分析化学中的误差分析及数据处理

合集下载

分析化学中的误差及数据处理

分析化学中的误差及数据处理

0 0
0.0001 0.2176
100
0 0

0.05
0 0
(二)、精密度(precision)
精密度:几次平行测定结果之间的符合程度,用偏差衡量。 偏差:测定值与平均值的差值,用d 表示。
例如:在相同条件下,对某一量重复测定5次,结果如 偏下差:(1(绝相)2对对0).1偏偏00差差.,100,.200.,d0dr80,x.2xdx05i .,x0119x00,0.x1%205n.,120,.0dd08rx.n1,1,精1n精i密n密1 x度i度
E xT
100%
E ,准确度 Er ,准确度
例:用分析天平称量两物体的质量分别为2.1750g 、0.2175g, 若两者的真实质量各为2.1751g , 0.2176g, 则它们的E 和 Er?
解: 两者绝对误差都是 -0.0001g 相对误差:
0.0001 2.1751
100
0 0

0 .005
图 2-1 不同分析人员的分析结果
结论:
1. 精密度高是准确度高的前提; 2. 精密度高不一定准确度高;
系统误差!
精密度和准确度都高 — 结果可靠
例4 下面论述中正确的是( )B
A. 精密度高,准确度一定高 B. 准确度高,一定要求精密度高 C. 精密度高,系统误差一定小 D. 分析中,首先要求准确度,其次才是精密度
R2 A2 B2 C 2
四、提高分析结果准确度的方法
(一) 、选择合适的分析方法(灵敏度与准确度)
化学分析法:准确度较高,但灵敏度较低,适用 于常量组分的测定; 仪器分析方法:灵敏度较高,但准确度较低,适 用于微量组分的测定。
例如:测定某一铁含量为40.00%的标准试样,

