（2）符号
9
（2）平均偏差(average deviation) ：各
单个偏差绝对值的平均值
d
x
i 1
n
i
x
注意：
n
（1）单位 （2）只有正值
10
（3）相对平均偏差(relative average deviation)： 平均偏差占平均值的百分比
5
3. 真值与标准值 (1) 约定真值：国际单位和我国的法定计量单位, 如 摩尔、 原子量等。 (2) 标准值与标准试样： 标准值：采用可靠的分析方法，在不同实验室 （经相关部门认可），由不同分析人员对同一试样 进行反复复多次测定，然后将大量测定数据用数理 统计方法处理而求得的测量值，这种通过高精度测 量而获得的更加接近真值的值称为标准值（或相对 真值）。 获得标准值的样品称为标准样品或标准参考物质。
0.2039和0.2043mol/L。计算测定结果的平均值、
平均偏差，相对平均偏差，标准偏差和相对标准
偏差。 解：x
(0.2041 0.2049 0.2039 0.2043) / 4 0.2043(mol / L)
(0.0002 0.0006 0.0004 0.0000) n 4 0.0003( mol / L)