数据处理与结果表达
如何进行化学实验的数据处理与分析

如何进行化学实验的数据处理与分析在化学实验中,准确地处理和分析数据是得出可靠结论的关键步骤。
这不仅要求我们具备严谨的科学态度,还需要掌握一定的方法和技巧。
接下来,让我们一起深入探讨如何进行化学实验的数据处理与分析。
一、实验数据的记录在实验开始之前,就应该准备好记录数据的表格或本子。
记录时要确保数据的准确性和完整性,包括实验的条件(如温度、压力、浓度等)、实验操作的时间、所使用的仪器型号等。
同时,数据的单位要清晰明确,避免混淆。
对于定量实验,应尽量使用仪器能够直接读取的数值,减少估读带来的误差。
如果需要进行估读,也要按照仪器的精度进行合理的估读,并在记录中注明。
对于定性实验,描述现象要详细、准确,避免使用模糊不清的词汇。
比如,颜色的变化要用具体的颜色名称,而不是“变了颜色”这样笼统的表述。
二、数据的初步整理实验结束后,首先要对收集到的数据进行初步的整理。
检查数据是否有遗漏或错误,如果有,应根据实际情况进行补充或修正。
对于重复实验的数据,要进行对比,查看数据的重复性。
如果重复性较好,说明实验的可靠性较高;如果重复性差,就需要分析原因,可能是实验操作的不一致,或者是实验条件的波动等。
将数据按照一定的规律进行分类和排序,例如按照实验时间的先后、实验条件的不同等。
这样有助于后续的分析和处理。
三、数据的统计分析1、平均值和标准偏差平均值是一组数据的中心趋势的度量,可以反映数据的总体水平。
计算平均值的方法很简单,就是将所有数据相加,然后除以数据的个数。
标准偏差则用于衡量数据的离散程度,即数据的分布范围。
标准偏差越小,说明数据越集中;标准偏差越大,说明数据越分散。
2、绘制图表图表是直观展示数据的有效方式。
常见的图表有折线图、柱状图、饼图等。
折线图适合展示数据随某个因素(如时间、温度等)的变化趋势。
柱状图常用于比较不同条件下的数据差异。
饼图则适用于展示数据在不同类别中的比例关系。
在绘制图表时,要注意坐标轴的标注清晰准确,图表的标题能够简洁明了地概括图表的内容。
数据分析与结果呈现方法

数据分析与结果呈现方法一、数据分析的重要性及原则数据分析在今天的信息化时代已经变得非常重要,它可以帮助人们更好地理解和应对各种问题。
在进行数据分析时,需要遵循一些原则,如确定分析的目标、选择合适的数据集、采用可靠的分析方法等。
只有在遵循这些原则的基础上,才能得出有意义的结论。
二、常用的数据分析方法1. 描述统计描述统计是数据分析的基础,它用来对数据进行总结和描述。
通过计算平均值、中位数、标准差等指标,我们可以得到对整个数据集的整体认识。
此外,绘制直方图、饼图等图表也是描述统计的一种常见方法。
2. 探索性数据分析(EDA)EDA是数据分析的初步阶段,主要用于发现数据中的模式和趋势。
利用散点图、箱线图等图表,可以揭示变量之间的相关性和异常值。
通过EDA,我们可以对数据进行初步理解,并为后续的分析做好准备。
3. 统计推断统计推断是通过对样本数据进行统计分析,从而对总体进行推断的方法。
在进行统计推断时,需要根据抽样方法和样本容量来确定可靠性。
通过假设检验、置信区间等方法,我们可以对总体参数进行估计,并判断结果的显著性。
三、结果呈现的原则和方法1. 可视化可视化是将数据以图形的形式展示出来,使人们更直观地理解数据。
常见的可视化方法包括折线图、柱状图、散点图等。
在选择可视化方法时,需要考虑数据的属性和要表达的信息,以及观众的背景和需求。
2. 数据报告数据报告是将数据分析的结果以文字或表格的形式呈现出来。
报告应该具有清晰的结构和易于理解的语言,以便读者能够快速获取关键信息。
