标准曲线
什么叫标准曲线
什么叫标准曲线标准曲线是指在一定条件下，用标准物质制备的一系列溶液，其浓度与检测信号的关系所绘制的曲线。
标准曲线通常用于定量分析中，通过测定待测物质的检测信号，利用标准曲线可以准确地确定待测物质的浓度。
标准曲线的建立是定量分析的基础，其准确性和可靠性直接影响到最终结果的准确性。
因此，了解标准曲线的概念、建立方法和应用是十分重要的。
标准曲线的建立通常需要以下几个步骤，首先，选择适当的标准物质，并按照一定的比例将其稀释成一系列已知浓度的溶液；其次，利用适当的检测手段（如光谱法、色谱法、电化学法等），测定这些标准溶液的检测信号；然后，利用实验数据绘制标准曲线，通常是以浓度为横坐标，检测信号为纵坐标，绘制出一条曲线；最后，通过待测物质的检测信号，利用标准曲线可以准确地确定其浓度。
在建立标准曲线的过程中，有一些注意事项需要特别关注。
首先，选择的标准物质应该纯度高，稳定性好，且易于操作；其次，标准曲线的绘制应该覆盖待测物质的浓度范围，确保在实际分析中能够准确地测定待测物质的浓度；最后，在实际应用中，需要定期检验标准曲线的准确性，以确保分析结果的可靠性。
标准曲线在实际分析中有着广泛的应用。
以光谱法为例，常用的标准曲线包括吸光度曲线、荧光强度曲线等，通过测定待测物质的吸光度或荧光强度，利用标准曲线可以准确地确定其浓度。
在药物分析、环境监测、食品安全等领域，标准曲线都扮演着重要的角色，为定量分析提供了可靠的手段。
总之，标准曲线是定量分析中不可或缺的工具，其建立和应用对于准确测定待测物质的浓度至关重要。
通过了解标准曲线的概念、建立方法和应用，可以更好地理解定量分析的原理和方法，提高实验数据的准确性和可靠性，为科学研究和工程实践提供有力支持。
标准曲线的截距和斜率
标准曲线的截距和斜率
标准曲线是指根据一定的测量方法和标准物质测得的一组数据点所拟合得到的一条函数曲线，通常是用于后续对未知样品进行测量和分析时作为参照的基准。
标准曲线通常采用线性回归模型表示，因此其形式为y = kx + b，其中k 表示斜率，b 表示截距。
在建立标准曲线时，首先需要确定一个适当的标准物质，然后对其进行一系列的浓度（或者其他待测参数）测量，并记录下对应的检测值。
将这些数据点进行拟合，得到的拟合直线即为标准曲线。
通常采用最小二乘法来进行线性回归，以求得最优的斜率和截距。
斜率k 反映了测定结果与待测参数之间的关系强度和方向，即当参数x 增加1个单位时，检测值y 会相应的增加k 个单位。
截距b 反映了实验测定的基础误差，即当参数x = 0 时，检测值y 的基础值。
在后续对未知样品进行测量时，可以通过测得的检测值y，通过标准曲线反推出其对应的浓度（或其他待测参数）x。
总之，标准曲线的斜率和截距是非常重要的参数，在后续的质量控制和检测分析中可以起到关键的作用。
标准曲线计算公式
标准曲线计算公式标准曲线是指在一定条件下，通过实验测定得到的一组标准数据点，通常用于分析和计算其他样品的含量或浓度。
标准曲线计算公式是利用标准曲线上的数据点，通过拟合曲线得到的数学表达式，用于计算未知样品的含量或浓度。
在化学分析、生物学实验等领域，标准曲线计算公式被广泛应用，对于准确测定样品的含量具有重要意义。
标准曲线通常是通过一系列已知浓度的标准溶液进行实验测定得到的。
在实验中，我们通常会测定每个标准溶液的吸光度、荧光强度、电信号等数据，然后将这些数据绘制成标准曲线图。
标准曲线图上的数据点通常呈现一定的规律，我们可以通过拟合曲线的方法，得到标准曲线计算公式。
在化学分析中，常见的标准曲线计算公式包括线性回归方程、指数回归方程、对数回归方程等。
线性回归方程是最常见的标准曲线计算公式，其数学表达式为，y = kx + b，其中y为测定值，x为浓度，k为斜率，b为截距。
通过线性回归分析，我们可以得到标准曲线的斜率和截距，进而利用这两个参数计算未知样品的含量。
除了线性回归方程外，指数回归方程和对数回归方程也在某些特定的实验条件下得到应用。