分析化学实验中误差及分析数据的处理精讲

分析化学实验中误差及分析数据的处理精讲

分析化学实验中误差及分析数据的处理精讲误差在分析化学实验中扮演着非常重要的角色,它们可以帮助我们评估实验结果的可靠性和精确性。

本文将讨论实验误差的几种类型以及分析数据的处理方法。

首先,我们来看一下误差的分类。

实验误差可以分为系统误差和随机误差两种类型。

系统误差是由于实验设计或仪器故障等原因引起的,并且在多次实验中总是出现相同的偏差。

例如,如果使用的仪器的刻度有错误,或者实验操作中有不可避免的偏差,都会导致系统误差。

这种误差通常是可预测和可修正的,但需要在实验设计和执行过程中加以注意。

为了减小系统误差,我们可以使用标准校正曲线、多次测量和仪器校正等方法。

随机误差是由于实验条件或观察者等因素的变动引起的,并且在多次实验中会出现不同的偏差。

随机误差是不可预测的,它们可以通过多次重复实验来减小,同时使用统计学方法来估算其大小。

例如,如果我们多次测量同一样品的溶解度,由于溶解度的测量值会受到环境温度和湿度等因素的影响,每次测量的结果都会有所不同,这就是随机误差。

在实验数据的处理中,我们需要考虑误差的大小和如何将其纳入计算。

下面是一些常见的数据处理方法:1.均值:计算重复测量值的平均值。

这将有助于减小随机误差,并提供更可靠的结果。

对于有系统误差的情况,可以使用校正因子将均值修正为真实值。

2.方差:计算重复测量值的离散程度。

方差越大,数据的可靠性越低。

方差可以通过计算每个测量值与均值的差的平方,并将这些差值求和后除以测量次数来得到。

3.标准偏差:标准偏差是对方差的开方,它衡量了测量结果的均匀性。

标准偏差越小,数据的可靠性越高。

标准偏差可以通过方差的平方根来计算。

4.置信区间:置信区间是对测量结果的不确定性进行估计的方法。

通过构建一个置信区间,我们可以确定结果可能出现的范围。

置信区间的计算需要考虑样本大小、方差和置信水平等因素。

总之,分析化学实验中的误差是不可避免的,但我们可以通过合适的实验设计和数据处理方法来减小和评估误差的大小。

分析化学中的误差与数据处理

分析化学中的误差与数据处理

解:格鲁布斯法:x=20.06,s=0.073,

T计=
x6 x 20.20 20.06 1.92 s 0.073

T0.05,6=1.82< T计, 应舍去
20 .20 20 .07 x 6 x5 Q检验法:Q= x x = 20.20 20.00 0.65 6 1


解: Q = (xn-xn-1)/(xn-x1) = (29.24-29.08)/(29.24-28.97) = 0.59 Q(0.90,4) = 0.76>0.59 以10%的危险率保留29.24这个值 x= 29.08, s = 0.12 = x±ts/n1/2 = 29.08±2.35×0.12/41/2 = (29.08±0.14)(%) 90%的把握认为置信区间为 (28.94~29.22)% (t查表书61页)
3.5.3 格鲁布斯法:



步骤: 1、将测定值由小至大按顺序排列:x1,x2, x3,…xn-1,xn,其中可疑值为x1或xn 2、计算出该组数据的平均值x和标准偏差s. 3、计算统计量T: 1 若x1为可疑值,则T=
s
若xn为可疑值,
则T=
n
s
4、根据置信度P和测定次数n查表得 Ta,n,比较二者大小 。见P67
0.90的置信度)见P68


5、比较Q和Qp,n的大小:
若Q>Qp,n,则舍弃可疑值; 若Q<Qpn,则保留可疑值。
举例1、

对某试样进行四次分析结果 (%)如下:29.03,29.08,28.97,29.24, 试用Q检验法确定离群值 29.24%是否舍弃;并计算平均值 对平均值偏离较 大,则舍去;

分析化学(误差和分析数据的处理)

分析化学(误差和分析数据的处理)
2 2
S y Sz y z
2
2
23
分析天平称量时,单次的标准偏差为0.10mg,求减 量法称量时的标准偏差。
W W1 W2
2 2 2 S S1 S2 0 . 10 0 . 10 0.14mg 2
3.测量值的极值误差 在分析化学中,若需要估计整个过程可能出现的 最大误差时,可用极值误差来表示。它假设在最 不利的情况下各种误差都是最大的,而且是相互 累积的,计算出结果的误差当 然也是最大的,故称极值误差。
大概率 事件
5
若无明显过失,离群值不可随意舍弃, 常用的取舍检验方法有: (1)Q 检验法 1)将所有测定值由小到大排序, 其可疑值为X1或Xn
x1 , x 2 ,x n
2)求出极差
R X n X1
3)求出可疑值与其最邻近值之差 x2 - x1 或 xn - xn-1
4)求出统计量Q
6
x n x n 1 Q x n x1
5)查临界值QP,n

x 2 x1 Q x n x1
6) 若Q > QP.n,则舍去可疑值,否则应保留。
过失误 差造成
不同置信度下的Q值表
测定次数n 3 4 5 6 7 8 9
偶然 误差 所致 10
Q(90%) Q(95%)
Q(99%)
0.94 0.97
0.99
0.76 0.84
0.93
第一节
一、系统误差
误差
定义:由于某种确定的原因引起的误差,也称
可测误差
特点: 分类:
①重现性
②单向性
③可测性
溶解损失 终点误差
1.方法误差:

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

真值u与平均值之间的关系(平均值的置信区间)
x t sx
xt
sx n
讨论:
(1)置信区间的宽窄与置信度、测定次数和 测定值的精密度有关,当S小,n↑,置信区间 ↓,平均值越接近真值,平均值越可靠。 (2)置信度↑,置信区间↑,其区间包括真值 的可能性↑,一般将置信度定为95%或90%。
三、可疑测定值的取舍
的精密度
有限测定次数:
样本标准偏差:s
S
n
(xi x)2
i 1
n 1
f=n-1 -自由度,指独立变量的个数,可供选择的机会
样本相对标准偏差(变异系数): Sr,RSD或CV(变异系数)表示 实际工作中:常用样本相对标准偏差表示分析 结果的精密度
Sr s 100% x
请看下面两组测定值: 甲组:2.9 2.9 3.0 3.1 3.1 乙组:2.8 3.0 3.0 3.0 3.2
误差
绝对误差: 测量值与真值间的差值, 用 Ea表示
Ea= xi– T
式中xi为单次测定值。如果进行了数次平行测定, xi为
全部测定结果的算术平均值 X (测定平均值)
相对误差: 绝对误差占真值的百分比,用Er表示 Er = ( Ea / T ) ×100%(更为实用)
真值:客观存在,但绝对真值不可测
第一组 第二组
1.10 1.10
1.12 1.18
1.11 1.15
1.11 1.13
1.10 1.16
在实际分析中,真实值难以得到,常以多次平行测定结果 的算术平均值代替真实值。
2.偏差的表示方法 (一)绝对偏差 、平均偏差与相对平均偏差 绝对偏差(d)=个别测定值xi-测定平均值
有正负号,偏差的大小反映了精密度的好坏,即多次测定 结果相互吻合的程度

