分析测试结果准确度的评价

小结2:
1. 方法比较： t 检验——检验方法的系统误差(或准确度） F检验——检验方法的偶然误差（或精密度） Q或G 检验——离群值的取舍 2. 检验顺序： Q或G检验 → F 检验 → t检验
步骤：
a．求合并的标准偏差：
s=
ｂ．计算ｔ值：
(n1 − 1)s12 + (n2 − 1)s 22
n1 + n2 − 2
t计
| x1 − x 2 | = S合
n1 n 2 n1 + n 2
ｃ．查t表（总自由度f＝f1+f2＝n1+n2-2）,比较： 若 t计>t表 , μ1≠μ2,两组数据不属同一总体 表示两组数据之间有显著性差异 若 t计<t表 , μ1=μ2,两组数据属同一总体 表示两组数据间无显著性差异 p28, 例2-10 (F检验, t检验)
四、 分析测试结果准确度的评价
(一) 分析测试结果准确度的评价 1．用标准物质评价分析结果的准确度 2．用标准方法评价分析结果的准确度 3．通过测定回收率评价分析结果的准确度
(二) 显著性检验
1.Ｆ检验法
检验两种方法的精密度有无显著性差异。如果 无显著性差异，再用t检验法确定两种方法的准确度 有无显著性差异。 2. t检验法 分析方法准确度的检验—检验是否存在系统误差来自百度文库
2. t 检验法 分析方法准确度的检验—系统误差的判断 (1)平均值与标准值(μ)的比较 a . 计算t 值
t 计算 =
x−μ s
n
b . 根据测定次数n和置信度P,查表得到t表
c . 比较t计与t表 若t计>t表 ,表示有显著差异,存在系统误差, 被检验方法需要改进。 用。 若t计<t表 ,表示无显著差异，被检验方法可以采
p27, 例2-9
(2)两组数据的平均值比较（同一试样）
新方法与标准方法测定的两组数据 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 设：两组分析数据分别为x1,s1,n1和x2,s2,n2 先用F检验比较两组数据的方差，若精密度无显 著差异（s1=s2=s合），再用t检验法确定两组数据之 间是否存在系统误差，即两组数据平均值是否存在显 著性差异。
小结1：
数据检验解决两类问题: 1. 离群数据的取舍—过失误差的判断 离群值检验：用数理统计方法检验离群值是否 应舍弃。 方法：Q检验法和Grubbs检验法。 结论：确定某个数据是否可用。
2. 分析方法的准确性—系统误差的判断 显著性检验：用数理统计方法检验数据间是否 存在显著性差异。 方法： F 检验法和t 检验法 结论：确定某种方法是否可用；实验人员或实验室 认证是否合格或达标。
1.Ｆ检验法
检验两种分析方法的精密度是否存在显著性差异。 步骤： （1）计算两种方法测定结果的平均值（x1, x2) 和标准偏差(s1,s2) （2）计算两个样本的方差s2 （2）计算Ｆ值：
（3）在一定的置信度(95%)和相应自由度(f大,f小) 下,查Ｆ值表,将F计与F表作比较： 若F计>F表，两组数据的精密度存在显著差异。 即，s1和s2有显著差异 可推断：x1和x2有显著差异,不必继续t检验 若F计<F表，两组数据的精密度无显著差异。 再用t检验法检验两组数据的准确度有无 显著性差异。即，x1和x2是否存显著差异。 p26, 例2-8