分析数据的处理和分析工作质量保证概述
实验室质量保证[1]
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实验室质量保证[1]
四、实验室的管理及岗位责任制
◇对监测分析人员的要求 ：持证上岗 ◇对监测质量保证人员的要求 ◇实验室安全制度 ◇药品使用管理制度 ◇仪器使用管理制度 ◇样品管理制度
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第四节 监测数据的统计处理和结果表述
一、基本概念 （一）真值：理论真值、约定真值、相对真值 （二）误差及其分类：系统误差、随机误差、
表9.3 空气清洁度的分类
工作面上最大污染颗粒数 / (颗粒·m-2) 100 0
10 000 65
100 000 700
颗粒直径 /μm
≥0.5 ≥5.0 ≥0.5 ≥5.0 ≥0.5 ≥5.0
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没有超净实验室条件的可采用相应措施。例如， 样品的预处理、蒸干、消化等操作最好在专门 的毒气柜内进行，并与一般实验室、仪器室分 开。几种分析同时进行时应注意防止交叉污染。
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（五）正态分布
图9.3 正态分布图
图9.4 偏态分布图
68.26%的数据在 区间之中
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表9.4 正态分布总体的样本落在下列区间内的概率
区间
μ+1.000σ μ+1.645σ μ+1.960σ μ+2.000σ μ+2.576σ μ+3.000σ
落在区间内的概率 / % 68.26 90.00 95.00 95.44 99.00
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2.相关系数及其显著性检验 相关系数：表示两个变量之间关系的性质和密切程 度的指标，用γ表示，其取值在-1-1之间。
γ数值大小与变量之间关系见书P428图9-6到9-8 ※监测要求所测标准曲线的γ≥0.999 相关系数的显著性检验：t检验
质量策划、质量控制、质量保证、质量改进
质量策划、质量控制、质量保证、质量改进标题：质量策划、质量控制、质量保证、质量改进引言概述：在现代企业管理中，质量是企业生存和发展的重要因素之一。
为了确保产品或者服务的质量，企业需要进行质量策划、质量控制、质量保证和质量改进等一系列工作。
本文将从五个大点阐述这些工作的具体内容和作用。
正文内容：一、质量策划1.1 定义质量目标：制定明确的质量目标，例如产品的可靠性、性能等方面的要求。
1.2 制定质量计划：确定实现质量目标的具体步骤和时间表。
1.3 确定质量指标：制定衡量产品或者服务质量的具体指标，如缺陷率、客户满意度等。
二、质量控制2.1 过程控制：对生产或者服务过程中的各个环节进行监控，确保符合质量要求。
2.2 检验与测试：通过对产品或者服务进行检验和测试，发现问题并及时纠正。
2.3 统计过程控制：通过统计方法分析过程数据，及时发现异常情况并采取措施进行改进。
三、质量保证3.1 标准化管理：建立和实施标准化的质量管理体系，确保质量工作规范化和持续改进。
3.2 培训与教育：提供员工培训和教育，提高员工对质量管理的认识和能力。
3.3 客户投诉处理：建立有效的客户投诉处理机制，及时解决客户反馈的问题，提升客户满意度。
四、质量改进4.1 数据分析：通过对质量数据的分析，找出问题的根本原因，为改进提供依据。
4.2 持续改进：通过不断改进工作流程和方法，提高产品或者服务的质量水平。
4.3 创新与技术进步：引入新技术和创新理念，推动质量的持续改进和提升。
五、质量策划、质量控制、质量保证、质量改进的关系5.1 质量策划为质量控制和质量保证提供指导和依据。
5.2 质量控制通过监控和检验确保质量目标的实现。
5.3 质量保证通过标准化管理和培训教育提高质量水平。
5.4 质量改进通过数据分析和持续改进推动质量的提升。
总结：质量策划、质量控制、质量保证、质量改进是企业确保产品或者服务质量的重要手段和方法。
质量策划为质量控制和质量保证提供指导，质量控制通过过程控制和检验测试确保质量目标的实现，质量保证通过标准化管理和培训教育提高质量水平，质量改进通过数据分析和持续改进推动质量的提升。