指数回归方程的数学表达式为，y = ae^(bx)，其中a和b为拟合参数，e为自然对数的底。
对数回归方程的数学表达式为，y = a + bln(x)，其中a和b为拟合参数，ln为自然对数。
这两种回归方程适用于部分实验数据呈现指数增长或对数增长的情况。
在实际应用中，选择合适的标准曲线计算公式是非常重要的。
不同的实验条件、数据特点可能需要采用不同的回归方程进行拟合。
此外，拟合曲线的质量也直接影响到标准曲线计算公式的准确度。
因此，在实验设计和数据处理过程中，需要严格控制实验条件，提高数据的准确性和可靠性。
总之，标准曲线计算公式是实验数据分析的重要工具，通过合理选择回归方程，拟合标准曲线，可以准确计算未知样品的含量或浓度。
在实际应用中，我们需要结合具体的实验条件和数据特点，选择合适的标准曲线计算公式，以确保实验结果的准确性和可靠性。
标准曲线的意义
标准曲线的意义标准曲线是科学实验中常用的一种图表，它能够直观地展示出实验数据的规律性和趋势，为科研工作者提供了重要的参考依据。
标准曲线通常是通过一系列实验数据绘制而成，它可以用来分析和比较不同样本的浓度、含量等物质特征，具有非常重要的意义。
首先，标准曲线可以用来定量分析样本中的物质含量。
通过在实验中制备一系列不同浓度的标准溶液，并对这些标准溶液进行检测，我们可以得到一组实验数据。
将这些数据绘制成标准曲线后，我们就可以通过待测样品的检测数值，根据标准曲线得出样品中物质的含量。
这种方法可以非常准确地确定样品中目标物质的浓度，对于化学分析和生物实验等领域具有非常重要的意义。
其次，标准曲线可以用来验证实验方法的准确性和可靠性。
在科学研究中，我们经常需要对新的实验方法进行验证和比对。
通过制备标准溶液，我们可以对新的实验方法进行测试，然后将实验数据绘制成标准曲线，与已有的标准曲线进行比对。
如果两条曲线吻合度高，那么就说明新的实验方法是准确可靠的；反之，如果吻合度低，就需要重新检查实验方法，找出问题所在。
此外，标准曲线还可以用来评估实验数据的可信度。
在科学研究中，我们经常会遇到一些异常数据或者误差较大的数据。
通过绘制标准曲线，我们可以直观地看出实验数据的分布情况，判断数据的可信度。
如果实验数据点分布在标准曲线附近，并且符合曲线的趋势，那么说明实验数据是可靠的；反之，如果数据点偏离曲线或者出现异常情况，就需要重新检查实验过程，找出问题所在。
总的来说，标准曲线在科学研究中具有非常重要的意义。
它不仅可以用来定量分析样品中的物质含量，还可以用来验证实验方法的准确性和可靠性，评估实验数据的可信度。
因此，科研工作者在进行实验过程中，应该重视标准曲线的绘制和分析，以确保实验结果的准确性和可靠性。
标准曲线
1、?标准曲线的本质分析检测中的标准曲线是指一系列已知含量（浓度/量）的物质与仪器响应/信号之间的关系，数学处理就是曲线方程，图形表示就是标准曲线（图1）。
标准曲线的目的是可以根据标准曲线查出待测物质的含量。
当我们得到一系列已知含量的物质的响应后，就会去建立函数关系，数学上称曲线拟合，由于直线最为简单，所以常常用直线方程加以拟合，当然会用到多项式拟合等其他方式。
标准曲线的核心问题要解决：1、能找到确切浓度的标准物质或标准品。
2、标准系列和待测物质一定要有相同和一致的基体，因为样品基体可能会干扰仪器的响应，从这个意义上讲，样品的前处理实际就是提供标准和样品同样的基体环境，尽量祛除干扰基体。
所以最好的标准系列应该是样品基体匹配的标准系列。
而方法建立过程中首先要考虑的当然是基体干扰的问题，推荐用标准加入曲线和Youden曲线分别考察样品基体所带来的乘积性干扰和加和性干扰。
标准加入曲线就是在样品中加入一系列标准，然后考察该标准加入曲线和标准曲线斜率的统计学差异，若有差异需考虑用标准加入法定量；而Youden曲线就是对样品做一系列稀释，然后用稀释倍数如1/10,1/5,1/2,1对仪器响应做曲线，考察该Youden曲线的截距与0的差别，若有差别则提示有加和性干扰，此时测定值要减去该截距才是真实值。
