分析化学误差分析与数据处理

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分析化学误差和分析数据处理2

分析化学误差和分析数据处理2
重现性:由不同实验室的不同分析工作者 和仪器,共同对同一样品的某物理量进行 反复测量,所得结果接近的程度。
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(三)准确度与精密度的关系
1. 准确度高,要求精密度一定高,精密度高 是准确度高的前提,但精密度好,准确度不一 定高。 2. 准确度反映了测量结果的正确性,精密度 反映了测量结果的重现性。
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例: 两人分析同一试样中Cu的含量,其结果ω如下: 甲 0.3610 0.3612 0.3608 乙 0.3641 0.3642 0.3643 已知其含Cu的量的真实值为0.3606,试问何人结果的准 确度高? 解:
x RE % 100% 100%
甲: X =0.3610
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四、提高分析准确度的方法
1.选择恰当的分析方法 例:测全Fe含量 K2Cr2O7法 40.20% ±0.2%×40.20% 比色法 40.20% ±2.0%×40.20% (常量组分的分析,常采用化学分析,而微量和痕量分 析常采用灵敏度较高的仪器分析方法) 2.减小测量误差 1)称量 例:天平一次的称量误差为 0.0001g,两次的称量误差为 0.0002g,RE%≤ 0.1%,计算最少称样量?
n x
100%
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滴定分析中时, R d 一般要求<0.2﹪
3. 标准偏差(standard deviation)与相对标准偏差 (1).标准偏差S
S
( xi x)
i 1
n
2
n 1
n

di
i 1
n
2
n-1=f
自由度
n 1
当n→∞,标准偏差用б表示
( xi ) 2 μ 为无限多次测定的平均值(总体平均值) 若无系统误差存在,µ 就是真实值 i 1 n

分 析 化 学第三章 误差和分析数据处理

分 析 化 学第三章 误差和分析数据处理

(二)已知样本标准偏差(s) 对于有限次测定,须根据t分布进行统计处理 1. 使用单次测定值
μ = x t p,f s
2. 使用样本平均值
μ = x t p,f s x = x t p,f
t值可通过p90表4-3查得
s n
t分布的意义 真值虽然不知,但可以通过由有限次
测定值计算出一个范围,它将以一定的置
x-μ u= σ
y = Φ(u) = 1 e 2π
u2 2

标准正态分布曲线
【特点】曲线的形状与µ 和σ的大小无关。
三、随机误差的区间概率
正态分布曲线与横坐标之间所包围的总面积,
表示来自同一总体的全部测定值或随机误差在上
述区间出现的概率总和为100%。

+
-
1 + Φ(u)du = e du = 1 2π -
正态分布曲线
(二)正态分布曲线的讨论
1.测定值的正态分布(x分布)
(1)x = μ时,其概率密度最大,曲线以x=μ
这一点的垂线为对称轴分布。 (2)精密度不同的两组测定值的正态分布曲 线,σ 值较小的相应的曲线陡峭,σ 值较大的曲 线较平坦。(☆)
(3)µ 和σ是正态分布的基本参数,一旦µ和
σ确定后,正态分布曲线的位置和形状就确了,这
二、正态分布
(一)正态分布曲线的数学表达式 测定次数无限增加,其测定值服从正态分布 的规律,其数学表达式为:
1 y = f(x) = e σ 2π (x-μ)2 2σ 2
σ-总体标准偏差,µ -总体平均值,在无系统 误差存在时,µ 就是真值T。y为测定次数无限时,
测定值xi出现的概率密度。 以x横坐标,y纵坐标 作图,得测定值的正态分布曲线。