同时,报告还应该包括数据的分析方法、结果的解释以及可能的局限性。
3. 演示文稿演示文稿通常用于以幻灯片的形式展示数据分析的结果。
演示文稿需要简洁明了,重点突出,并配以适当的图表和图像。
在进行演示时,还需要注意语言表达和声音语调,以保证与观众的有效沟通。
四、优秀的数据分析案例赏析通过分析优秀数据分析案例,我们可以学习到很多实用的方法和技巧。
例如,通过分析市场调研数据,我们可以了解产品的受欢迎程度和用户的偏好;通过分析医疗数据,可以发现疾病的风险因素和治疗效果等。
酵母菌表面展示的结果分析和数据处理步骤

酵母菌表面展示的结果分析和数据处理步骤酵母菌表面展示是一种重要的生物技术手段,它可以利用酵母菌表面展示的蛋白质来研究蛋白质功能、筛选靶标和高亲和力的蛋白质,也可以作为疫苗候选物的表达平台。
在进行酵母菌表面展示实验后,对所得结果进行合理的数据处理和分析,可以帮助我们了解实验的效果、蛋白质的特性以及对后续实验设计的指导作用。
以下是对酵母菌表面展示的结果分析和数据处理步骤的详细解答:1. 蛋白质表达和细胞显示率分析:酵母菌表面展示的关键是将感兴趣蛋白质在酵母菌表面进行展示。
因此,在实验结束后,需要先进行蛋白质表达的分析。
可以通过Western blot等方法检测目标蛋白在细胞内和在表面的表达情况。
细胞显示率是指表达融合蛋白的细胞数量与总细胞数的比例,可以通过计数显微镜下的观察或流式细胞仪测定。
2. 酵母菌表面显示的蛋白选择和筛选:在酵母菌表面展示的结果分析中,我们需要对产生的融合蛋白进行筛选和选优。
首先,根据设计的实验目的,确定筛选指标。
可以通过酵母菌表面展示蛋白质的抗原性、结合亲和力等参数进行筛选。
根据实验设计,可以选择适当的检测方法,如ELISA,流式细胞仪等,对融合蛋白质进行筛选。
3. 对蛋白质的定位和鉴定:酵母菌表面展示的结果分析过程中,需要准确确定目标蛋白质在细胞表面的定位和鉴定。
可以利用荧光标记的抗体或荧光蛋白标志的融合蛋白进行免疫荧光染色,显微镜下观察融合蛋白在细胞表面的定位。
此外,也可以进行质谱分析,如质谱图谱鉴定等,对展示蛋白质进行更深入的鉴定和分析。
4. 数据处理和统计分析:酵母菌表面展示的结果分析需要进行数据处理和统计分析。
首先,将实验室所得到的原始数据从实验记录中整理出来。
根据实验设计和统计学原理,可以采用适当的统计方法进行分析,以验证实验的可靠性和统计学显著性。
常用的统计方法有t检验、方差分析等。
此外,可以绘制图表,如直方图、柱状图等,直观展示实验结果。
5. 结果解读和讨论:结果解读和讨论是对酵母菌表面展示实验结果的重要环节。
化学实验的数据处理

化学实验的数据处理在化学实验中,数据处理是非常重要的一步。
通过对实验数据的处理与分析,可以得出准确的结果并获得有意义的结论。
本文将介绍化学实验中常用的数据处理方法和相关原则。
一、数据收集在进行化学实验前,首先需要准备好实验所需的仪器、试剂和设备。
在实验过程中,需要精确记录下各项实验参数、观测数据和实验操作等实验细节。
确保数据的准确性和完整性,可以通过多次实验以及多人核对的方式实现。
二、数据整理与清洗完成实验后,收集到的数据需要进行整理与清洗。
首先,将各项实验数据按照时间或者步骤的顺序进行排列,以便后续的处理与分析。
其次,对数据进行清洗,剔除异常值或者明显错误的数据,以避免对后续分析的影响。
清洗数据的方法可以使用平均值、中位数等统计方法。
三、数据处理与分析1. 统计分析对于实验结果的数量性数据,可以进行统计分析。
比如计算平均值、标准差、方差等统计指标,以描述实验结果的集中趋势和离散程度。
同时,可以绘制折线图、柱状图等图表,直观地展示实验数据的特征。