分析化学第二章误差与分析数据处理

分析化学第二章误差与分析数据处理
选择合适的分析方法
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。

分析化学中的误差与数据处理

分析化学中的误差与数据处理

科 人们所采用。
技 大 学
缺点:存在较大的误差。当4d法与其他检验 法矛盾时,应以其它方法为准。
步骤
(1)首先求出除异常值外的其余数据的平 均值x和平均偏差d;
天 津
(2)然后将异常值与平均值进行比较,如绝 对差值大于4d,则舍去,否则保留。




例 某药物中钴含量(μg/g)测定数据如 下:1.25,1.27,1.31,1.40 μg/g,问1.40是否保留?
例 某药物中钴含量(μg/g)测定数据如 下:1.25,1.27,1.31,1.40 μg/g,问1.40是否保留?
解 全部数据的平均值和平均偏差为:
x=1.31 s=0.066




大 学
查表T0.05,4=1.46,T<T表,保留。
3、Q检验法
<1>将测定值按递增顺序排列:x1, x2, … xn <2>计算统计量Q:
解:Q=(1.40-1.31)/(1.40-1.25)=0.60
天 查表n=4,Q0.90=0.76
津 科
Q<Q0.90

保留


注意
由于置信度升高会使置信区间加宽,所以置信度 为90%时应保留的数字在95%时也一定应保留。 在90%舍弃的数值,在95%时则不一定要舍弃, 应重新做Q检验。反之在95%该舍弃的数值,在 90%时一定舍弃。
n
n
yi b xi
a i1
i1 y b x
n
n
( x i x )( y i y )
b i1 n
天 津 科
(xi x )2
i1
技 式中x,y分别为x和y的平均值,a:截矩,b:

分析化学中的误差及数据处理

分析化学中的误差及数据处理

只允许一次修约,不能分次修约。
0.57
0.5749
× 0.575
0.58
22
有效数字的运算规则
注意:加减和乘除运算都是先修约数字再进行计算
1、加减法: 以小数点后位数最少的数据为准保留有效数字的位数。 根据是该数的绝对误差最大。 例:
50.1 + 1.45
0.5812
±0.1
±0.01 ±0.0001 (绝对误差)
(3)单位改变有效数字位数不变。 (4)pH、 pM 、 logK 等对数值取决于小数位数。如 pH=11.20 两位有效数字
(5)指数形式 [H+]=6.3×10-12 mol/L 两位有效数字
(6)自然数和常数可看成具有无限多位数(因不是测量得到,如倍数、分数关系)
m ◇分析天平(称至0.1mg): 12.8228g (6) , 0.0600g (3) ◇千分之一天平(称至0.001g): 0.235g (3) ◇1%天平(称至0.01g): 4.03g (3), 0.23g (2) ◇台秤(称至0.1g): 4.0g (2), 0.2g (1)
➢多次测量统计处理,遵从“正态分布”规律。 ➢ 随机误差无法避免。 ➢多次测量取平均值,可减小随机误差。
随机误差使分析结果在一定范围波动,其方向 、大小不固定,从而决定精密度的 好坏。
(4) 随机误差减免方法: 增加平行测定次数,取算术平均值。
17
有效数字及运算规则
有效数字
1、有效数字:是实际能测量到的数字 有效数字 = 各位确定数字 + 最后一位可疑数字
x-m 随机误差
测量值的正态分布 随机误差的正态分布
测量值和随机误差的正态分布体现了随机误差的概率统计规律

