标准曲线

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标准曲线

标准曲线

标准曲线的定义

标准曲线(英文为 standard curve)是指通过测定一系列已知组分的标准物质的某理化性质,而得到的性质的数值曲线。

标准曲线是标准物质的物理/化学属性跟仪器响应之间的函数关系。建立标准曲线的目的是推导待测物质的理化属性。

在分析化学实验中,常用标准曲线法进行定量分析,通常情况下的标准工作曲线是一条直线。

与校正曲线不同,它是以标准溶液及介质组成的标准系列,标绘出来的曲线。校正曲线的标准系列的伴生组分必须与试样相匹配,以便测量结果的准确。只有标准曲线与校正曲线相重合的条件下,才可以用标准曲线来代替校正曲线。

标准曲线的坐标

标准曲线的横坐标(X)表示可以精确测量的变量(如标准溶液的浓度),称为普通变量,纵坐标(Y)表示仪器的响应值(也称测量值,如吸光度、电极电位等),称为随机变量。当X取值为X1, X2,…… Xn时,仪器测得的Y 值分别为Y1, Y2, …… Yn。将这些测量点Xi, Yi描绘在坐标系中,用直尺绘出一条表示X与Y之间的直线线性关系,这就是常用的标准曲线法。用作绘制标准曲线的标准物质,它的含量范围应包括试祥中被测物质的含量,标准曲线不能任意延长。用作绘制标准曲线的绘图纸的横坐标和纵坐标的标度以及实验点的大小均不能太大或太小,应能近似地反映测量的精度。

标准曲线的实用性

这是做标准曲线的重要前提,这个问题实际很简单,就是这样一个问题:我的样品的仪器响应能否用我们所建立的标准曲线来推导其理化属性?答案建立在仪器响应的特异性和标准系列和样品的匹配性上面。一方面我们总是力求仪器的响应对于标准和样品是一视同仁;同时我们也要求我的样本跟标准基体匹配。所以最好的标准是基体匹配标准,最好的标准曲线是工作曲线。这样,我们也很好理解为什么大多数分析要求标准曲线和样品同批测定(除非经过实验,标准曲线的变化不大),同样的道理也可以理解为什么我们在做大批量检测的时候要插入QC检验样本,以考察仪器的稳定性。即使在任何信息未知的情况下,我们还是要做我们的分析测

试的(要不,我们都失业了),因为大家都是用同样的方法做,要错大家一起错;同时也因为我们相信伴随科学的进步,我们所测试的结果的准确性就越接近真理。

标准曲线的点的分布

从不确定度理论推算样本的不确定度时,有二个重要的结论:一、标准曲线的重心点处,所查出来的样品不确定度最小。二、标准的点数越多,样品的不确定度越小。基于这两个结论的标准曲线的做法应该是:在样品浓度的附近尽量的多布标准点。点做多做少,点分布如何,影响的是标准曲线所查出来的样品的理化属性的不确定度。好的测量应该是不确定度小的测量,这在判断样品的结果是否超标或符合限值的时候至关重要。

简单的标准曲线——单点校正

对于分析成本高的测试,单点校正是不得以的选择。现在应用最多的是色谱分析,很多国家标准或国际标准都采用单点校正,实际是建立在色谱分析的高选择性上面:我们的空白一般都很小,我们的线性一般都很好。在有这么多验前概率的支撑下,色谱分析中大量的单点校正不失为一个合理的选择。但单点校正要丢失很多的信息量,这个信息量就是不确定度。

实际的标准曲线

现有方法趋向于标准曲线适用于较宽的样品浓度范围。在较宽的浓度跨度和有限的标准点的情况下,均匀的分布浓度点是最佳选择,这样对该标准曲线覆盖的浓度范围内,对于所有的浓度所提供的信息量都是相同的。奇数点的设置来源于我们的信息,我们总是先知道浓度的范围,在该浓度范围先确定中间点,然后在中间点左右分布对称的标准曲线点,所以出来的总是奇数个点。正如前面强调的是,点多点少,最后影响的是标准曲线所查出样品理化属性的不确定度,到底多大的不确定度是符合要求呢,这就是你在判断样品的结果是否超标或符合限值的时候有重要意义了。

标准曲线的评价

一般认为标准曲线用相关系数来评价好坏,其实最科学的方法是检验直线方程剩余残差的随机性,统计学上采用F检验。英国的RSC下AMC专委对此有专门的TN。

1.一般情况下,若样品溶液组成比较复杂,且有很强的基体干扰的话就用标准加入法,但要考虑背景吸

收和光谱干扰。其他情况可用水标准的工作曲线法或加基体的工作曲线法

2. 含量较低的时候也需要用

2. 1.标准曲线法和标准加入法有什么区别?

a、标准曲线法:

也称外标法或直接比较法,是一种简便、快速的定量方法。

与分光光度分析中的标准曲线法相似,首先用欲测组分的标准样品绘制标准曲线。

具体方法是:用标准样品配制成不同浓度的标准系列,在与待测组分相同的色谱条件下,等体积准确进样,测量各峰的峰面积或峰高,用峰面积或峰高对样品浓度绘制标准曲线,此标准曲线应是通过原点的直线。若标准曲线不通过原点,则说明存在系统误差。标准曲线的斜率即为绝对校正因子。

在测定样品中的组分含量时,要用与绘制标准曲线完全相同的色谱条件作出色谱图,测量色谱峰面积或峰高,然后根据峰面积和峰高在标准曲线上直接查出注入色谱柱中样品组分的浓度。

标准曲线法的优点是:绘制好标准工作曲线后测定工作就变得相当简单,可直接从标准工作曲线上读出含量,因此特别适合于大量样品的分析。

标准曲线法的缺点是:每次样品分析的色谱条件(检测器的响应性能,柱温,流动相流速及组成,进样量,柱效等)很难完全相同,因此容易出现较大误差。此外,标准工作曲线绘制时,一般使用欲测组分的标准样品(或已知准确含量的样品),而实际样品的组成却千差万别,因此必将给测量带来一定的误差。

b、标准加入法,又名标准增量法:

是一种被广泛使用的检验仪器准确度的测试方法。

这种方法尤其适用于检验样品中是否存在干扰物质。

具体方法是:将一定量已知浓度的标准溶液加入待测样品中,测定加入前后样品的浓度。加入标准溶液后的浓度将比加入前的高,其增加的量应等于加入的标准溶液中所含的待测物质的量。

如果样品中存在干扰物质,则浓度的增加值将小于或大于理论值。

标准曲线法适用于标准曲线的基体和样品的基体大致相同的情况,优点是速度快,缺点是当样品基体复杂时不正确。标准加入法可以有效克服上面所说的缺点,因为他是把样品和标准混在一起同时测定的(“标准加入法”的叫法就是从这里来的),但他也有缺点就是速度很慢。

标准曲线法可在样品很多的时候使用,先做出曲线,然后从曲线上找点,那样方便。

标准加入法,适合数量少的时候用。

3. 2.所谓的QA/QC是什么意思?怎么做?为什么要做?