2. 数据转化在某些情况下,可以对原始数据进行转化,以满足数据处理的需要。
比如,可以进行对数转换、幂函数转换等。
数据转化可以使得数据的分布更加符合某些假设前提,便于进行后续的统计分析。
3. 数据比较在化学实验中,常常需要对不同条件下的数据进行比较。
可以使用t检验、方差分析等方法,判断不同条件之间的差异是否显著。
此外,还可以进行回归分析、相关性分析等,探究变量之间的关系。
四、误差分析在进行数据处理时,需要对实验误差进行分析和评估。
实验误差包括随机误差和系统误差。
随机误差是由于实验操作的不确定性导致的,可以通过多次重复实验来减小。
系统误差是由于实验仪器、仪表或者操作方法的缺陷引起的,需要通过校正或者改善实验条件来减小。
五、结果表达在完成数据处理后,需要对实验结果进行准确、清晰的表达。
通常可以通过文字描述、数学公式、图表等方式呈现实验结果。
同时,还需要在结果部分进行误差分析,并且对实验结果的可靠性进行评估。
酵母菌表面展示操作步骤的结果分析和数据处理

酵母菌表面展示操作步骤的结果分析和数据处理酵母菌表面展示是一种常用的生物技术方法,用于将感兴趣的蛋白质或多肽表面展示在酵母菌细胞表面,以便进行蛋白质相互作用研究、抗原发现和抗体库筛选等实验。
在进行酵母菌表面展示操作后,我们需要对结果进行分析和数据处理,以获得所需的实验结果。
本文将从结果分析和数据处理两个方面介绍酵母菌表面展示的操作步骤。
结果分析:1. 鉴定正常表达菌落:将进行酵母菌表面展示的菌落取出进行PCR扩增或Western blot检测,以鉴定是否成功表达感兴趣的蛋白质或多肽。
在PCR扩增中,可以使用特异性引物进行目标序列的扩增,而Western blot则可以通过特异性抗体与目标蛋白结合并进行可视化。
2. 鉴定表面展示效果:采用间接免疫荧光染色或流式细胞术来鉴定表面展示效果。
免疫荧光染色可以使用特异性抗体结合目标蛋白,并通过荧光显微镜观察酵母菌表面是否有绿色荧光信号。
流式细胞术则可以通过特异性抗体结合目标蛋白,并通过流式细胞仪进行蛋白表达的定量和分析。
3. 表面展示效果定量分析:可以采用酵母菌表面展示的荧光信号强度来定量表面展示效果。
使用荧光板读数仪来读取荧光信号,并基于读数结果进行计算和比较。
同时,还可以使用图像分析软件对荧光显微镜拍摄的图像进行处理和分析,计算荧光信号的强度和数量。
4. 表面展示效果的比较和评估:如果在实验中采用不同的载体、传递系统或表达条件,需要对不同条件下的酵母菌表面展示效果进行比较和评估。
可以使用统计学方法进行数据分析,例如方差分析(ANOVA)和t检验等,来检验不同条件下的表面展示效果是否存在显著差异。
数据处理:1. 数据整理和清洗:从实验中获得的数据首先需要整理和清洗,删除异常值和无效数据,保留符合实验要求的有效数据。
可以使用统计软件或Excel等工具进行数据整理和清洗。
2. 数据可视化:利用图表可以更清晰地呈现实验结果。
可以选择绘制柱状图、折线图、散点图等不同类型的图表,以展示酵母菌表面展示效果和不同条件下的差异。
用计算机处理实验数据和表达实验结果

三、用计算机处理实验数据和表达实验结果随着科学技术的进步,特别是近年来信息科学技术的发展,使得信息技术在物理化学实验中得到越来越广泛的应用。
在物理化学实验中,使用的智能化、数字化仪器设备越来越多,获得数据的方式发生了很大的变化,处理实验数据与表达实验结果的方法也相应发生了变化。
在处理实验数据和表达实验结果时,计算机的使用越来越普遍。
在物理化学实验课程中,特别是撰写实验报告时,经常需要用表格列出实验数据和实验结果,根据数据作出相应的图形、作直线求斜率和截距、绘制曲线求各点的斜率,等等。
计算机软件种类多,并且不断升级,发展很快。