分析化学实验中误差及分析数据的处理精讲

分析化学实验中误差及分析数据的处理精讲

分析化学实验中误差及分析数据的处理精讲误差在分析化学实验中扮演着非常重要的角色,它们可以帮助我们评估实验结果的可靠性和精确性。

本文将讨论实验误差的几种类型以及分析数据的处理方法。

首先,我们来看一下误差的分类。

实验误差可以分为系统误差和随机误差两种类型。

系统误差是由于实验设计或仪器故障等原因引起的,并且在多次实验中总是出现相同的偏差。

例如,如果使用的仪器的刻度有错误,或者实验操作中有不可避免的偏差,都会导致系统误差。

这种误差通常是可预测和可修正的,但需要在实验设计和执行过程中加以注意。

为了减小系统误差,我们可以使用标准校正曲线、多次测量和仪器校正等方法。

随机误差是由于实验条件或观察者等因素的变动引起的,并且在多次实验中会出现不同的偏差。

随机误差是不可预测的,它们可以通过多次重复实验来减小,同时使用统计学方法来估算其大小。

例如,如果我们多次测量同一样品的溶解度,由于溶解度的测量值会受到环境温度和湿度等因素的影响,每次测量的结果都会有所不同,这就是随机误差。

在实验数据的处理中,我们需要考虑误差的大小和如何将其纳入计算。

下面是一些常见的数据处理方法:1.均值:计算重复测量值的平均值。

这将有助于减小随机误差,并提供更可靠的结果。

对于有系统误差的情况,可以使用校正因子将均值修正为真实值。

2.方差:计算重复测量值的离散程度。

方差越大,数据的可靠性越低。

方差可以通过计算每个测量值与均值的差的平方,并将这些差值求和后除以测量次数来得到。

3.标准偏差:标准偏差是对方差的开方,它衡量了测量结果的均匀性。

标准偏差越小,数据的可靠性越高。

标准偏差可以通过方差的平方根来计算。

4.置信区间:置信区间是对测量结果的不确定性进行估计的方法。

通过构建一个置信区间,我们可以确定结果可能出现的范围。

置信区间的计算需要考虑样本大小、方差和置信水平等因素。

总之,分析化学实验中的误差是不可避免的,但我们可以通过合适的实验设计和数据处理方法来减小和评估误差的大小。

分析化学中的误差分析及数据处理

分析化学中的误差分析及数据处理

例2:
用一种新方法来测定试样含铜量,用含量为11.7 mg/kg的标准试样,进行 5次测定,所得数据为:
10.9, 11.8, 10.9, 10.3, 10.0
判断该方法是否可行?(是否存在系统误差)。
解:计算平均值 = 10.8,标准偏差 S = 0.7,n=5,μ=11.7
x n 10.8 11.7 5
CYJ 21
特点:
1)不具单向性(大小、正负不定) 2)不可消除(原因不定)
但可减小(测定次数↑) 3) 分布服从统计学规律(正态分布)
随机误差
多次测量取平均值
CYJ 22
系统误差与随机误差的比较
项目
系统误差
随机误差
产生原因 固定因素,有时不存在 不定因素,总是存在
分类
方法误差、仪器与试剂 环境的变化因素、主
25.0 20.0
15.0
y
10.0
5.0
0.0 15.80 15.90 16.00 16.10 16.20
x
CYJ 24
分析结果表示:
置信度和置信区间
– 测定值或误差出现的概率称为置信度
– 真实值在指定概率下,分布在某一个区间,
这个区间称为置信区间
μ x
ts n 不确定度
x
ts n
,x
ts n
测量点
平均值
真值
CYJ 13
准确度和精密度——分析结果的衡量指标。
(1) 准确度──分析结果与真实值的接近程度 准确度的高低用误差的大小来衡量; 误差一般用绝对误差和相对误差来表示。
(2) 精密度──几次平行测定结果相互接近程度 精密度的高低用偏差来衡量, 偏差是指个别测定值与平均值之间的差值。

分析化学实验中误差及分析数据的处理

分析化学实验中误差及分析数据的处理

* 有界性:大误差出现概率很小,误差很大的测量 值,往往由过失误差造成的。对这种数据应作适 当处理。
标准正态分布曲线 N(0 ,1 ) 为了将不同精密度的正态分布曲线统一起来, 令u=x-u/σ为横坐标表示的正态分布曲线
u
x