只有解决了标准曲线与样品基体的匹配问题，我们的定量才可靠。
内标法和替代物的使用则是为了解决仪器和前处理的影响问题。
2、标准曲线的做法按《基于标准样品的线性校准》推荐：1、标准曲线的浓度范围应覆盖正常操作条件下的被测量范围；2、标准样品的组分尽量与被测样品组分一致；3、标准样品的浓度值应等距离的分布在被测量范围；4、标准样品的个数至少应有3个浓度；5、每个标准点至少重复2次，这个重复是指从稀释开始；如果国家标准有相应的浓度系列推荐，尽量按国家标准，如果你要偷懒，比如我要减少标准点，至少要有理论标准支撑，比如至少要3个浓度。
标准曲线法的原理
标准曲线法的原理标准曲线法是一种常用的实验方法，用于测定未知样品中某种化合物的浓度。
它的原理是基于已知浓度的标准溶液与未知浓度的样品之间的光学吸收差异，建立一个标准曲线，从而计算出未知样品中化合物的浓度。
本文将详细介绍标准曲线法的原理。
一、标准曲线的建立标准曲线是通过测定一系列已知浓度的标准溶液的光学吸收值和对应的浓度值，建立一条浓度与吸光度的函数关系曲线。
根据比尔定律（Beer-Lambert Law），吸光度与溶液中溶质的浓度成正比，即： A = εcl其中，A为吸光度，ε为摩尔吸光系数，c为溶质浓度，l为光路长度。
因此，可以通过测定一系列不同浓度的标准溶液的吸光度和浓度，建立一条吸光度与浓度的函数关系曲线，即标准曲线。
二、测量未知样品的浓度在建立了标准曲线之后，就可以用它来测量未知样品中化合物的浓度。
测量的过程如下：1.取一定量的未知样品，加入适量的试剂，使化合物转化成可测量的形式。
2.测量未知样品的吸光度。
3.根据标准曲线，找到吸光度对应的浓度。
4.根据反应液体积和样品质量，计算出未知样品中化合物的浓度。
三、标准曲线法的优缺点标准曲线法具有以下优点：1.准确性高。
由于标准曲线是通过一系列标准溶液建立的，所以可以保证测量结果的准确性。
2.适用范围广。
标准曲线法适用于各种化合物的测量，只要能够建立标准曲线。
3.灵敏度高。
标准曲线法可以测量非常低浓度的化合物，因为它可以通过调整反应条件来提高灵敏度。
标准曲线法也存在以下缺点：1.建立标准曲线需要一定的时间和耐心。
2.标准曲线的测量需要使用特定的仪器和试剂，成本较高。
3.标准曲线法只能测量单一化合物的浓度，不能同时测量多个化合物的浓度。
四、应用标准曲线法广泛应用于各种领域，如环境监测、药物研发、食品安全等。
以下是一些实际应用的例子：1.环境监测。
标准曲线法可以用于测量空气中的有害气体、水中的污染物等。
2.药物研发。
标准曲线法可以用于测量药物的纯度、含量等。
标准曲线计算
标准曲线计算标准曲线计算是实验室常见的一种分析方法，通过建立标准曲线，可以准确地测定样品中目标物质的浓度。
本文将介绍标准曲线计算的基本原理、步骤和注意事项。
一、基本原理。
标准曲线计算是利用已知浓度的标准溶液进行测定，通过测定标准溶液的吸光度和浓度的关系，建立吸光度与浓度的标准曲线，再通过测定待测样品的吸光度，利用标准曲线计算出待测样品中目标物质的浓度。
二、步骤。
1.准备标准溶液，根据实验需要，选择合适的标准品，按照一定比例配制成一系列已知浓度的标准溶液。
2.测定吸光度，使用分光光度计或其他光学仪器，分别测定各个标准溶液的吸光度，记录下吸光度值。
3.绘制标准曲线，将吸光度值作为纵坐标，浓度值作为横坐标，绘制标准曲线图。
4.测定待测样品，使用同一测定条件，测定待测样品的吸光度值。
5.计算浓度，根据待测样品的吸光度值和标准曲线，计算出待测样品中目标物质的浓度。
三、注意事项。
1.标准曲线应当在同一条件下进行测定，如使用同一仪器、同一光源、同一波长等。
2.标准曲线的选择应当覆盖待测样品中目标物质的浓度范围，以保证测定的准确性。
3.测定吸光度时，应当注意避免杂质对测定结果的影响，如使用对照溶液进行校正。
4.标准曲线计算的结果应当进行合理性评价，如相关系数、回归方程等，以确定标准曲线的可靠性。
5.在实际操作中，应当注意操作规范，避免实验误差对结果的影响。