在实验中和撰写实验报告时,可以利用的软件也比较多。
下面通过例子介绍两种常用的工具软件(Excel和0rigin)在基础物理化学实验数据处理与结果表达中的应用。
1、用Excel列表处理数据并作图在液体饱和蒸气压测定实验中,直接测量了8个温度及对应的真空度。
数据处理时,要计算蒸气压、1/T、ln p,作ln p-l/T图,拟合直线求斜率,计算平均摩尔气化焓。
用Excel处理数据及作图步骤如下:(1)启动Excel,将大气压、8个温度及对应的真空度数据填入表格的A、B、C列中,在D2-D9格中输入公式计算蒸气压,例如先选定D2格,然后在函数栏(f x)中输入函数“=A2-C2”,回车即得D2值18.04,如图1-3-1所示,依次输入公式“=A2-C i”计算出D列其它各值。
在E2-E9格中依次输入公式“=1000/(B i+273.15)”计算1000/T,在F2-F9格中输入公式“=LN(D2*1000)”计算ln p,如图1-3-2所示图1-3-1 在表格中输入原始数据及计算公式图1-3-2 在表格中输入原始数据及计算公式后所得结果(2)选定需要作图的两列数据,横坐标在左,纵坐标在右,依次点击菜单栏中的“插入”“图表”,在“图表类型”中选择“XY散点图”,并在“子图表类型”中选择“散点图”,如图1-3-3所示,然后点击“完成”即得所需散点图,如图1-3-4所示。
化学实验数据的处理

化学实验数据的处理在化学实验中,收集和处理实验数据是非常重要的,它能够帮助我们得出准确的结果和结论。
本文将介绍一些常见的化学实验数据处理方法和技巧。
一、数据收集在进行化学实验时,首先需要准确地记录实验数据。
这包括原始数据和实验条件等信息。
例如,记录实验过程中的温度、压力、时间以及相关物质的质量、体积等。
在记录数据时,应该保证数据的准确性和完整性。
可以使用实验笔记本、数据记录表格或电子表格等工具来记录实验数据。
二、数据处理1.单位转换进行化学实验时,常常需要将实验数据从一个单位转换为另一个单位。
例如,将温度从摄氏度转换为开尔文度,将压力从大气压转换为帕斯卡等。
在进行单位转换时,需要参考国际单位制,并保持计算过程的准确性。
2.数据平均在实验中,重复多次测量同一物理量可以提高数据的准确性。
通过计算多次测量的平均值,可以得到相对更准确的结果。
计算平均值时,应排除明显的异常值,并考虑到每次测量的权重。
3.数据分析数据分析是对实验结果进行检验和解释的过程。
在处理化学实验数据时,可以运用统计学方法进行数据分析。
例如,计算测量值的标准差和相对标准偏差,以评估数据的稳定性和精确性。
此外,还可以绘制图表,如直方图、散点图等,来可视化数据分布和关系。
4.误差处理在化学实验中,无法避免地存在实验误差。
误差来源包括系统误差和随机误差。
系统误差是由于仪器、环境等因素引起的,可能导致结果的偏离。
随机误差是由于测量过程中的不确定性引起的,会导致测量结果的波动。
在数据处理过程中,需要对误差进行合理的处理和评估,例如使用回归分析等方法进行误差修正。
5.结果表达化学实验数据的处理最终目的是获得准确的结果,并对结果进行合理的解释和表达。
结果表达应该包括数值和单位,并应考虑有效数字的规则。
此外,还应该与相关理论和文献进行比较和讨论,以验证实验结果的可靠性。
三、数据处理软件随着科学技术的进步,现代化学实验数据处理已经借助于各种数据处理软件来完成。
粒度分析原理

粒度分析原理粒度分析是指对物质的颗粒大小进行分析研究的过程。
在实际生产和科研中,对物质的颗粒大小进行精确的分析是非常重要的,因为颗粒大小直接影响着物质的性质和应用。
粒度分析原理主要包括样品制备、试样分析、数据处理和结果表达等几个方面。