卫生化学笔记：绪论 数据处理和质量保证
绪论预防医学：预防疾病，增进人群健康卫生化学：将分析化学的理论和技术应用于预防医学领域，探索化学物质（与人群健康相关）检测的新原理、新方法和新技术。
研究对象：与人群健康相关的化学物质。
样品特点：种类繁多，组成复杂，机体干扰大分析范围广：无机、有机分析；形态分析被测物质含量差别大：常量痕量卫生化学的作用：环境质量评价；环境因素与健康；微量元素与健康；食品安全与健康；制定卫生标准和执行卫生监督常用仪器分析方法（1）光谱分析法（紫外-可见吸收光谱法、分子荧光分析法、原子吸收光谱法）（2）色谱法（气相色谱法、高效液相色谱法）（3）电化学分析法（极谱法、微分电位溶出法）数据处理和质量保证误差——分析工作中，由于受到各种主客观因素的影响，所得到的分析结果与其真值之间存在一定的差值，即存在误差（error）一、分析误差1.分析误差的主要来源分析误差存在于分析的全过程：样品的采集和预处理；分析方法的选择；试剂的配制和使用；仪器的使用；样品的测定；数据的记录和处理；分析结果的表达了解误差来源的目的：（1）分析前制定措施以减少误差（2）分析中严格操作使误差最小（3）分析后合理估计误差大小2.误差的分类（一）随机误差1. 产生原因: 分析过程中偶然的、非确定性因素。
2. 特点: 单次测量时，正负和大小无规律。
无限多次重复测量时，呈正态分布。
对称性；抵偿性；单峰性。
3. 减小误差的方法: 多次重复测量取平均值（二）系统误差1. 产生原因：某些确定性的因素。
（1）方法（2）试剂、仪器（3）主观2. 特点：系统误差：正负、大小具有一定规律，重复测量时会重复出现。
系统误差可分为定值系统误差和变值系统误差。
化学测量中多为定值系统误差。
3. 消除方法：查明原因并改正，或确定大小予以校正。
（三）过失误差1. 产生原因：分析过程中的错误或过失。
2. 特点：正负或大小皆无规律。
3. 消除方法：加强责任心，认真记录实验中的异常现象，以便对实验数据进行正确的取舍。
质量保证计划3篇
质量保证计划第一篇：质量保证计划概述质量保证计划，是指在整个项目生命周期中确定并实施的一系列活动，确保项目的产品或服务能够满足质量要求、顾客需求和法律法规要求的文件。
质量保证计划包括了制定质量管理计划、开展质量保证活动和记录质量管理结果三大方面。
1.制定质量管理计划在项目发起阶段，制定质量管理计划，确定质量保证计划和质量控制计划。
质量管理计划是指对项目质量要求及质量管理相关方案的汇总和说明。
制定质量管理计划应当充分考虑以下因素：（1）项目性质和行业标准：确定项目性质和行业标准，分析可能存在的质量问题。
（2）质量目标和质量要求：明确项目的质量目标和质量要求，为实施质量保证活动提供依据。
（3）质量保证活动：确定质量保证活动和作业说明书，以确保工作的质量。
（4）标准文件：准备标准文件，包括咨询、订单确认、询价、收条等。
2.开展质量保证活动执行质量保证计划中指定的活动，确保质量管理计划实施，包括：（1）质量管理审核：确定所需的内部审核和第三方审核计划，确保组织过程符合企业要求和目标。
（2）标准文件的执行：根据质量管理计划、标准文件、管理制度和相关法律法规，正确执行质量程序。
（3）监督和检查：对标准文件的执行情况进行监督和检查，查明标准文件的执行问题，评估其影响程度。
（4）记录管理：按质量管理计划和标准文件要求，记录质量问题和处理结果。
3.记录质量管理结果记录质量管理结果并汇总分析结果。
（1）数据统计分析：对质量问题进行数据统计，分析原因，制定改进措施。
（2）过程改进：根据记录分析结果，对质量管理计划和执行标准进行改进；更新标准文件和管理制度。
（3）质量回顾：定期进行质量回顾，评估业务的质量问题，制定质量改进目标，优化业务流程。
以上是关于质量保证计划的概述，包括制定质量管理计划、开展质量保证活动和记录质量管理结果三方面的内容，有助于保证项目质量和满足顾客要求。
第二篇：制定质量管理计划制定质量管理计划是在项目启动阶段制定和确定的，确保项目的产品或服务能够满足质量要求、顾客需求和法律法规要求。
检测实验室质量保证及质量控制
检测实验室质量保证及质量控制随着科技的发展和进步，检测实验室在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
无论是医药检验、环境监测、食品安全还是工业生产，都需要检测实验室提供准确可靠的检测数据来支持决策和保障公共安全。