四、总结。
标准曲线计算是一种常见的分析方法，通过建立标准曲线，可以准确地测定样品中目标物质的浓度。
在进行标准曲线计算时，需要严格按照步骤进行操作，并注意一些实验细节和注意事项，以保证测定结果的准确性和可靠性。
在实际操作中，需要根据具体情况进行调整和优化，以适应不同样品的测定需求。
希望本文的介绍能够对大家在实验室工作中有所帮助。
标准曲线的绘制
1
2
3
4
5
6
7
8
斜率
相关系数
截距
校准曲线（y=a+bχ）
质 量 控 制
空白检验
吸光度（或浓度）
是否合格
平行样检验
测定浓度（mg/L)
均值（mg/பைடு நூலகம்)
相对偏差（%）
是否合格
质控样检测
标样编号
样品测定浓度（mg/L)
样品实际浓度范围（mg/L)
是否合格
检测人员：
审核人员：
标准曲线的绘制
检测项目
检测时间：
检测方法
GB/T 5750—2023
最低检测质量浓度
本方法最低检测质量为 ,若取 mL水样，则最低检测质量浓度为mg/L
波长： nm；比色皿： mm;参比溶液： ；显色剂： 。
检测设备
普析T6新世纪紫外分光光度计
序号
标准溶液体积（ML）
标准溶液浓度（mg/L)
吸光度(Abs)
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1、标准曲线的本质分析检测中的标准曲线是指一系列已知含量（浓度/量）的物质与仪器响应/信号之间的关系，数学处理就是曲线方程，图形表示就是标准曲线（图1）。
标准曲线的目的是可以根据标准曲线查出待测物质的含量。
当我们得到一系列已知含量的物质的响应后，就会去建立函数关系，数学上称曲线拟合，由于直线最为简单，所以常常用直线方程加以拟合，当然会用到多项式拟合等其他方式。
标准曲线的核心问题要解决：1、能找到确切浓度的标准物质或标准品。
2、标准系列和待测物质一定要有相同和一致的基体，因为样品基体可能会干扰仪器的响应，从这个意义上讲，样品的前处理实际就是提供标准和样品同样的基体环境，尽量祛除干扰基体。
所以最好的标准系列应该是样品基体匹配的标准系列。
而方法建立过程中首先要考虑的当然是基体干扰的问题，推荐用标准加入曲线和Youden曲线分别考察样品基体所带来的乘积性干扰和加和性干扰。
标准加入曲线就是在样品中加入一系列标准，然后考察该标准加入曲线和标准曲线斜率的统计学差异，若有差异需考虑用标准加入法定量；而Youden曲线就是对样品做一系列稀释，然后用稀释倍数如1/10,1/5,1/2,1对仪器响应做曲线，考察该Youden曲线的截距与0的差别，若有差别则提示有加和性干扰，此时测定值要减去该截距才是真实值。
只有解决了标准曲线与样品基体的匹配问题，我们的定量才可靠。
内标法和替代物的使用则是为了解决仪器和前处理的影响问题。
v1.0 可编辑可修改2、标准曲线的做法按《基于标准样品的线性校准》推荐：1、标准曲线的浓度范围应覆盖正常操作条件下的被测量范围；2、标准样品的组分尽量与被测样品组分一致；3、标准样品的浓度值应等距离的分布在被测量范围；4、标准样品的个数至少应有3个浓度；5、每个标准点至少重复2次，这个重复是指从稀释开始；如果国家标准有相应的浓度系列推荐，尽量按国家标准，如果你要偷懒，比如我要减少标准点，至少要有理论标准支撑，比如至少要3个浓度。
工作中我们经常采用线性校准，因为线性方程最为简洁。
3、标准曲线的检验标准曲线的检验是实际操作中最大的难点，也是工作中误区和争议最多的话题，比如GB/T 就将标准曲线的检验分为：精密度检验，截距检验和斜率检验，但并未出示具体的检验方法。
首先讲讲这三个检验，标准曲线的精密度检验，实际含义就是做出来的试验点在我拟合的直线方程左右的分布情况，标准曲线是所有点以最小二乘算法（OLS）拟合出来的，这条曲线到所有点的垂直距离的和（残差）是最小的。
因此这条曲线并非通过所有点而是非常接近所有点，精密度检验就是看这些试验点距离拟合的直线的距离有无异常，所以也称线性检验（拟合检验）。