首先,样品制备是粒度分析的第一步。
在进行粒度分析之前,需要对样品进行制备和处理,确保样品的代表性和可分散性。
样品制备的方法包括干燥、筛分、分散等,这些步骤能够有效地保证样品的均匀性和可分散性,为后续的试样分析提供可靠的基础。
其次,试样分析是粒度分析的核心环节。
试样分析的方法多种多样,常见的包括干式筛分法、湿式筛分法、沉降法、激光粒度分析法等。
这些方法各有特点,可以根据具体的样品特性和分析要求选择合适的试样分析方法,进行精确的颗粒大小分析。
数据处理是粒度分析的重要环节。
在试样分析完成后,需要对得到的数据进行处理和分析,得出颗粒大小的分布情况。
数据处理的方法包括统计分析、曲线拟合、分布函数拟合等,通过这些方法可以得到准确的颗粒大小分布曲线和参数,为进一步的结果表达提供可靠的依据。
最后,结果表达是粒度分析的最终目的。
通过数据处理得到的颗粒大小分布情况需要进行结果表达,通常采用累积曲线、概率曲线、分布函数等形式进行表达。
这些结果能够直观地反映出样品的颗粒大小分布情况,为后续的应用和研究提供重要参考。
综上所述,粒度分析原理包括样品制备、试样分析、数据处理和结果表达四个方面,这些环节相互联系、相互作用,共同构成了粒度分析的完整流程。
粒度分析的准确性和可靠性直接影响着对样品颗粒大小的认识和理解,因此在进行粒度分析时需要严格按照原理进行操作,确保分析结果的准确性和可靠性。
只有这样,才能更好地为实际生产和科研提供有力的支持和保障。
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C.分析物提取效率是否有效、是否存在结合残留或极性代 谢物的测定。一般的添加同收率试验并不能反映提取效率, 提取效率可采用同位素标记物测定。 d.标样的纯度、标准溶液的制备、储存
Group B 包括: e 基质和多分析组分样本对分析的影响 f 分折中目标物损失,如提取、净化、衍生化 Group C 包括: g 分析部位正确与否? 有时个别国家对某些农产品规定的分析取样部位有差异。 FAO规定MRL值是建立在作物的特定分析部位残留分析基础 上的。因此应遵守FAO Codex公布的取样和样本制备方 法.其中规定了大多数农产品和食品的分析部位: 如白 菜和卷心菜是否去掉老的包叶、整个柑桔还是果肉、马铃 薯经水洗与否、香蕉和荔枝是否去包皮等因素直接影响分 析结果数值大小.因为农药残留在不同部位的分布规律是 差别很大的。
添加回收率:空白样品中加入一定浓度某一农药(C1)后, 其样品中此农药浓度测定值(C2)对加入值的 百分率 (F)。F=C2/C1*100% 添加回收率旨在衡量测定值与真值之间的误差,是制定农 残分析方法准确度和可行性的指标; 可以单个农药添加做单残留添加回收率,也可多个农药同 时添加,为多残留添加回收率; 单残留回收率:80—120%,多残留回收率一般在70—130%
测量不确定度的来源 在实际分析工作中,不确定度典型的来源包括: 1)对样品的定义不完整或不完善; 2)分析的方法不理想; 3)取样的代表性不够; 4)对分析过程中环境影响的认识或控制不完善; 5)对仪器的读数存在偏差;
6)分析仪器计量性能(灵敏度、分辨力、稳定性等)上的 局限性; 7)标准物质的标准值不准确; 8)引进的数据或其他参量的不确定度; 9)与分析方法和分析程序有关的近似性和假定性; 10)在表面上看来完全相同的条件下,分析时重复观测值 10 的变化等
灵敏度:单位浓度(质量)/相应量 最小检出量:3×空白的背景信号 最低测定浓度: 10×空白的背景信号 未检出:<LOD