分析化学中的误差和数据处理

分析化学中的误差和数据处理
测量方法的误差,测量环境引发的误差,人 为的误差,计算的误差,统计误差等等。
误差的客观性: 误差是客观的,是不以人的意志而改变的。
根据误差的性质与产生的原因,可将误差 分为系统误差、偶然误差两类。
三、系统误差和随机误差
1.系统误差
也叫可测误差,它是由于分析过程中某 些经常发生的、比较固定的原因所造成的。 系统误差的性质是:
二、有数字的修约规则
四舍六入,五成双;五后有非零数字就进位。
例: 3.148
3.1 75.50
76
7.3976
7.4 75.51
76
0.736
0.74 76.51
77
75.5
76 76.50
76
修约数字时要一步到位,不能分次修约
例如将13.4565修约为两位有效数字
一次完成修约 13.4565
13
139.8
±0.1 /139.8 100%=±0.07%
第二章 分析化学中的误
差及数据处理
第3节
可疑数据的取舍
1.Q 检验法
2. 格鲁布斯 (Grubbs)检验法
2020/2/28
34
第三节 可疑数据的取舍
解决的问题:
过失误差的判断 方法:a、Q检验法
b、格鲁布斯(Grubbs)检验法
确定某个数据是否可用。
为0.1%)
0.00~10.00mL;20.00~25.00mL;40.00~50.00mL
一、误差和偏差
2.偏差:分析结果与平均值之间的差值
偏差: di Xi X 正、负
平均偏差:无正、负
d
1 n
n i 1
Xi X
1 n
n i 1

分析化学中的误差与数据处理

分析化学中的误差与数据处理

结论:精密度是保证准确度的前提,精密度差, 结论:精密度是保证准确度的前提,精密度差, 说明分析结果不可靠, 说明分析结果不可靠,也就失去衡量准确 度的前提。 度的前提。
允许误差) 公 差(允许误差)
生产部门对分析结果允许误差的一种表示方法 公差的确定: 公差的确定: 1、根据对分析结果准确度的要求 、 2、根据试样的组成和待组分的含量高低 、
E X − XT RE = × 100 % = × 100 % XT XT
相对误差没有单位
测得纯NaCl中Cl的含量为 的含量为60.52%,而理论 例题 测得纯 中 的含量为 , 值为60.66%,求测定结果的绝对误差和相对误差。 值为 ,求测定结果的绝对误差和相对误差。 解:
E = 60.52% − 60.66% = −0.14%
d =
di = × 100 % x
i

n
d n
i =1
=

n
i=1
xi − x n
.
•相对平均偏差 相对平均偏差(relative average deviation) 相对平均偏差 n
d R d = × 100 % = x (∑ xi − x ) n
i =1
x
× 100 %
标准偏差与相对标准偏差
• 标准偏差 标准偏差(standard deviation)
Sx =

i =1
n
( xi − x ) 2 n −1
=

i =1
n
1 n x i2 − ( ∑ x i ) 2 n i =1 n −1
•相对标准偏差 相对标准偏差(relative standard deviation) 相对标准偏差

分析化学中的误差及数据处理

分析化学中的误差及数据处理

第三章 分析化学中的误差及数据处理本章基本要求:1 掌握误差和偏差的基本概念、准确度与精密度的概念和衡量其大小的方式;了解误差的分类、特点、产生的原因及其减免测定误差的措施。

了解准确度与精密度之间的关系和它们在实际工作中的应用。

2 掌握有效数字的概念、有效数字在分析测定中的应用规则、可疑数据的取舍和有效数字的运算规则。

3 掌握平均值的置信区间的概念和计算;掌握t 检验法、F 检验法以及Q 检验法的应用;了解随机误差的分布特征—正态分布。

4 掌握通过选择合适的分析方法、用标准样品对照、减小测量误差和随机误差、消除系统误差等提高分析结果准确度的方法。

分析人员用同一种方法对同一个试样进行多次分析,即使分析人员技术相当熟练,仪器设备很先进,也不可能做到每一次分析结果完全相同,所以在分析中往往要平行测定多次,然后取平均值代表分析结果,但是平均值同真实值之间还可能存在差异,因此分析中误差是不可避免的。