QA 是Quality Assurance 中文意思是“品质保证”

QC 是Quality Control 中文意义是“品质控制”

QA在ISO8402中的定义是“为了提供足够的信任表明实体能够满足品质要求,而在品质管理体系中实施并根据需要进行证实的全部有计划和有系统的活动”。

QC 在ISO8402的定义是“为达到品质要求所采取的作业技术和活动”。

QC的工作主要是产成品,原辅材料等的检验,QA是对整个公司的一个质量保证,包括成品,原辅料等的放行,质量管理体系正常运行等;

QC主要指检验,在质量管理发展史上先出现了“QC”,产品经过检验后再出货是质量管理最基本的要求。

随着QA的出现,企业的质量管理范围进一步推广,包括了整个品质保证题写的范围,质量管理人员的权限也进一步增大。有些企业QA还包括了CS(顾客满意)的业务,就是处理顾客的投诉:分析、对策、顾客满意度调查等业务。

QC主要职能为生产加工过程中的管控及制程数据的统计\分析,并将相关信息提供给其它部门.

QA主要职能为质量体系的建立\完善,以及成品质量的保证.并对市场状况的追踪.

QA偏重于质量管理体系的建立和维护,客户和认证机构质量体系审核工作,质量培训工作等;QC主要集中在质量检验和控制方面。

QA的工作涉及公司的全局,各个相关职能,覆盖面比较宽广,而QC主要集中在产品质量检查方面,只是质量工作的其中一个方面。

线性回归标准曲线法不确定度(检验检疫)

仪器分析中线性回归标准曲线法分析结果不确定度评估 一、前言 对测试方法制定不确定度评估程序是ISO/IEC 17025对实验室的要求[1],也是检验工作的需要。由ISO 等7个国际组织联合发布的《测量不确定度表达指南》[2]采用当前国际通行的观点和方法,使涉及测量的技术领域和部门可以用统一的准则对测量结果及其质量进行评定、表示和比较,满足了不同学科之间交往的需要[3]。采用《测量不确定度表达指南》对测试结果不确定度进行评估,也是检验工作同国际标准接轨的需要。 线性回归标准曲线法是仪器分析中最常用的方法,这类仪器包括原子吸收分光光度计、发射光谱仪、分光光度计、气相(液相)色谱仪等。这类分析测定结果的不确定度都有相似的来源,可概括为仪器精密度、标准物质不确定度及溶液制备过程中带来的不确定度等。因此,可用相似的方法对它们进行评估。本文以ICP-AES 法测定钢铁中磷为例,推导了仪器分析中线性回归标准曲线法测定不确定度的计算方法,并提供了计算过程所需的各参数的采集和计算方法,评估了标准不确定度、自由度和扩展不确定度的数值。 二、测定过程和数学模型 仪器分析中线性回归标准曲线测定方法,利用被测物质相应的信号强度与其浓度成正比关系,通过测定已知浓度的溶液(即标准溶液)的信号强度,回归出浓度-信号强度标准曲线,从标准曲线上得到被测定溶液信号强度相应的浓度。计算过程的数学模型如下: 用y i 和y t 分别表示标准溶液和被测溶液的信号线强度,以x i 和x t 分别表示第i 个标准溶液和被测样品溶液的浓度,i=1~n ,n 表示标准溶液个数,则: y a bx t t =+ (1) 其中, b x x y y x x i i i n i i n = ---==∑∑()() () 1 2 1 (2) a y bx =- (3) (1)式也可表示成: x y a b t t = - (4)

非线性回归分析(常见曲线及方程)

非线性回归分析 回归分析中,当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析;当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时,叫做多元回归分析。此外,回归分析中,又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的,分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法,遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理 两个现象变量之间的相关关系并非线性关系,而呈现某种非线性的曲线关系,如:双曲线、二次曲线、三次曲线、幂函数曲线、指数函数曲线(Gompertz)、S型曲线(Logistic) 对数曲线、指数曲线等,以这些变量之间的曲线相关关系,拟合相应的回归曲线,建立非线性回归方程,进行回归分析称为非线性回归分析 常见非线性规划曲线 1.双曲线1b a y x =+ 2.二次曲线 3.三次曲线 4.幂函数曲线 5.指数函数曲线(Gompertz) 6.倒指数曲线y=a / e b x其中a>0, 7.S型曲线(Logistic) 1 e x y a b-= + 8.对数曲线y=a+b log x,x>0 9.指数曲线y=a e bx其中参数a>0 1.回归: (1)确定回归系数的命令 [beta,r,J]=nlinfit(x,y,’model’,beta0) (2)非线性回归命令:nlintool(x,y,’model’, beta0,alpha) 2.预测和预测误差估计: [Y,DELTA]=nlpredci(’model’, x,beta,r,J) 求nlinfit 或lintool所得的回归函数在x处的预测值Y及预测值的显著性水平为1-alpha的置信区间Y,DELTA. 例2 观测物体降落的距离s与时间t的关系,得到数据如下表,求s 2 解: 1. 对将要拟合的非线性模型y=a/ e b x,建立M文件volum.m如下:

分析化学中的标准曲线

分析化学中的标准曲线

在分析化学实验中,常用标准曲线法进行定量分析,通常情况下的标准工作曲线是一条直线。 标准曲线的横坐标(X)表示可以精确测量的变量(如标准溶液的浓度),称为普通变量,纵坐标(Y)表示仪器的响应值(也称测量值,如吸光度、电极电位等),称为随机变量。当X 取值为X1, X2,…… Xn 时,仪器测得的Y 值分别为Y1, Y2, …… Yn。将这些测量点Xi, Yi 描绘在坐标系中,用直尺绘出一条表示X 与Y 之间的直线线性关系,这就是常用的标准曲线法。用作绘制标准曲线的标准物质,它的含量范围应包括试祥中被测物质的含量,标准曲线不能任意延长。用作绘制标准曲线的绘图纸的横坐标和纵坐标的标度以及实验点的大小均不能太大或太小,应能近似地反映测量的精度。 由于误差不能完全避免,实验点完全落在工作曲线的的情况是极少的,尤其是在误差较大时,实验点比较分散,它们通常并不在同一条直线上,这样凭直觉很难判断怎样才能使所连接的直线对于所有实验点来说误差是最小的,目前较好的方法是对实验点(数据)进行回归分析。 研究随机现象中变量之间相关关系的数理统计方法称为回归分析,当自变量只有一个或X 与Y 在坐标图上的变化轨迹近似一直线时,称为一元线性回归。 2.6.1一元线性回归方程的求法 确定回归直线的原则是使它与所有测量数据的误差的平方和达到极小值,设回归直线方法为 (2-15) 式中a 表示截距,b 表示斜率。 假设Xi 和Yi (i=1,2,3,……,n)是变量X 和Y 的一组测量数据。对于每一个Xi 值,在直线( )上都有一个确定的 值。但 值与X 轴上Xi 处的实际测定值Yi 是不相等的, 与Yi 之差为: (2-16) 上式表示 与直线()的偏离程度,即直线的误差程度。如果全部n 个测定引起的总偏差用 表示,则偏差平方和s 为 (2-17) 在所有直线中,偏差平方和s 最小的一条直线就是回归直线,即这条直线的斜率b 和截距a 应使s 值达到最小,这种要使所有数据的偏差平方和达到最小的求回归直线法称为最小二乘法。 根据数学分析的极值原理,要使s 达到最小,对式(2-17)中的a 、b 分别求偏微分后得到

标准曲线最小二乘法拟合与相关系数

标准曲线的最小二乘法拟合和相关系数 (合肥工业大学控释药物研究室 尹情胜) 1目的 用最小二乘法拟合一组变量(, i = 1-n )之间的线性方程(y = ax+b ),表示两 变量间的函数关系;(开创者:德国数学家高斯)个人收集整理勿做商业用途 一组数据(,,i = 1-n )中,两变量之间的相关性用相关系数(R )来表示。(开 创者:英国统计学家卡尔 皮尔逊)个人收集整理勿做商业用途 2最小二乘法原理 用最小二乘法拟合线性方程时,其目标是使拟合值( 方和(Q )最小。 n n Q=g (并-E (Yj —axj-b/ 整理勿做商业用途 3拟合方程的计算公式与推导 当Q 最小时,加 % ;得到式(2)、式(3): n n n ai = + b£xj 一 £xiyj = 0 1 = 1 [ = 1 i = 1 dQ db = 2 由式(3)和式(4),得出式(4)和式(5): 忖)与实测值()差值的平 式( 1)个人收集 式(2) n n (aj^x.+nb- i = i j = i 整理勿做商业用途 式(3)个人收集

n n n ^Vi=a^\ + b^x i i = 1 i = 1 i = 1 理勿做商业用途 n n S y i = a E X i + nb i = 1 i = 1 收集整理勿做商业用途 个人收集整理勿做商业用途 截距b的计算公式为公式(5),也即: I 11n i= 1 i = 1 式(4)个人收集整 式(5)个人 n 式(4)乘以门,式(5)乘以已1,两式相减并整理得斜率a: n n n i = 1 i = 1 i = 1 斜率(k = xy /xx , n* 积和-和积)式(6)截距 b =(y-x) / n,差平均差)式(7)

早产儿生长曲线图

A systematic review and meta-analysis to revise the Fenton growth chart for preterm infants Tanis R Fenton 1,2*and Jae H Kim 3 Background The expected growth of the fetus describes the fastest human growth,increasing weight over six-fold between 22and 40weeks.Preterm infants,who are born during this rapid growth phase,rely on health professionals to assess their growth and provide appropriate nutrition and medical care. In 2006,the World Health Organization (WHO)published their multicentre growth reference study,which is considered superior [1]to previous growth surveys since the measured infants were selected from communities in which economics were not likely to limit growth,among culturally diverse non-smoking mothers who planned to breastfeed [2].Weekly longitudinal measures of the infants were made by trained data collection teams during the first 2years of this study [3].These WHO growth charts,although recommended for preterm infants after term age [4],begin at term and so do not inform preterm infant growth assessments younger than this age. *Correspondence:tfenton@ucalgary.ca 1 Alberta Children ’s Hospital Research Institute,The University of Calgary,Calgary,AB,Canada 2 Department of Community Health Sciences,The University of Calgary,3280Hospital Drive NW,Calgary,AB,Canada Full list of author information is available at the end of the article ?2013Fenton and Kim;licensee BioMed Central Ltd.This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (https://www.360docs.net/doc/a716337245.html,/licenses/by/2.0),which permits unrestricted use,distribution,and reproduction in any medium,provided the original work is properly cited. Fenton and Kim BMC Pediatrics 2013,13:59 https://www.360docs.net/doc/a716337245.html,/1471-2431/13/59

标准曲线的绘制样本

标准曲线绘制 在分析化学实验中, 常见标准曲线法进行定量分析,一般情况下的标准工 作曲线是一条直线。 标准曲线的横坐标(X)表示能够精确测量的变量(如标准溶液的浓度),称为 普通变量,纵坐标(Y)表示仪器的响应值(也称测量值,如吸光度、电极电位 等), 称为随机变量。当X取值为X1, X2,……Xn时,仪器测得的丫值分别为丫1, 丫2,……Yn。将这些测量点Xi, Yi描绘在坐标系中,用直尺绘出一条表示X 与丫之间的直线线性关系,这就是常见的标准曲线法。用作绘制标准曲线的标准物质,它的含量范围应包括试祥中被测物质的含量,标长准曲线不能任意延。用作绘制标准曲线的绘图纸的横坐标和纵坐标的标度以及实验点的大小均不能太 大或太小,应能近似地反映测量的精度。 由于误差不能完全避免,实验点完全落在工作曲线的的情况是极少的,特别是在误差较大时,实验点比较分散,它们一般并不在同一条直线上,这样凭直觉很难判断怎样才能使所连接的直线对于所有实验点来说误差是最小的,当前较好的方法是对实验点(数据)进行回归分析。 研究随机现象中变量之间相关关系的数理统计方法称为回归分析,当自变 量只有一个或X与丫在坐标图上的变化轨迹近似一直线时,称为一元线性回归。 甦2.6.1 —元线性回归方程的求法 确定回归直线的原则是使它与所有测量数据的误差的平方和达到极小值 设回归直线方法为 9 (2 - 15)

式中a表示截距,b表示斜率 9 (2 - 15)