方法的精密度 精密度(precision)是指用一特定的分析程序在受控条 件下重复分析均一样品所得测定值的一致程度,它反映 分析方法或测量系统所存在随机误差的大小。 精密度:测定值之间的一致程度
h.测定目标化台物对象正确与否?根据分析要求是否测定农 药分子及其代谢物.代谢物是否具有毒理学意义等问题直 接影响对分析结果的判断。 一般应严格遵守MRL标准要求进行测定, 如灭草松或甲基 亚砜磷要求测定规定的代谢物,我国灭多威的残留标准则 要求通过测定其肟代谢物来表示残留含量。
偶然误差 在测量时,即使排除了产生系统误差的因素(实际上不可 能也没有必要绝对排除),进行了精心的观测,仍然会存 在一定的误差,这类由于偶然的或不确定的因素所造成的 每一次测量值的无规则变化(涨落),叫做偶然误差,或 随机误差。 既然偶然误差是由一些偶然因素所引起的,因而是可变的, 有时大有时小,有时正有时负。所以,偶然误差又叫非确 定误差。
4.5 农药残留分析不确定度的评价及其应用
为使分析结果具有可靠性和可比性,分析实验室必须进行 认证。分析实验室应该参加国际实验室协作、能力测试 (Proficiency Test)以及建立有效的质量保证和质量控制 (QA/QC)的实验室管理系统。测定和定期检查分析的不确 定度是QA/QC 的重要内容之一。 分析结果的不确定度(Uncertainty)可应用于残留监测和 调查项目中的实验设计以及执法判断等多个方面。
4.3 残留分析方法可靠性的确认标准
农残分析方法认证指标
准确度(Accuracy)—真值(ture value),回收率 精密度(Precision)—可变性(variability),变异系 数 灵敏度(Sensitivity)—灵敏性,检出限(LOD: 3:1 S/N ratio)定量限( LOQ: 10:1 S/N ratio) 线性范围(Linearity)—标准曲线(standard curves) (五个不同浓度,覆盖三个数量级)
回收率实验浓度设计要求
添加回收率实验浓度的设计:要依据农药的最高允许残 留量(Maximum Residue Level, MRL值)来设计 。
进行添加回收率实验时,添加农药的量,原则上应以接近 待测试样中农药含量为标准,但由于待测样本中的农药残 留量是未知的,因此一般该试样中的农药最高残留限量标 准作参考,确定添加农药的量。
4.6 残留分析结果的表达与数据处理
残留分析结果的记录和取舍 有效数字 为了得到准确的测定结果,不仅要确切地反映测量的精确 为了得到准确的测定结果, 程度,而且要准确记录和计算。 程度,而且要准确记录和计算。 记录的数字不仅表示数量的大小,而且还反映测量的精确 记录的数字不仅表示数量的大小, 程度 .
方法的准确度 准确度(accuracy)是用一个特定的分析程序所获得的分析 结果(单次测定值和重复测定值的均值)与假定的真值之间 符合程度的度量。 准确度:测定值与真值(假定) 之间符合程度的度量
准确度评价方法 评价准确度的方法大多数情况下是用加标回收率来表征, 即在样品中加入标准物质,测定其回收率,以确定准确 度。
为优化分析过程减少误差以满足分析目的要求,剖析分析 中的误差来源及其相对大人小是十分必要的。 残留数据的获得包括三个基本步骤,即取样(sampling, S)、样本制备(sample preparation orprocess,Sp)和分 析(analysis, A)。每一步亦可分为若干单元。 分析工作者应重视取样和样本制备对残留数据不确定度的 显著影响。实验者经常根据实验室内部测定结果利分析方 法的变异系数报道抽检或送至实验室检测的样本中农药残 留的含量。实际工作中这种忽略了取样误差的数据很容易 导致一些错误的判断或结论。
100
回收率实验
80
1ug/g
?