§3.1 分析化学中的误差一 真值(x T )某一物理量本身具有的客观存在的真实值。

真值是未知的、客观存在的量。

在特定情况下认为是已知的:1 理论真值(如某化合物的理论组成,例:纯NaCl 中Cl 的含量)2 计量学约定真值(如国际计量大会确定的长度、质量、物质的量单位如米、千克等;标准参考物质证书上给出的数值;有经验的人用可靠方法多次测定的平均值,确认消除了系统误差。

)3 相对真值(如认定精确度高一个数量级的测定值作为低一级测量值的真值。

(如标准试样(在仪器分析中常常用到)的含量) 二 平均值(x ) 12...nx x x x n+++=强调:n 次测量值的算术平均值虽不是真值,但比单次测量结果更接近真值,是对真值的最佳估计,它表示一组测定数据的集中趋势。

三 中位数 (x M )一组测量数据按大小顺序排列,中间一个数据即为中位数XM,当测量值的个数位数时,中位数为中间相临两个测量值的平均值。

例1. 小 10.10,10.20,10.40,10.46,10.50 大 x =10.33 x M =10.40 例2. 10.10,10.20,10.40,10.46,10.50,10.54 x =10.37 x M =10.43它的优点是能简单直观说明一组测量数据的结果,且不受两端具有过大误差数据的影响。

分析化学中的误差与数据处理

分析化学中的误差与数据处理

分析化学中的误差与数据处理分析化学中的误差与数据处理分析化学是科学领域中的一门重要学科,主要涉及物质的定性、定量分析,其结果的准确性对于科研和实际应用具有重要意义。