假设Xi和Yi (i=1,2,3, ……,n)是变量X和Y的一组测量数据。对于每一个Xi值,在直线(卩“+^ )上都有一个确定的旳“从X】值。但哲值与X 轴上Xi处的实际测定值Yi是不相等的, 与Yi之差为: 筈厂& +返AY’F-碍(2—佝 上式表示与直线()的偏离程度,即直线的误差程度。如果全部n个测定引起的总偏差用£(节厂印'表示,则偏差平方和s为 (2 - 17) 在所有直线中,偏差平方和s最小的一条直线就是回归直线,即这条直线 的斜率b和截距a应使s值达到最小,这种要使所有数据的偏差平方和达到最小 的求回归直线法称为最小二乘法。 根据数学分析的极值原理,要使s达到最小,对式(2 —17)中的a、b分别 求偏微分后得到 (2 —18) (2 —19) 是所有变量Xi和Yi的平均值。由于计算离均差较麻烦,可将式(2 — 18)变换为 n是测量的次数,也就是坐标图中实验点的数目。 (2 —20)

最新使用世界卫生组织(WHO)的生长曲线图

使用世界卫生组织(WHO)的生长曲线图 成长不仅是营养的结果,还是遗传因素的结果。种族会影响孩子的成长模式,因此有些国家有他们自己的生长曲线图。不过,世界卫生组织(WHO)的生长曲线图用得最普遍,并被认为是全世界的标准。了解更多关于: ?怎样进行测量 ?怎样将测量应用到生长曲线图中 怎样进行测量 0-24 月龄的孩子进行的典型测量包括: ?头围 ?身长 ?体重 测量应定期进行,以观察可靠的趋势。建议的测量时间间隔包括: ?婴儿(0-12 月龄):每2 个月 ?幼儿:分别在15, 18, 24 和30 月龄 ? 3 岁以上:每年 点击这里获取详细的测量时间表。 头围 头围是在孩子头部最大部分进行的测量。这种测量通常为0-3 岁的孩子进行。测量时应当使用不可拉伸的卷尺。卷尺通常是可弯曲的金属量尺。测量时,卷尺尽可能紧贴着头部最宽围度缠绕。通常,此部位在前额眉毛上方1-2 指宽到后脑勺最突出的部分。测量三次,取精确到0.1 厘米的最大测量值。

在孩子生命的早期,头围是一种很重要的测量,因为它间接地反映大脑尺寸和发育。几乎所有的大脑发育都在两岁以前,因此绘制的头部生长曲线可以作为幼儿大脑健康的通用指标。 了解关于头围-年龄生长曲线图。 身长 身长是为不足24 月龄的婴儿进行的线性测量。24 到36 月龄的孩子,如果无法独立站立,也可以进行身长测量(代替身高)。 身长是在孩子卧位(平躺)时测量的。测量身长最准确的方法是使用校准的身长量板。身长量板应当有一块与板表面垂直的固定头部挡板和一块可移动的足板。测量时,将孩子平放在板上,头靠着固定挡板。确定孩子没有穿鞋或戴帽子。有个助手也许可以帮助保持孩子不动并在板中间。让孩子的腿伸直,调整活动足板,使孩子的脚底靠着足板。精确到0.1 厘米记录身长。

标准曲线的绘制

标准曲线绘制 在分析化学实验中,常用标准曲线法进行定量分析,通常情况下的标准工作曲线是一条直线。 标准曲线的横坐标(X)表示可以精确测量的变量(如标准溶液的浓度),称为普通变量,纵坐标(Y)表示仪器的响应值(也称测量值,如吸光度、电极电位等),称为随机变量。当X取值为X1, X2,…… Xn时,仪器测得的Y值分别为Y1, Y2, …… Yn。将这些测量点Xi, Yi描绘在坐标系中,用直尺绘出一条表示X与Y 之间的直线线性关系,这就是常用的标准曲线法。用作绘制标准曲线的标准物质,它的含量范围应包括试祥中被测物质的含量,标准曲线不能任意延长。用作绘制标准曲线的绘图纸的横坐标和纵坐标的标度以及实验点的大小均不能太大或太小,应能近似地反映测量的精度。 由于误差不能完全避免,实验点完全落在工作曲线的的情况是极少的,尤其是在误差较大时,实验点比较分散,它们通常并不在同一条直线上,这样凭直觉很难判断怎样才能使所连接的直线对于所有实验点来说误差是最小的,目前较好的方法是对实验点(数据)进行回归分析。 研究随机现象中变量之间相关关系的数理统计方法称为回归分析,当自变量只有一个或X与Y在坐标图上的变化轨迹近似一直线时,称为一元线性回归。 2.6.1一元线性回归方程的求法 确定回归直线的原则是使它与所有测量数据的误差的平方和达到极小值,设回归直线方法为 (2-15) 式中a表示截距,b表示斜率。 假设Xi和Yi (i=1,2,3,……,n)是变量X和Y的一组测量数据。对于每一个Xi值,在直线()上都有一个确定的值。但值与X轴上Xi处的实际测定值Yi是不相等的,与Yi之差 为: (2-16)上式表示与直线()的偏离程度,即直线的误差程度。如果全部n个测定引起的总偏 差用表示,则偏差平方和s为 (2-17)

图文举例详细讲解Logistic曲线的回归分析

Logistic曲线的回归分析 例某一品种玉米高度与时间(生长周期,每个生长周期为2-3天,与气温有关)的数据如 表1.所示。用转化为线性方程的方法估计其logistic曲线预测模型。设最大值k为300(cm)。 表1.玉米高度与时间(生长周期)的关系 时间(生长周期)高度/cm时间(生长周期)高度/cm时间(生长周期)高度/cm 10.671212.752297.4620.851316.5523112.7 31.281420.124135.141.751527.3525153.652.271632.5526160.362.751737.55271 67.173.691844.7528174.984.711953.3829177.996.362071.6130180.2 107.732183.8931180.8119.91 3.1基本绘图操作 在Excel中输入时间x与高度y的数据。 选择插入->图表 图87 点击图表,选择“标准类型”中的xy散点图,并点击子图表类型的第一个。

图88 点击下一步,得到如图89。 图89

点击下一步。 图90 分别点击标题、网格线、图例进行修改,然后点击下一步。 图91 点击完成。 图92 右击绘图区,修改绘图区格式,双击做表格,修改坐标轴刻度,最后的散点图。