采用某方法测得的试样中农药残留量与试样中实际含量 (真值)的符合程度,即为某方法的准确度。 在农药残留量检测工作中,待测试样中农药残留量真实值 是未知的,因此无法判断所采用方法的准确度,人们通常 采用模拟的方法,在空白样本中添加一定量的待测农药标 准品,制成已知含量的样本,然后按拟定的方法对样本进 行提取、净化和测定,所得到的实测值与已知值比较,实 测值对已知值的百分率即为方法的添加回收率。 添加回收率是衡量农药残留量检测方法准确度的重要指标。 添加回收率应以接近100%为最佳,但是由于试样种类和 农药品种多,以及杂质干扰、操作误差等原因,则要求回 收率为70~110%,平均回收率大于80%,即符合要求。
平行性 重复性 再现性
精密度是表示测量的再现性,是保证准确度的先决条件, 但是高的精密度不一定能保证高的准确度。 好的精密度是保证获得良好准确度的先决条件,一般说来, 测量精密度不好,就不可能有良好的准确度。反之,测量 精密度好,准确度不一定好,这种情况表明测定中随机误 差小,但系统误差较大。 精密度通常以算术平均差、极差、标准差或方差来量度。 精密度同被测定的量值大小和浓度有关。因此,在报告精 密度时,应该指明获得该精密度的被测定的量值大小和浓 度。
不确定度包含两个内容:一个是区间的宽度 [±U,或2U] ; 另一个是该区间对应的置 信概率,说明该区间套住真值的可能性有 多大;不确定度的“区间宽度”与“置信概 “ ” “ 率”紧密相关,不可分割。 ” *不确定度评定的目的就是要确定: 1)该区间的宽度值±U; 2)与该宽度±U对应的置信概率。
变异系数(CV):衡量回收率偏异程度,精密度的衡量指 标。
校准曲线
校准曲线(calibration curve)是表达被分析物质不同浓度 与测定仪器响应值之间的线性定量关系的曲线。农药残留分 析的校准曲线通常以标准溶液的不同系列浓度(最少应有5个 点)为横座标、所得到的响应值为纵座标,连接各点得到相 应的曲线,也称标准曲线。
农药残留分析的偶然误差来源:
偶然误差存在各个步骤之中,用不确定度表示。残留数据 不确定度的主要来源是残留量在田间施药点之间分布的差 异性,占 70%~100%;其次是施药点田间残留量分布的 差异性占30%--40%;再次是样本实验室制备(占 2O%~ 30%);和分析方法不确定度(占10%~20%)。 从同一田间取样并分析的植物样本,其残留结果的组合不 确定度包括取样、样本制备和分析,通常至少在33%-44 %之间。
700000 600000 500000 峰面积 400000 300000 200000 100000 0 -100000 0 1 2 3 浓度(ug/mL) 4 5 6 y = 127400x - 2220.7 R2 = 0.9999
莠去津工作标准曲线
4.4 农药残留分析中的误差来源
农药残留分析结果的准确度利精密度受到与获得分析结果 相关的整个过程中的系统误差和偶然误差的影响。 系统误差引起结果与真值的偏离,是实验室间结果可变性 的主要误差来源。偶然误差影响实验室内或实验室间平行 样本分析的可变性。
农药残留分析中的系统误差 Group A 包括: a.取样(抽取、包装、运输和储存) 取样方法与CCPR 或国家规定的准则偏离、样本污染、标签 混淆、标签不符或丢失。 b.在样本储藏和制备等环节待分析物分解,如 ]酰肼(daminozide)、百菌清(chlorothalonil)、二硫 代氨基甲酸酯类(dithiocarbamates)农药等很容易由 于样本吸水而与样本中酶反应分解。
Meaning of uncertainty 是对测量结果残存误差的评估,是测量质量的指标。常用 测量列的标准差表示大小。设测量值为x,其测量不确定 度为uc,则其真值落在量值(x-uc, x+uc )范围之中的 可能性为68.3%.其真值落在量值(x-2uc,x+2uc )范围 之中的可能性约为95%。 真值不变(仅有一个). 每n次测量构造出一个区间(结果和不确定度)。 测量了m组(每组测n次),共得到m个区间。 当m充分大时,大约有9mg/kg) 5或大于5 0.5 0.5到 5 0.1到0.5 0.05到0.5 0.02到0.1 小于0.05 0.5×MRL 当MRL在分析方法的决定限附近, 添加浓度也将在这一水 平。