为了确保检测实验室的数据准确性和可信度，质量保证及质量控制显得至关重要。
本文将从不同角度探讨检测实验室的质量保证及质量控制，旨在为相关从业人员提供参考和帮助。
一、质量保证1. 规范的实验室管理体系检测实验室的质量保证首先要建立并持续改进符合相关标准的实验室管理体系。
例如ISO/IEC 17025是检测实验室的国际通用规范，对实验室的组织结构、设备和设施、人员、文件记录等方面都有严格的要求。
实验室需要按照这些规范建立适合自身实际的管理体系，并持续进行内部审核和改进。
2. 人员培训和质量意识实验室的质量保证关键在于人，检测实验室需要具备一支高素质的技术团队。
实验室需要对人员进行全面的培训，包括仪器操作、实验技术、质量控制等方面。
实验室也要培养员工的质量意识，让每个员工都认识到自己责任所在，时刻把质量放在首位。
3. 检测方法和标准的建立实验室的质量保证离不开可靠有效的检测方法和标准。
实验室需要根据不同的检测对象和要求，建立适合的检测方法和标准，确保数据的准确性和可比性。
二、质量控制1. 仪器设备的维护和校准检测实验室的仪器设备是保证检测数据准确性的基础，因此仪器设备的维护和校准显得尤为重要。
实验室应建立健全的设备管理制度，确保设备的常规维护和定期校准。
只有保持仪器设备的良好状态，才能提供可靠的检测数据。
2. 样品管理和质量控制样品的管理是检测实验室质量控制的一个关键环节。
实验室需要建立完善的样品接收、保存和处理流程，严格控制样品的标识和追踪，防止混样和误操作。
实验室还需要建立质量控制体系，包括日常质控样品的使用和记录，定期参加外部质量评估等。
3. 数据的处理和分析检测数据的准确性不仅取决于仪器设备和样品的管理，还取决于数据的处理和分析。
分析数据的处理和分析工作质量保证概述
分析数据的处理和分析工作质量保证概述数据的处理和分析工作质量保证是指通过一系列措施和方法来确保数据处理和分析的结果准确、可靠、有效的过程。
以下是一些常见的质量保证措施和方法。
1.数据质量管理：数据质量是数据处理和分析的基础。
在数据处理之前，需要对原始数据进行清洗、筛选和校验，以确保数据的准确性、完整性和一致性。
清洗包括删除错误数据、填充缺失值，筛选包括选择合适的数据样本，校验包括检查数据格式和逻辑正确性。
2.算法选择和验证：在选择数据处理和分析的算法时，需要考虑算法的适用性、准确性和可信度。
同时，需要通过实验和验证来评估算法的表现和性能。
例如，可以使用交叉验证、回归分析、假设检验等方法来验证算法的结果。
3.结果复核和评估：在数据处理和分析的过程中，需要进行结果复核和评估，以确保结果的准确性和一致性。
复核可以通过多人协作、同行评审或者利用独立数据源等方式进行。
评估可以通过指标和标准来衡量结果的质量和可信度。
4.异常检测和处理：在数据处理和分析的过程中，可能会出现异常情况，例如数据异常、结果异常等。
需要建立相应的异常检测和处理机制，例如设置阈值、制定规则、建立异常处理流程等，以及及时发现和处理异常情况，确保结果的准确性和可靠性。
5.安全和保密性保障：在数据处理和分析的过程中，需要保证数据的安全和保密性。
例如，可以采用数据加密、访问控制、权限管理等技术和措施，确保数据的机密性和完整性，以及防止数据泄露和滥用。
6.文档化和沟通：在数据处理和分析的过程中，需要进行充分的文档化和沟通。
文档化包括编写数据处理和分析的步骤、方法、代码和结果等，以便于复现和审查。
沟通包括与相关人员的交流和讨论，以确保结果的理解和应用的正确性。
总之，数据的处理和分析工作质量保证是一项系统工程，需要综合考虑数据质量、算法准确性、结果复核、异常处理、安全保障以及文档化和沟通等方面。
只有通过科学有效的质量保证措施和方法，才能保证数据处理和分析的结果具有准确性、可靠性和有效性。
实验室质量控制
实验室质量控制引言概述：实验室质量控制是确保实验室工作的准确性和可靠性的重要环节。
通过建立一套完善的质量控制体系，实验室可以保证实验数据的准确性，提高实验结果的可信度，从而为科学研究和工程应用提供可靠的依据。
本文将从实验室质量控制的五个大点展开阐述，包括实验室设备的校准与维护、实验室环境的控制、实验操作的规范、实验数据的处理与分析、以及实验室人员的培训与管理。
正文内容：1. 实验室设备的校准与维护1.1 确保设备的准确性：定期对实验室设备进行校准，以确保其测量结果的准确性和可靠性。
1.2 维护设备的正常运行：定期进行设备维护和保养，包括清洁、润滑、更换零部件等，以确保设备的正常运行和寿命。