图93 观察散点图,其呈S型曲线,符合logistic曲线。采用转化为线性方程的方法求解模型。 3.2Logistic曲线方程及线性化 Logistic曲线方程为: y 1 k at me(12) (1)将数据线性化及成图 转化为线性方程为: y'aat 01 (13 ) 其中,y'ln(k/y1),a 0lnm,a1a 具体操作为: 向excel表格中输入y’数据。

生长发育对照“生长曲线图”

近日,卫生部制定并公布了《中国7岁以下儿童生长发育参照标准》。该标准制定的数据来源于“2005年第四次九市儿童体格发育调查”中城区数据。参照标准主要有体重、身高以及头围等,且配有方便、实用的生长曲线图。 “生长曲线图是家长监测孩子生长发育情况更简单、直观的工具。”省儿童医院儿保科主任刘丽君说,儿童生长指标在上下两实曲线之间都属正常,接近中间的实曲线则为平均水平,接近上下两条虚曲线则说明孩子的指标稍高或稍低于正常范围。 家长判断孩子的生长情况,应该动态地观察不同阶段的数据,把各个阶段监测到的数值连成一条曲线,若这条曲线在正常范围内,且与参考曲线呈大体平行,这说明孩子的生长发育是比较正常的。否则,出现偏高或偏低的情况,应尽早带孩子到医院进行检查。 刘丽君主任指出,在孩童生长发育正常的情况下,1岁之前前6个月每个月到医院监测一次,第9个月和12个月各监测一次;1—3岁之间,则半年监测一次;3—7岁至少每年监测一次。若孩子生长发育出现异常,则需根据医生建议定期监测。 此外,对于头围的监测在囟门未闭合之前显得更为重要,主要在孩童2岁之前。头围的增长代表大脑发育情况,若头围过大,则要警惕有脑积水,头围过小则会增加有小头畸形的可能性。 刘丽君主任指出,从临床上来看,贫血、营养不良、微量元素缺乏、呼吸道疾病、肠道疾病等多发于1—3岁的孩童,从而影响孩子的正常发育水平。这个年龄段,家长们更应该注意孩子的营养状况。 如今,厌食的孩子越来越多,但经医生检查后发现,大多为非疾病性厌食,主要是家长们喂养方式不当造成的情绪厌食症,如有的家长以叫骂方式强迫孩子进食等导致孩子厌食。刘丽君主任建议家长们,应在孩子主动进食的情况下科学合理喂养孩子。而且,孩子的食谱应多样化,给孩子多食用一些含优质蛋白的食物,讲究营养均衡。另外,许多家长认为孩子又白又胖才健康,让孩子过多地进食,实际上孩子的体重不应超出儿童生长发育参照曲线的正常范围。孩童肥胖是成人代谢综合征的高发危险因素,会增加患高血压、高血脂、糖尿病等心脑血管疾病的风险。她主张孩子少吃高糖、高脂以及油炸快餐食品。 □本报记者方素菊.corrTxt_01{border-top:1px dashed #F0C8C8;margin-top:10px;}.corrTxt_01 h3{font-weight:bold;padding:5px 0 0 3px;line-height:25px;margin:0;}.corrTxt_01 ul{padding:0 0 0 18px;}.corrTxt_01 ul li{font-size:14px;line-height:%;}.corrTxt_01 a {text-decoration:none;}> 相关阅读:诠释10-11月龄生长发育规律家长应为孩子制作生长曲线图视频:婴儿生长发育及护理保健视频:2-3岁孩子生长发育指标家长应走出孩子生长发育误区为何5月是儿童生长高峰期?视频:婴儿生长发育知多少早产儿面临三大生长挑战4-5个月婴儿生长发育规律 了解育儿知识,看育儿博文和论坛,上手机新浪网亲子频道

学前儿童生长发育的评价方法

学前儿童生长发育的评价方法 (一)常用的评价方法 生长发育评价在儿少卫生工作中应用广泛,主要用于:①评价个体、群体儿童少年现时的生长发育水平,处于什么等级。②筛查、诊断生长发育障碍、评价营养和生活环境因素对生长发育的影响,提供保健咨询建议。③列入社区健康水平的指标体系,通过观察指标变化,评价各项学校卫生措施的实效,作为实施学校卫生监督的依据。根据这些需要,生长发育评价的基本内容包括生长发育水乎、生长发育速度、各指标相关关系等三个方面。 选择合理的评价方法,是进行正确评价的关键。迄今没有一种方法能完全满足对个体、群体儿童的发育进行全面评价的要求。因此,应根据评价目的选择适当的方法,力求简单易行,直观而不需要附加计算;可结合体格检查、生活环境条件、健康和疾病状况进行综合分析,以得出较全面、准确的评价结果。 (二)指数法 指数法利用数学公式,根据身体各部分的比例关系,将两项或多项指标相关联,转化成指数进行评价。本方法计算方便,便于普及,所得结果直观,应用广泛。常用指数有: (1)身高体重指数,表示单位身高的体重,体现人体充实度,也反映营养状况。 (2)身高胸围指数,反映胸廓发育状况,借以反映体型。 (3)身高坐高指数,通过坐高和身高比值,反映人体躯于和下肢的比例关系,反映体型特点。可根据该指数大小,将个体的体型分为长躯型、中躯型和短躯型。 (4)BMI指数(body mass index,BMI,体重kg/身高m2),又称体重指数。近年来受国内外学者高度重视,认为它不仅能较敏感地反映身体的充实度和体型胖瘦,且受身高的影响较小,与皮脂厚度、上臂围等反映体脂累积程度指标的相关性也高。我国已建立的"学龄儿童青少年BMI超重、肥胖性别一年龄别筛查标准",是BMI在儿童生长发育领域的具体应用。l8岁时该指数≥24和≥28,可分别筛查为超重和肥胖。 (5)握力指数和背肌力指数:均利用肌力与体重的密切关系,借助单位体重的握力和背肌力校正体重的影响,分别显示上臂和腰背部的肌肉力量,比原指标更具可比性。 (6)肺活量指数:分别利用肺活量和体重、身高的密切关系,利用单位体重或身高校正肺活量,以更确切反映机体肺通气能力的大小。 由于身体指数存在显着的种族、域乡、性别、年龄和身高等差异,应结合专业知识应用,注意克服指数的机械性弱点。制定和应用评价标准时应注意以下问题:①不能忽视身高因素。同性别、年龄而身高不同的儿童,身材高大而粗壮者和身材矮小而瘦弱者可同样被评价为"体型匀称".克服方法是利用年龄别身高标准,先筛出那些生长发育迟滞者。②充分注意指数(尤其源自体格指标者)鲜明的种族、地区差异。③大多数指数呈非正态分布。因此,最好依据百分位数法先将指数分若干等级,确定其等级含义。 (三)等级评价法 等级评价法是离差法(用于评价个体、群体儿童少年生长发育现状的常用方法)中最常用的一种。它利用标准差与均值的位置远近,划分等级。评价时将个体该发育指标的实测值与同年龄、同性别相应指标的发育标准比较,以确定发育等级。国内最常用五等级评价标准见表9-1. 一般生长发育评价中,身高和体重是最常用的指标。个体的身高、体重值在判定标准均值±2个标准差范围内(约占儿童总数的95%)均可视为正常。但在均值±2个标准差外的儿童少年,不能据此定为异常;需定期连续观察,结合其他检查,慎重做出结论。个体的体重有升有降,易受内外环境影响。若儿童体重连续数月下降,则应先排除疾病再评价营养状况。 等级评价法亦可用于集体儿童的发育评价,称"等级百分数法".评价时先将两个班或两所学校所有学生的测量资料,分别按不同发育指标,采用统一标准,对照相应的等级评价标准,确定各个体的等级。