然而,由于各种因素的影响,分析结果中不可避免地存在误差。

因此,了解误差的来源和处理方法是保证分析化学结果准确性的关键。

一、误差概念误差是指分析结果与真实值之间的差异。

在分析化学中,误差分为系统误差和随机误差。

系统误差是由固定因素引起的,如仪器校准偏差或试剂不纯等,通常需要进行补偿或校正。

随机误差则是由于随机因素引起的,如环境温度和湿度波动等,这种误差通常是无法避免的。

二、数据处理方法1、数据分析:对实验获取的数据进行统计分析,如平均值、标准差、置信区间等,以评估数据的集中程度和离散程度。

2、统计推断:通过样本数据推断总体特征,如假设检验和方差分析等,以判断实验条件是否满足分析要求。

3、数据处理技术:如平滑滤波、微分分析、积分分析等,用于消除数据中的噪声或提取特征信息。

三、减少误差的方法1、选择合适的试剂和设备:使用高纯度试剂和精确的测量设备,有助于降低系统误差。

2、增加重复次数:通过多次实验取平均值,能够降低随机误差,提高结果的准确性。

3、标准化:通过标准物质的测定以及与标准方法的比对,能够发现和纠正系统误差。

4、校准:对仪器进行定期校准,确保仪器性能稳定,从而降低误差。

四、结论误差与数据处理在分析化学中具有重要意义。

了解误差来源和处理方法有助于提高分析结果的准确性。

通过选择合适的试剂和设备、增加重复次数、标准化和校准等措施,可以有效地降低误差,提高分析结果的准确性。

未来,随着科学技术的不断发展,分析化学中的误差与数据处理方法将会更加完善。

研究人员将继续探索新的方法和技术,以进一步提高分析结果的准确性。

加强分析化学教育和实践,培养专业人才,对于推动分析化学的发展和应用具有重要意义。

总之,误差与数据处理是分析化学中不可或缺的环节。

通过了解误差来源和处理方法,采取有效措施降低误差,可以提高分析结果的准确性,为科学研究和实际应用提供可靠支持。

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

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偏差,并进行误差分析。

3.数据可视化和统计分析:使用适当的图表或图形展示数据分布情况,并进行统计分析,如计算相关系数、回归方程等。

4.结果判断和推导:根据对数据的分析和处理结果,判断实验结果是否符合预期,是否满足实验目的。

在结果推导时,可以利用统计学方法进行数据拟合和求解。

分析化学第二章 误差及分析数据的处理

分析化学第二章 误差及分析数据的处理

性质 影响 消除或减 小的方法
重现性、单向性 、可测 服从概率统计规律、

准确度 校正
不可测性
精密度 增加测定的次数
六、提高分析结果准确度的Байду номын сангаас法
1. 选择恰当的分析方法 2. 减小测量误差
与经典方法进行比较 校准仪器 4. 消除测量中的系统误差 空白试验 对照试验 回收试验
3. 减小偶然误差
1.选择合适的分析方法
系统误差 产生的原因
a.方法误差——选择的方法不够完善
例:重量分析中沉淀的溶解损失;
滴定分析中指示剂选择不当。 b.仪器误差——仪器本身的缺陷 例: 天平两臂不等,砝码未校正; 滴定管,容量瓶未校正。
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(含待测组份或干扰离子)。 d.操作误差——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
d
i 1
n
i
n

0.11% 0.14% 0.16% 0.04% 0.09% 0.11% 5
相对平均偏差
d 0.11% d r 100% 100% 0.29% x 37.34%
标准偏差
2 ( x i x ) i 1 n
s
n 1
(0.11%) 2 (0.14%) 2 (0.16%) 2 (0.04%) 2 (0.09%) 2 0.13% 5 1
回收率越接近100%,方法准确度越高
方法误差 仪器误差 系统误差 试剂误差 操作误差
选择适当的分析方法 校正仪器 空白实验 对照实验
误差
分析测试中,一般对同一试样平行 偶然误差 测定 3~4 次,精密度符合要求即可。

分析化学中的误差及分析数据的处理

分析化学中的误差及分析数据的处理

分析化学中的误差及分析数据的处理分析化学中的误差及分析数据的处理第⼆章分析化学中的误差及分析数据的处理本章是分析化学中准确表达定量分析计算结果的基础,在分析化学课程中占有重要的地位。

本章应着重了解分析测定中误差产⽣的原因及误差分布、传递的规律及特点,掌握分析数据的处理⽅法及分析结果的表⽰,掌握分析数据、分析⽅法可靠性和准确程度的判断⽅法。

本章计划7学时。

第⼀节分析化学中的误差及其表⽰⽅法⼀. 误差的分类1. 系统误差(systematic error )——可测误差(determinate error) (1)⽅法误差:是分析⽅法本⾝所造成的;如:反应不能定量完成;有副反应发⽣;滴定终点与化学计量点不⼀致;⼲扰组分存在等。

(2)仪器误差:主要是仪器本⾝不够准确或未经校准引起的;如:量器(容量平、滴定管等)和仪表刻度不准。

(3)试剂误差:由于试剂不纯和蒸馏⽔中含有微量杂质所引起; (4)操作误差:主要指在正常操作情况下,由于分析⼯作者掌握操作规程与控制条件不当所引起的。

如滴定管读数总是偏⾼或偏低。

特性:重复出现、恒定不变(⼀定条件下)、单向性、⼤⼩可测出并校正,故有称为可定误差。

可以⽤对照试验、空⽩试验、校正仪器等办法加以校正。

2. 随机误差(random error)——不可测误差(indeterminate error)产⽣原因与系统误差不同,它是由于某些偶然的因素所引起的。

如:测定时环境的温度、湿度和⽓压的微⼩波动,以其性能的微⼩变化等。

特性:有时正、有时负,有时⼤、有时⼩,难控制(⽅向⼤⼩不固定,似⽆规律)但在消除系统误差后,在同样条件下进⾏多次测定,则可发现其分布也是服从⼀定规律(统计学正态分布),可⽤统计学⽅法来处理。

⼆. 准确度与精密度(⼀)准确度与误差(accuracy and error)准确度:测量值(x)与真值(,)之间的符合程度。

它说明测定结果的可靠性,⽤误差值来量度:绝对误差 = 个别测得值 - 真实值E=x- , (1) a但绝对误差不能完全地说明测定的准确度,即它没有与被测物质的质量联系起来。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