2. 实验室环境的控制2.1 温湿度控制：实验室应具备适宜的温湿度条件，以保证实验的稳定性和准确性。
2.2 空气质量控制：实验室应定期检测空气质量，确保实验操作环境的洁净度，避免外部污染对实验结果的影响。
2.3 噪音和振动控制：实验室应采取措施减少噪音和振动对实验的干扰，以提高实验的准确性。
3. 实验操作的规范3.1 操作规程的制定：制定实验操作规程，明确实验步骤、操作方法和安全注意事项，确保实验操作的一致性和安全性。
3.2 样品处理的标准化：对样品的取样、保存、处理等环节进行标准化，以减少操作误差和样品污染的可能性。
3.3 实验记录的完整性：实验操作过程中要及时记录实验条件、操作步骤和结果等信息，确保实验数据的可追溯性和可验证性。
4. 实验数据的处理与分析4.1 数据的准确性验证：对实验数据进行验证，包括数据的重复性、一致性和可靠性等方面的分析，以确保数据的准确性。
4.2 数据的统计分析：对实验数据进行统计分析，包括均值、标准差、相关性等指标的计算，以获得更准确的结果和结论。
4.3 数据的解释和报告：对实验数据进行解释和整理，编写实验报告，包括实验目的、方法、结果和结论等内容，以便他人能够理解和复现实验。
5. 实验室人员的培训与管理5.1 培训计划的制定：制定实验室人员的培训计划，包括新员工培训、定期培训和技能提升等，以提高实验室人员的专业素质和操作技能。
分析前的质量控制
引言：在任何产品或服务的生产过程中，质量控制是至关重要的。
尤其是在进行分析工作之前，质量控制措施的有效实施可以确保所得到的结果准确可靠，为后续的分析提供可信的基础。
本文将探讨在进行实际分析工作之前，需要进行的质量控制措施，以确保所得到的结果的精确性和可重复性。
概述：质量控制是实验室工作中至关重要的一环。
在进行任何分析工作之前，确保仪器设备的正常运行和试剂的可靠性至关重要。
实验室操作者的技术熟练度和规范操作也需要得到充分的重视。
通过有效的质量控制措施，可以保证分析结果的准确性和可靠性，为决策提供科学依据。
正文内容：1.仪器设备的质量控制1.1.仪器校准和验证1.2.仪器性能测试1.3.仪器维护和保养1.4.仪器标准品和质控品的使用与验证1.5.熟练操作者的培训和技术指导2.试剂的质量控制2.1.试剂的质量保证和认证2.2.试剂的储存和保管2.3.试剂的有效期控制2.4.试剂的稀释和标定2.5.试剂的交叉污染风险评估和防控措施3.样品的质量控制3.1.样品采集和处理的规范3.2.样品标识和追踪3.3.样品保存和储存3.4.样品的前处理和样品制备3.5.样品的质量验证和结果分析4.实验室操作者的质量控制4.1.定期培训和技能考核4.2.操作规范和操作手册的制定和实施4.3.实验室操作纪录的记录和归档4.4.实验室环境的质量控制4.5.实验室人员的健康和安全保护5.质量控制结果的记录和分析5.1.数据记录和归档5.2.数据分析和结果解读5.3.异常结果的处理和反馈5.4.质量改进措施的制定和执行5.5.质量控制评估和审查总结：在进行实际分析工作之前，进行质量控制是确保结果准确性和可重复性的关键。
仪器设备的质量控制、试剂的质量控制、样品的质量控制以及实验室操作者的质量控制都需要得到充分的重视和有效的实施。
通过合理的质量控制措施，可以最大限度地降低误差和偏差，提高分析结果的准确性和可靠性，为决策提供科学依据。
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What is 城市轨道交通 urban rail transport
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• 随机误差 • (1) 特点 • a.不恒定 • b.难以校正 • c.服从正态分布(统计规律) • (2) 产生原因 • 实验室条件变化 • 分析者操作水平细微变化
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(±0.001/0.518)×100%＝±0.2% 表明测量的准确度后者比前者低10倍。所以在测量 准确度的范围内，有效数字位数越多，测量也越准 确。但超过测量准确度的范围，过多的位数是毫无 意义的。
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（三）有效数字各种类型的确定
1．实验过程中常遇到的两类数字
（1）数目：如测定次数；倍数；系数；分数
（2）测量值或计算值。