线性回归分析的基本步骤

线性回归分析的基本步骤 步骤一、建立模型 知识点: 1、总体回归模型、总体回归方程、样本回归模型、样本回归方程 ①总体回归模型:研究总体之中自变量和因变量之间某种非确定依赖关系的计量模型。Y X U β=+ 特点:由于随机误差项U 的存在,使得Y 和X 不在一条直线/平面上。 例1:某镇共有60个家庭,经普查,60个家庭的每周收入(X )与每周消费(Y )数据如下: 作出其散点图如下:

②总体回归方程(线):由于假定0EU =,因此因变量的均值与自变量总处于一条直线上,这条直线()|E Y X X β=就称为总体回归线(方程)。 总体回归方程的求法:以例1的数据为例 由于01|i i i E Y X X ββ=+,因此任意带入两个X i 和其对应的E (Y |X i )值,即可求出01ββ和,并进而得到总体回归方程。 如将()()222777100,|77200,|137X E Y X X E Y X ====和代入 ()01|i i i E Y X X ββ=+可得:0100117710017 1372000.6ββββββ=+=?????=+=?? 以上求出01ββ和反映了E (Y |X i )和X i 之间的真实关系,即所求的总体回归方程为:()|170.6i i i E Y X X =+,其图形为:

③样本回归模型:总体通常难以得到,因此只能通过抽样得到样本数据。如在例1中,通过抽样考察,我们得到了20个家庭的样本数据: 那么描述样本数据中因变量Y 和自变量X 之间非确定依赖关系的模型 ?Y X e β =+就称为样本回归模型。 ④样本回归方程(线):通过样本数据估计出?β ,得到样本观测值的拟合值与解释变量之间的关系方程??Y X β=称为样本回归方程。如下图所示: ⑤四者之间的关系: ⅰ:总体回归模型建立在总体数据之上,它描述的是因变量Y 和自变量X 之间的真实的非确定型依赖关系;样本回归模型建立在抽样数据基础之

长高秘诀:用生长曲线图

可不要小看孩子每次体检时医生使用的小小的格子和划出的点线,对孩子生长发育过程中的生长曲线加以重视,是及时发现问题和采取对策的关键。下面是如何能够从简单的格子和图表中得到更多我们需要的东西。 1、热心于孩子的发育曲线 每次带孩子去检查身体或做常规保健,要仔细观察医生是否给他量了身高和体重,并且详细地记在了生长发育监测表上。 2、看看医生是否使用了最新的图表 每隔几年,国家会根据调查结果制定新的儿童生长发育监测表和标准,要保证医生使用的是最新的图表。 3、比较相临两次检查结果 保证孩子的检查具有连续性,并且每次检查方式是一样的。从身高角度来说,孩子每次查身高时应站得笔直,并且脱掉鞋子。3岁以下的孩子可以笔直地躺着量身长,称体重最好是每次都脱光衣服和尿裤,以得到净重。 4、保留自己的记录 如果可以,向医生要一份复印件,或者自己制作一个图表,每次检查都带着,并做好详细记录,这会是一个非常有意义的纪念品。 5、不要从字面上理解测量结果 医生不会对一次偶然的测量结果表示担心,他们关注的是孩子发育的长期的倾向。例如,一次流感或者其他疾病可能会使孩子的生长发育出现倒退,而季节性快速生长(春天一般是孩子们发育最快的季节)和年龄上的快速发育期都会使测量结果出现暂时超前。不要仅仅专注于某个数字,只要孩子的生长发育一直保持稳定的速度,并且处于他这个年龄的平均值百分比中,不管他是高点儿还是矮点儿,都是正常的。 6、了解警戒线 如果孩子的发育突然横跨两条曲线,如从50%掉到10%;或者突然进入极端,如跳到5%以下或95%以上,就要提高警惕了。也许他会有肥胖的危险或者因为某种慢性疾病而影响了正常的生长发育,都需要看医生了。 生长加速期 0~12个月:在生命的最初一年里,刚做了妈妈的你很可能会发现孩子的食量忽然间增大了,几乎总是处于饥饿状态,在最初的几个月,这一现象表现得尤其明显,这种突然增加的食欲正是孩子生长加速期的表现。第一年里,比较突出的几个阶段是10天~3周,6周,3个月,6个月。绝大多数婴儿在满一岁时,可以达到出生体重的3倍,身高增长25厘米。 1岁:生长放慢了速度,但你的宝贝平均可以增加10~13厘米,每月体重增加230克。 2岁:大部分孩子在这一年会增加8~10厘米,并增长1400~1800克。到了3岁,孩子们会达到他们成年身高的50%,但之后生长速度明显放慢,直到青春期再次加速。 3岁:到这一年末,孩子会增加5~8厘米,身高约达到出生身长的两倍。 4~10岁:在这几年当中,孩子们大约每年增长5厘米,增加2750克。有些孩子在6~8岁期间会经历一次小小的生长加速。 青春期:女孩子的青春期从8~13岁开始,她们大约会增长2~25厘米,体重共增加7000~25000克,直到达到最后的成年体格。男孩子的青春期开始于10~15岁,他们的身高大约增加10~30厘米,体重增加7000~30000克。