这时的精密度（线性检验）需用F检验，P<作为线性检验合格的标准。
标准曲线的截距检验和斜率检验分别考察Y=a+bX中a和b与0的统计学差异，a与0有差别说明有试剂空白或系统误差，而b若与0没差别说明仪器的灵敏度根本达不到分析要求。
日常工作中我们通常用相关系数来作为标准曲线好坏的标准，这点有一定道理，但并不全面。
决定系数是相关系数的平方，就是我们经常在仪器软件中看到的R2或Fit，它提示的是我建立的回归方程所解释X对Y变化占Y变量的比值，比如决定系数是也就是说我这个回归方程可以解释Y变化的99%，剩下的1%就是残差。
前面提到的精密度（线性检验）就是用这两部分的变化做F检验，由于统计检验的临界值比较大，通常以上的相关系数都会通过这个F检验，当然还与实验点数（自由度）有关。
这里要提到GB/T22554-2010《基于标准样品的线性校准》中关于失拟检验的问题，这里的失拟检验是要看曲线拟合后剩下残差与实验数据本身随机误差（变异）之间的差别，同样采用F检验，此时失拟检验P应该>，也就是说残差应该跟实验测定中的随机误差（变异）没有差别，你要看每次测定的随机误差（变异）就必须多次测定同一浓度，因此失拟检验要求每个浓度点至少重复2次。
除此之外，最后我们还要看看这些残差的分布是否是正态的，因为正态才符合随机误差的特性。
综上所述，标准曲线的检验应该是线性检验结合失拟检验，以及残差的正态性检验结合才是统计学上比较完备的。
关于标准曲线统计检验细节请参看以下帖子《标准曲线到底该如何检验》通常我们采用的相关系数以上的说法缺乏统计完备性。
正如大家经常看到的改变拟合的参数个数，如二次方程明显能提高相关系数，但是我们经常没有勇气去用二次曲线方程，因为你没有统计学上完备的支撑。
如果你发现标准曲线在低浓度和高浓度点的变异程度不同（非等方差），此时你应该考虑权重最小二乘(WLS)。
4、标准曲线使用中的问题标准曲线需要人为的增加（0,0）点吗不能。
通常的标准系列多是配制0,1,2,3mg/L系列这样的说法，没做实验人为添加（0,0）很不妥，因为很多时候0管进入仪器可能也有响应值，这也是我们考察试剂空白的一个重要步骤。
这个0管在某些时候非常重要，比如全血铅测定，我们采用牛血清来基体匹配标准系列，如果此时你用酸做空白或没做实验人为添加（0,0），那你就很难做好标准曲线。
所以标准曲线的0管也是做好标准曲线的重要考虑点。
标准曲线需要减掉试剂空白来做吗不需要。
仪器测出来标准系列的响应值可以减掉试剂空白或减掉0管的响应值来做，工作中我们也常用0管来做仪器调零。
其实没有必要那么麻烦，即使空白或0管有响应值，在构建标准曲线时，我们已经认为该响应值就是0浓度，也就是扣除了这个空白的。
什么时候用Y=bX和二次曲线呢标准曲线我们通常采用的是Y=a+bX，曲线拟合完必须要做统计检验，且要做统计完备的线性检验和失拟检验，然后再做a与0的差别检验，如果a与0的统计学上无差异，你就可以考虑用Y=bX的拟合曲线，拟合出来后同样做线性检验和失拟检验，如果线性检验合格（P<）且失拟检验合格（P>）此时你就可以采用Y=bX。
二次曲线的采用同样是这样的道理，如果你Y=a+bX时拟合不合格，你就考虑用Y=a+bX+cX2，同样做失拟检验，考察拟合的符合情况。
如果Y=a+bX 和Y=a+bX+cX2都满足拟合检验和失拟检验合格，则采用Y=a+bX形式，这样符合统计学上参数最少的统计简洁性原则。
标准曲线去查含量时是先减空白信号算样品含量还是先算出空白含量相减呢工作中我们常要减掉空白得到样品含量，现有国家标准方法有的推荐先算出空白含量，用样品含量相减，也有推荐先用样品信号减空白信号然后去标准曲线推算含量。
而且这两种算法常常差距很大。
其实这种差距往往是低含量水平时才出现，在低含量水平通过标准曲线推算含量时，本身不确定度就很大。
这两种方法都可以。
个人推荐先用样品信号减空白信号然后去标准曲线推算含量，因为这样出来的含量不确定度要小一些，而先算出空白含量再相减就增加了1次标准曲线推算含量时的不确定度，因为好的测量永远是不确定度小的测量。