记录的数字不仅表示数量的大小，而且要正确地
反映测量的精确程度。
结果
绝对偏差
相对偏差 有效数字位数
0.51800
±0.00001
±0.002%
5
0.5180
±0.0001
±0.02%
4
0.518
±0.001
±0.2%
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有效数字的位数：直接与测定的相对误差有关。 例如称得某物重为0.5180克，它表示该物实际重量 是0.5180±0.0001克，其相对误差为：
(±0.0001/0.5180)×100%＝±0.02%
如果少取一位有效数字：
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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；强氧化剂长 期放置被氧化污染。
d.主观误差——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。
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由于系统误差是测量误差的重要组成部分 ，消除和估计系统误差对于提高测量准确度 就十分重要。一般系统误差是有规律的。其 产生的原因也往往是可知或找出原因后可以 清除掉。至于不能消除的系统误差，我们应 设法确定或估计出来。
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• 指数运算中误差的传递 • 1. 系统误差 • 测量结果的相对误差为测量值相对误差指数倍 • 2. 随机误差 • 测量结果的相对标准偏差为测量值标准偏差的指数倍 • 对数运算中误差的传递 • 1. 系统误差 • 测量结果的绝对误差为测量值相对误差的倍数 • 2. 随机误差 • 测量结果的标准偏差为测量值相对标准rban rail transport
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• 准确度与误差
• 准确度：被测组分的测量值与其真值之 间的符合程度
• 以误差来衡量准确度 • 绝对误差—测量值与真值之间的差值
• 相对误差—测量值与真值之比（回收率 ）
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0.0054；0.40%
两位有效数字
0.5 ； 0.002%
一位有效数字
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在1.0005克中的三个“0”，0.5000克中的后三个 “0”，都是有效数字；在0.0054克中的“0”只起定位 作用，不是有效数。同样，这些数值的最后一位数 字，都是不定数字。
式表示 : 1000 ( 1.0×103 ，1.00×103 ,1.000 ×103 )
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例如:
1.0005
五位有效数字
0.5000；31.05% ；6.023×102 四位有效数字
0.0540；1.86×10-5
三位有效数字
例如:用重量法测定硅酸盐中的SiO2时，若称取试样 重为0.4538克，经过一系列处理后，灼烧得到 SiO2沉淀重0.1374克，则其百分含量为：
SiO2 % =(0.1374/0.4538)×100%＝30.277655354%
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• 一、有效数字 • （一）、有效数字的定义及应用 • （二）、有效数字的意义及位数 • （三）、有效数字各种类型的确定 • 1、实验中有效数字的类型 • 2、0的作用 • 3、改变单位，不改变有效数字位数 • 4、注意点
• 测量结果的系统误差为各测量值绝对误差之和 • 2. 随机误差
• 测量结果的标准偏差为各测量值标准偏差的平方和
• 乘除运算中误差的传递 • 1. 系统误差
• 测量结果的相对误差为各测量值相对误差之和 • 2. 随机误差
• 测量结果的相对标准偏差的平方为各测量值相对标准 偏差的平方和
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份 0.0020 克，称量的绝对误差均为 +0.0002