曲线回归分析

曲线回归分析 SPSS里的曲线回归要求自变量与因变量的类型都为数值型的连续变量。如果选择了时间作为变量,曲线估计过程中将自动生成一个时间变量,其在各观测记录之间的间隔是等长的。同时要求因变量也是时间顺序数据。 SPSS的曲线估计模块能够自动拟合包括线性模型、对数曲线模型、二次曲线模型和指数曲线模型在内的十几种曲线模型。输出的统计量包括模型的回归系数、复相关系数、调整R方和方差分析表等。由于曲线估计的内容比较复杂,所以经常通过变量替换的方法把不满足线性关系的数据转换为符合线性回归模型的数据,再利用线性回归进行估计。 在一元回归中,若因变量和自变量相关的趋势不是线性分布,呈现曲线关系。这种情况可以利用SPSS提供的曲线估计过程(Curve Estimation)方便地进行线性拟合,选出最

图4-1 线回归对话窗口 3) 设置分析变量 设置因变量:从左侧的变量列表框中选择一个或多个因变量进入“Dependent(s)”框。本例子选“生存率”变量为因变量。 设置自变量:选择一个变量为自变量,进入“Independent”框,也可选取“Independent”框中的“Time”项,即以时间为自变量。本例子选“叶龄”变量为自变量。 选择标签变量: 选择一个变量进入到“Case Labels”框中,该变量为标签变量,可以利用该变量的值在图上查找观测值。本例子没有标签变量。 4)选择曲线方程模型 在“Models”框中选择一个或多个回归方程模型,这11个模型都可化为相应的线性模型。其中各项的意义分别为: (1) Linear 线性模型 (2) Quadratic 二次模型 (3) Compound 复合模型 (4) Growth 生长模型 (5) Logarithmic 对数模型 (6) S 形模型 (7) Cubic 抛物线模型 (8) Exponential 指数的模型 (9) Inverse 倒数模型

如何使用生长曲线图

如何使用生长曲线图? 生长曲线图很重要,那父母应该如何掌握使用方法呢?崔其亮教授提出了以下几个要点: 1、生长曲线图底部的直线代表孩子的年龄,每一小格表示一个月。旁边的竖条代表孩子的体重。 2、当你给孩子称体重时,在底部找月龄,在旁边的竖条找体重,然后在两者交叉处划一小圆点。 3、当你给孩子称过几次体重之后,你可以将几个黑点连成线,这就是孩子的生长曲线。 4、生长曲线图上有两条曲线是参考线,两者间的范围代表孩子是否健康成长。 “生长曲线图”意义是将100个同年龄儿童身高、体重、头围的数值作出统计与测量,画出常态分布曲线图,排在中间位置数值称为“第50百分位”,这通常就是最多数的一群。以体重来看,排在第97百分位数值的宝宝,表示该体重表现在同年龄孩子宝宝来说,属于体重较重的一群,反之,排在第3个百分位的宝宝就表示体重不足。不过,崔其亮教授强调,“生长曲线图并非单看其中一个点,身高、体重、头围三者缺一不可,且环环相扣,要正确判读,还是需靠医师的专业分析。” 1、认识生长发育监测图 ●生长发育监测图有分为男童和女童两种。 ●生长发育监测图底部的直线代表孩子的年龄,每一小格表示一个月。旁边的竖条代表孩子的体重。 ●当你给孩子称体重时,在底部找月龄,在旁边的竖条找体重,然后在两者交叉处划一小圆点。 ●当你给孩子称过几次体重之后,你可以将几个黑点连成线,这就是孩子的生长曲线。 ●生长监测图上有两条曲线是参考线,两者间的范围代表孩子健康生长,称“健康之路”。

2、如何根据生长发育监测图,判断孩子生长是否达到标准? 将孩子的生长曲线与参考曲线相比较,我们由此可得知孩子随年龄增长体重增加的情况: 如果发现生长发育不良情况,可以向当地的医疗保健单位医生咨询,获得保健指导。

世卫组织最新标准-(0-5岁)体重生长曲线图身高生长曲线图BMI生长曲线图

世卫组织最新标准-(0-5 岁)体重生长曲线图~身咼生长曲线图? BMI生长曲线图 世界卫生组织的最新标准是完全根据母乳宝宝的生长情况制定的。而我国的标准是综合国内不同地区和不同喂养分方式的数据统计出来的。 但这样的数据并不能说明它更正确,而恰恰会由于混合或人工喂养宝宝的因素使数据偏高。 这些新指标是基于8440名母乳喂养的孩子的生长发育状况做出的。 与吃母乳的婴幼儿比起来,吃配方奶的孩子体重比吃母乳的孩子要增长得快些。而“世卫组织”旧的有关婴幼儿的成长发育指标却是根据吃配方奶的孩子的发育情况制定的,这就意味着这一套标准存在着重大缺陷。 从1997年到2003年间,世界卫生组织对包括巴西等6个国家的孩子进行了跟踪调查。这些孩子来自巴西、加纳、印度、挪威、阿曼和美国等6个不同的国家,身体都很健康,且他们的母亲都不吸烟,对孩子的照顾也非常周到。而之前的指标只是取单独一个国家的儿童为样本(也就是美国儿科学会公布的美国婴幼儿生长发育曲线)。 男宝体重生长曲线图— 女宝体重生长曲线图 男宝身高生长曲线图 女宝身高生长曲线图

男宝BMI生长曲线图 女宝BMI生长曲线图 新的婴幼儿生长发育指标中还包含了身体质量指数(BMI二体重(公斤)宁身高(米)的平方,单位为公斤/平方米),这是WHC首次 在婴幼儿生长发育指标中引入此项指标。BMI为评估体重与身高比例 提供了工具,对于监控孩子的肥胖症非常有效。它是评估儿童健康的一个重大革新。 男宝宝体重生长曲线图 irihH-i rib rd r-■■? Mfa r?M ?f?专家认为,新指标的发表不会给中国孩子生长发育情况带来大影 响。我国每10年都要在北部、中部、南部各选三地,对0-18岁儿童 和青少年的身高、体重等情况进行调查统计,并综合了各种喂养方式,