例2:
用一种新方法来测定试样含铜量,用含量为11.7 mg/kg的标准试样,进行 5次测定,所得数据为:
10.9, 11.8, 10.9, 10.3, 10.0
判断该方法是否可行?(是否存在系统误差)。
解:计算平均值 = 10.8,标准偏差 S = 0.7,n=5,μ=11.7
x n 10.8 11.7 5
CYJ 21
特点:
1)不具单向性(大小、正负不定) 2)不可消除(原因不定)
但可减小(测定次数↑) 3) 分布服从统计学规律(正态分布)
随机误差
多次测量取平均值
CYJ 22
系统误差与随机误差的比较
项目
系统误差
随机误差
产生原因 固定因素,有时不存在 不定因素,总是存在
分类
方法误差、仪器与试剂 环境的变化因素、主
25.0 20.0
15.0
y
10.0
5.0
0.0 15.80 15.90 16.00 16.10 16.20
x
CYJ 24
分析结果表示:
置信度和置信区间
– 测定值或误差出现的概率称为置信度
– 真实值在指定概率下,分布在某一个区间,
这个区间称为置信区间
μ x
ts n 不确定度
x
ts n
,x
ts n
测量点
平均值
真值
CYJ 13
准确度和精密度——分析结果的衡量指标。
(1) 准确度──分析结果与真实值的接近程度 准确度的高低用误差的大小来衡量; 误差一般用绝对误差和相对误差来表示。
(2) 精密度──几次平行测定结果相互接近程度 精密度的高低用偏差来衡量, 偏差是指个别测定值与平均值之间的差值。
(3) 两者的关系 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。
CYJ 33
显著性检验
x (1)对含量真值为T 的某物质进行分析,得到平均值
但 x T 0
(2)用两种不同的方法、或两台不同的仪器、或两个分析员对同
一样品进行分析,得到平均值
但 x1 x2 0
x1, x2
问题:是由随机误差引起,或存在系统误差?
显著性检验
x T 0
x1 x2 0
显著性 检验
t计算
s
0.7
2.87
查表 2-2 t 值表,t
= 2.78
(0.95 , n = 5)
t计算 > t表 说明该方法存在系统误差。
两组平均值的比较的方法(两个不同方法 或 两个分析人员)
1、F 检验法检验两组实验数据的精密度S1和S2之间有无
显著差异:
F计算
s大2 s小2
查表
F计算 F表
精密度无显著差异。
确定某个数据是否可用。 (2) 分析方法的准确性系统误差及偶然误差的判断
显著性检验:利用统计学的方法,检验被处理的问 题是否存在 统计上的显著性差异。 方法:F 检验法和t 检验法
确定某种方法是否可用,判断实验室测定结果准确性
解: 平均值
x 3.0
绝对偏差 d1= -0.1 d2= -0.1 d3= +0.1 d4=+0.1
n
平均偏差 d i1 di 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1
n
4
CYJ 11
标准偏差
n
xi x2
s i1 n 1
2.9 3.02 2.9 3.02 3.1 3.02 3.13.02
分析化学中的误差分析 及数据处理
CYJ 1
一、定量分析中的误差
1、误差与准确度 2、偏差与精密度 3、精密度与准确度的关系 4、误差的分类及减免误差的方法
CYJ 2
二、分析结果的数据处理
1. 随机误差的分布规律 2. 可疑值的取舍 3. 检验系统误差的方法
三、 有效数字
1. 有效数字 2. 修约规则 3. 运算规则
系统误差
显著性差异
校正
非显著性差异
正常
随机误差
CYJ 34
平均值与标准值的比较(方法准确性)
检验一个分析方法是否可靠, 配制已知含量的标准试样, 用 t 检验法将测定平均 值与已知值(标样值)比较:
x n
t计算
s
若 t计算 > t表 ,则与已知值有显著差别(存在系统误差) 若 t计算 ≤ t表,正常差异(偶然误差引起的)。
CYJ 3
问题的提出:定量分析的目的是测得试样中某组分 的含量,因此希望测量得到的是客观存在的真值。 但实际的情况是: 1)如果对一个标样进行测定,采用的是最可靠的 方法,最精密的仪器,很有经验的分析人员,所得 的结果也不可能和真值完全一致。
2)同一个有经验的分析人员对同一样品进行重复测