克，问两次称量的 RE% ？
解：第一份试样
RE1%=+0.0002 ÷ 0.2034 × 100% = +0.1% 第二份试样
RE2%=+0.0002 ÷ 0.0020 × 100% = +10%
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2．数据中“0”的作用
数字0在数据中具有双重作用： （1）作普通数字用，如 0.5180 4位有效数字 5.18010－1 （2）作定位用：如 0.0518 3位有效数字 5.1810－2
必须指出，如果数据中有“0”时，应分析具 体情况，数字后的0含义不清楚时, 最好用指数形
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• 精密度与偏差
• 精密度：相同实验条件下，同一样品多次平行测定时 ，气分析结果间的一致程度
• 以偏差来衡量精密度 • 绝对偏差—测量值与其平均值之差 • 平均偏差—各单次测量值绝对偏差的绝对值的
平均值
• 相对平均偏差—测量值的平均偏差与测量值的 平均值之比
• 标准偏差—各测量值的绝对偏差求平方和 • 相对标准偏差—测量值的标准偏差与其平均值
之比 • 平均值的标准偏差
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两者的关系是:
精密度是保证准确度的 先决条件,精密度差， 所测结果不可靠， 就失去了衡量准确度的前提。 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。
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a.方法误差——选择的方法不够完善 例:HPLC检测时，流动相对检测波长有一
定吸收值；原子吸收光谱测定金属元素时， 原子化温度过高使待测物质离子化。
b.仪器误差——仪器本身的缺陷 例：滴定管，容量瓶未校正；分光光度计波 长精度不达标。
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• 传递规律
• 相对误差 • 绝对偏差 • 被测组分测量值与其平均值之差 • 标准偏差 • 各测量值绝对偏差的平方和 • 相对标准偏差 • 测量值的标准偏差与其平均值之比
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• 加碱运算中误差的传递 • 1. 系统误差
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（一）、有效数字的定义及应用
定义：可测量的准确数据 + 最后一位可疑数字
在科学实验中，不仅要准确地测定各种数据，而 是还要正确地记录和计算。分析结果的数值不仅 表示试样中被测成分含量的多少，而且还反映了 测定的准确程度。所以，记录实验数据和计算结 果应保留几位数字是一件很重要的事，不能随便 增加或减少位数。
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（2）分类
• 定值系统误差：大小和方向保持不变的 系统误差
• 变值系统误差：大小和方向按确定的规 律变化（棱镜单色器，波长误差）
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（3）产生原因
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(3) 规律：对称性，单峰性，有界性
对称性：绝对值相等的正、负误差出现的 几率相同，可互相抵消 单峰性：小误差出现的机会多，大误差出 现的机会少 有界性：误差的绝对值大小不会超出一定 限制 随机误差出现的几率有其绝对值大小有关
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例1、用分析天平称样，一份 0.2034 克，一
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为了减小误差，提高分析结果的 准确度，必须了解分析过程中各种误 差的来源及其规律，正确设计和控制 分析过程，对实验数据进行正确处理 。
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