如何做两条标准曲线的检验呢1、先从原理上讲：判断两条或多条标准曲线的差异，须检验残差，截距和斜率三项，分别有不同的统计学参数，残差用F检验，截距和斜率采用较为复杂的统计量。
2、从实际操作讲：多用协方差分析检验截距和斜率的差异，以SPSS为例：1.先重新整理数据,将y2数据列加到y1下面,变成一个变量y;将x2数据列加到x1下面,变成一个变量x;然后再设定一个新的分组变量group,原来第1组值为1,第2组值为2.2.进行协方差分析(第一步分析斜率是否无差异).Analyze->General Linear Model->Univariate Dependent List:填入y---------将y做为因变量Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x--------将x做为协变量Model:选Custom Model:填入x groupx*group---------注意如果变量填入顺序不一样,结果也会不一样. Sum of squares下拉列表框:选TypeI 然后点击ok,看结果里x*group这一行的值,若大于,则接受原假设,即两条回归直线的斜率无差异,否则拒绝.3.再来进行截距的无差异分析其实过程跟上面一样,只是Model里去掉了x*group交叉项. Analyze->General Linear Model->Univariate Dependent List:填入y---------将y做为因变量Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x--------将x做为协变量Model:选Custom Model:填入x group ---------注意如果变量填入顺序不一样,结果也会不一样. Sum of squares下拉列表框:选TypeI 点击ok后,看group一行的值,若P值大于说明两条回归直线截距也无差异,若小于说明截距是有差异的。
标准系列的标准溶液体积取用中有效数字该如何写呢标准溶液体积取用的有效数字跟你采用的体积量具有直接关系。
比如说量取或准确量取等字眼，10mL和提示你要采用不同的量具。
当我们使用某个量具完成某次体积取用后，读数是按照量具的最小允差决定的，而最小允差是针对最小分度线而言的。
当取用10mL体积时，如果用A级10mL的分度吸管，那么应该是确定的，因为它的分度线为。
当取用1mL体积时，如果用A级1mL的分度吸管，那么应该是确定的，因为它的分度线为。
所以我个人意见，到底写还是以最小分度线来确定，最小分度线以下的都为估读。
如果你认为估读也是有效数字的话，也可以，因为此时的容量允差为，但就没有太大意义了，因为A级1mL的分度吸管的容量允差已经是了。
标准曲线的相关系数的有效数字该如何保留呢项有如下规定：校准曲线相关系数只舍不入，保留到小数点后出现非9的一位，如→。
如果小数点后都是9时，最多保留小数点后4位。
标准曲线可以用同一浓度不同体积的进样来做吗标准系列一般都是配制不同浓度，进样相同体积来做的（浓度法）。
但实际工作中我们还用到同一浓度来进样不同体积的方式来做（体积法），浓度法与体积法的区别在于浓度法中与待测物质存在的溶剂/待测物质的比例与体积法不同。
浓度法中溶剂的环境（体积）基本是一致的，这样的好处就是浓度法在判断溶剂（或溶剂中干扰物质）和待测物质的指认上更加容易。
体积法中干扰物质也会随标准系列增加，不容易实现待测物质的指认。
从进样针，进小体积时不确定度比较大，带来的直接结果时标准曲线不如浓度法容易做直。
而且物理体积的限制，体积法不太容易实现较大跨度的浓度系列设置。
总之，体积法和浓度法本质上是一致的，但浓度法有：容易做好标准曲线，容易实现较大浓度跨度和容易实现待测物质的指认等优点。
标准曲线查出样品是负值，如何报告结果呢这种情况下我们一般选择四种方式报告结果：未检出，<检出限，<定量限，<标准曲线第一点所推算的样品浓度。