标准曲线,拟合曲线与相关系数

相关系数、标准曲线与回归方程 相关系数(r)是衡量两个变量之间的相互关系的一个参数。两个变量之间的相互关系大体上可以分为3种,正相关、负相关和无关,如果细分还有完全正相关r=1和完全负相关r=-1。一般说来,相关系数r的绝对值大于0.8就可以认为两个变量有很强的相关性。 相关系数的求解方程很复杂【表达式如下】,很少有人专门笔算,用很多软件和带有统计功能的计算器都能计算。在大家熟悉的Excel里面就是函数“CORREL”。 从道理上说,首先求得两个变量相关系数,确定了两个变量之间的相互关系,在此之后才能能确定两个变量之间是一种什么关系,然后去建立回归方程,但是绝大多数计算时候并不需要一个这样的过程。比如液相中的样品浓度和响应值之间的关系很明显就是一种正先关,稀释倍数与响应值之间很明显就是一种负相关。这样做的确省事多了。 液相中常用的外标法所用的曲线常被称为是标准曲线,其实不是这样的。标准曲线(standard curve)是由标准品含量和其产生的响应值组成的坐标点连接而成的线,几乎不能画成直线。而外标法用的是拟合曲线(fit curve),是通过最小二乘法计算出来的,都是直线。 另外,标准曲线都会通过所有的标准点,而拟合曲线几乎不会通过任何一个标准点(如果你的保留足够多的有效数字)。标准曲线在标准点上是没有计算误差的,而把标准点的横坐标带入拟合曲线方程是很少能得到该点纵坐标,如果有幸计算值刚好等于纵坐标的值,也不要高兴太早,因为这种结果是由于有效数字保留近似而成的。 标准曲线没有拟合曲线方便,当时不是所有拟合出来的曲线都能用,必须要与标准曲线很吻合才能用,什么样的情况才算很吻合呢?这个就需要用到相关系数r了。一般药典规定液相方法的r的绝对值不得小于0.998,也就是r的平方不小于0.996。常用的Excel回归给出的是r的平方。 拟合曲线是一条标准的直线,是直线就会很容易得出他的方程,回归方程就是这条曲线的方程。方程一般有两个常数,离因变量近的是回归系数,加号或者减号后面的是截距。回归系数实在没有什么好说的,截距的问题多一些。对于有些试验来说截距似乎是非常正常的,截距大于零,可以理解为背景较参比高,截距小于零可以理解背景比参比低。但是对于液相来说就很难理解了,因为从理论上讲背景都是一样的,而且经过分离没有其他成分干扰。

标准曲线的绘制吸光度标准曲线绘制

标准曲线的绘制-吸光度标准曲线绘 制 生物化学实验报告ALT与其吸光度的标准曲线绘制 采集样本:广西医科大学口腔医学2016级13班四个组中7组生物化学实验数据采集时间:2016年11月15日2016~2016上学期第十一周周一下午采集人:何洁梅 一、几组ALT与其吸光度的标准曲线数据记录 ALT活力单位A520吴修团1组A520黎丁菱1组A520杨璇璇1组A520谢晓兰2组A520莫雪玲2组A520李文良3组A520文全海4组 00000000

二、各采集样本汇总图 样本1测定得待测血清ALT活力单位为50U/L 样本2测定得待测血清ALT活力单位为 97U/L 样本3测定得待测血清ALT活力单位为 135U/L 样本4测定得待测血清ALT活力单位为 70U/L 样本5测定得待测血清ALT活力单位为 148U/L 样本6测定得待测血清ALT活力单位为

45U/L 样本7测定得待测血清ALT活力单位为 98U/L 四、采集数据处理结果分析 1.数据总结 样本编号测定的ALT活力单位是否大于40U/L正常/非正常 150是非正常 297是非正常 3135是非正常 470是非正常 5148是非正常 645是非正常 798是非正常 平均值92均为“是”均为“非正常” 2.针对数据处理结果的分析 采集的7组数据经标准曲线测量后,得到的ALT活力单位值均大于40,即均为非正常值,综上,认为待测血清中ALT 含量超于正常值。 3.针对源数据的分析

采集的7组数据中样本4、5、6的数据经画图后可基本分布呈过原点的线性关系,符合理论规律,但其他的数据误差较大。另外,比较符合理想标准曲线的4、5、6样本的三个ALT活力单位值也存在较大的出入。 4.经分析,总结可能的误差来源如下 配置丙酮酸标准溶液、底物溶液、磷酸缓冲液的混合溶液时,丙酮酸标准溶液的剂量都很小,容易造成误差。 加入2,4—二硝基苯肼的时间可能有误差,保温的时间,以及加入NaOH 以停止反应的时间都有可能有偏差,容易造成较大。如何用EXCEL绘制标准曲线 Excel是Microsoft offices系统的重要组成,它是界于WORD字处理软件与ACCESS数据库软件之间的电子表格工具,功能十分强大,特别适合于日常工作使用。使用得好,完全比目前所有的检验科办公系统优秀。 现就先介绍一下如何使用Excel绘

男孩健康生长曲线图(图)

下列各曲线表示儿童的平均生长情况(连续的曲线)以及经正规测量得出的数值范围。你可以通过给孩子称体重、定期测量其头围的尺寸,然后在图纸上画出他的生长曲线。他的曲线形态应与“平均”曲线极为接近才算健康和正常,因为“平均”曲线显示的是健康的生长速度。 头围 保健员或医生用卷尺恰在婴儿眉毛和两耳的上方绕过头部最膨大的部分一圈,测出的尺寸既是头围。在1岁以内,头围是比身长更容易测量的并用来评价婴儿健康生长的一项标准。 决定孩子衣服尺码的参考数据: 0~3个月身长60厘米体重到4.5公斤 3~6个月身长70厘米体重到6.5公斤 6~12个月身长80厘米体重到8.5公斤 12~18个月身长85~90厘米 18~24个月身长90~100厘米 孩子的身高 大约每6个月就给孩子测量1次身高,方法是:让孩子不穿鞋,两脚并拢地紧靠墙壁的某一固定的地方站好。将直尺与墙壁成直角地放在孩子的头上,按此高度在墙上作好标记,然后测量从地面到标记的距离,测出的数据既是孩子的身高。如果孩子在一短暂的阶段生长缓慢,你不必担心,但是如果连续两次测出的数值都很低的话,就要去看医生。

平均数 数值范围。次数值范围是在正常儿童中经可靠的测量得出的数值范围。94%的男孩都在这个数值范围之内。 婴儿的体重 婴儿体重的增加,在整个第一年中是反映其一般体质和健康状况的一项必不可少的指标。你可要求保健员或医生每个月给他称重一次,称重时只包一块干净的尿片。如果你怀疑他体重的增加可能不正常,可以要求增加称重次数。 孩子的体重

过了第一个生日以后可每6个月给他称重1次,称重时只包一块干净的尿片或全裸。孩子体重的增加不可能是稳定不变的,而是缓慢生长期与快速二者最后可相互补偿平衡。不应出现减重的情况,在他身高达到一定标准前,体重最多只会是出现一个暂停增加的阶段,如果孩子的体重有下降,或者连续两次测出的结果都比你预期的少,应征询医生的意见。

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