定,结果也不可能完全一致。说明分析的误差是客 观存在的。
CYJ 6
偏差与精密度
精密度 Accuracy
精密度表示平行测定的结果互相靠近的程度(离 散程度),一般用偏差表示
重复性 再现性
精密度与偏差的关系
偏差越小,精密度越高。
CYJ 7
偏差 : 指个别测定结果与几次测定结果的平均值之差。
偏差的表示有: 绝对偏差、相对偏差 平均偏差 标准偏差
CYJ 8
偏差 (1)绝对偏差:单次测量值与平均值之差
过失误差
重做!
CYJ 16
(2)系统误差
定义:是由于某些已知的或未知的因素造成,而 且具有一定变化规律的误差称为系统误差,又称 偏倚
CYJ 17
(2) 产生的原因
a.方法误差——选择的方法不够完善 例: 重量分析中沉淀的溶解损失、共沉淀现象、灼烧
时沉淀分解或挥发等; 滴定分析中反应进行不完全、干扰离子影响、计量点和
准确度与误差的关系
误差越小,准确度越高。 CYJ 5
真值 xT (True value)
某一物理量本身具有的客观存在的真实值。真值是未知的、
客观存在的量。在特定情况下认为 是已知的:
1、理论真值(如化合物的理论组成)(如,NaCl中Cl的 含量) 2、计量学约定真值(如国际计量大会确定的长度、质量、 物质的量单位等等) 3、相对真值(如高一级精度的测量值相对于低一级精度 的测量值)(例如,标准样品的标准值)
误差、操作误差
观的变化因素等
性质
重现性、单向性(或周 服从概率统计规律、
期性)、可测性
不可测性
影响
准确度
精Байду номын сангаас度
消除或减 小的方法
校正
增加测定的次数
CYJ 23
随机误差的分布规律
1. 测定次数无限多时
性质:
正态分布
对称性 单峰性 有界性 抵偿性
原因:仪器误差、环境误差、操作误差
减小:多次测定取平均值
d xi x
(2)相对偏差:绝对偏差占平均值的百分比
d 100% xi x 100%
x
x
(3)平均偏差:各测量值绝对偏差的算术平均值
xi x
d n
CYJ 9
(4)标准偏差:
Sx
n
( xi x)2
i 1
n 1
CYJ 10
例、有一组测定值
2.9 2.9 3.1 3.1
计算数据的平均值、平均偏差、标准偏差
2、t 检验确定两组平均值之间有无显著性差异
t计算
x1 x2 sp
n1 n2 n1 n2
3、查表 t表 ta ( f ),
sp
(n1 1)s12 (n2 1)s22 n1 n2 2
f n1 n2 2
4、比较
t计算 t表 非显著差异,无系统误差
CYJ 37
定量分析数据的评价---解决两类问题: (1) 可疑数据的取舍 过失误差的判断 方法:Q检验法和格鲁布斯(Grubbs)检验法
CYJ 25
例题
分析铁矿中的铁的质量分数,得到如下数据: 37.45,37.20,37.50,37.30,37.25(%)。 (1)计算此结果的平均值、平均偏差、标准偏差、 (2)求置信度为95%的置信区间。
CYJ 26
解(2)求置信度为95%的置信区间。
n 5, x 37.34%,s 0.13%
4.60
6
2.02
2.57
4.03
7
1.94
2.45
3.71
8
1.90
2.37
3.50
9
1.86
2.31
3.36
21
1.73
2.09
2.85

1.64
1.96
2.58
可疑数据的取舍
A、异常值保留:会使观测结果不准确,参加其后的数据统 计计算影响统计推断的正确性。 B、允许剔除异常值,即把异常值从样本中排除或修正。 (1)对于任何异常值,首先找到实际原因,指示剂加错, 样品量取错,读数错误,记录错误,计算错误等。 (2)统计的方法进行检验!
因此必须对分析结果进行分析,对结果的准确度和 精密度进行合理的评价和准确的表述。
CYJ 4
误差与准确度
准确度指测量值与真实值的接近程度。准确 度用误差表示。
绝对误差: 测量值与真值间的差值, 用 E表示
误差
E = x - xT
相对误差: 绝对误差占真值的百分比,用Er表示
Er =E/T = (x – xT) / xT ×100%
过低等;
系统误差的检验和消除 系统误差的减免 (1) 方法误差—— 采用标准方法,对比实验 (2) 仪器误差—— 校正仪器 (3) 试剂误差—— 作空白实验
如何判断是否存在系统误差??
CYJ 20
相关文档
最新文档