横坐标:u 纵坐标:误差出现的概率大小。
二. 随机误差的区间概率
特点:
随机性(大小、正负不定) 不可消除(原因不定) 但可减小(测定次数↑,一般平行测定3- 4次) 分布服从统计学规律(正态分布) (三)过失误差 由于操作者的过失而引起的误差(损失试 样、加错试样、记录或计算错误等 )--错 误。
(四)如何提高分析结果准确度?
减少误差的方法
1. 选择合适的分析方法 根据待测组分的含量、性质、试样的组成及对 准确度的要求。 2. 减少测量误差 控制取样量 : 天平称量取样 0.2g (为什么?)以 上,滴定剂体积大于20mL(为什么?)。 3. 增加平行测定次数,减小偶然误差 化学分析中通常要求平行测定3~4次。 4. 消除系统误差
二.精密度与偏差
1.几个定义
精密度 一组平行测定值相互接近的程度。
偏差 是衡量数据精密度高低的尺度。偏差越小,
数据的分散性越小,测定值的精密度越高。
第一组 第二组 1.10 1.10 1.12 1.18 1.11 1.15 1.11 1.13 1.10 1.16
在实际分析中,真实值难以得到,常以多次平行测定结果
平均偏差
| d | | d 2 | | d 3 | | d 4 | | d n | d 1 n
| d
i 1
n
i
|
n
相对平均偏差:
d d r 100% X

分析化学第二章误差与分析数据处理

分析化学第二章误差与分析数据处理
选择合适的分析方法
根据待测组分的性质和含量选择合适的分析 方法。
空白实验
通过扣除空白值来减小误差。
标准化样品分析
使用标准样品对实验过程进行质量控制。
回收率实验
通过添加已知量的标准物质来评估分析方法 的准确性。
04
有效数字及其运算规则
有效数字的定义与表示
01
有效数字是指测量或计算中能够反映被测量大小的部分数字 ,其位数与被测量的精密度有关。
数据统计
计算平均值、中位数、众数等统计量,以反映数据的集 中趋势和离散程度。
实验结果的评价与表达
误差分析
计算误差、偏差、相对误差 等,评估实验结果的可靠性

1
精密度与偏差
通过多次重复实验,评估实 验结果的精密度和偏差。
置信区间
根据实验数据,计算结果的 置信区间,反映结果的可靠 性。
结果表达
选择合适的单位和量纲,将 实验结果以表格、图表等形 式表达,便于分析和比较。
02
表示有效数字时,需保留一位不确定位,采用指数或修约的 形式表示。
03
有效数字的表示方法:科学记数法(a x 10^n)或一般表示法。
有效数字的运算规则
加减法
以小数点后位数最少的数字为标准,对 其他数字进行修约,然后再进行运算。
乘方和开方
运算结果的有效数字位数与原数相同。
乘除法
以有效数字位数最少的数为标准,对 其他数字进行修约,然后再进行运算。
THANKS
准确度检验
通过标准物质或标准方法对比,检验分析结 果的准确性。
线性检验
验证测量系统是否符合线性关系,确保数据 在一定范围内准确可靠。
范围检验
评估分析方法在一定浓度或含量范围内的适 用性。

分析化学中的误差与数据处理

分析化学中的误差与数据处理

科 人们所采用。
技 大 学
缺点:存在较大的误差。当4d法与其他检验 法矛盾时,应以其它方法为准。
步骤
(1)首先求出除异常值外的其余数据的平 均值x和平均偏差d;
天 津
(2)然后将异常值与平均值进行比较,如绝 对差值大于4d,则舍去,否则保留。




例 某药物中钴含量(μg/g)测定数据如 下:1.25,1.27,1.31,1.40 μg/g,问1.40是否保留?
例 某药物中钴含量(μg/g)测定数据如 下:1.25,1.27,1.31,1.40 μg/g,问1.40是否保留?
解 全部数据的平均值和平均偏差为:
x=1.31 s=0.066




大 学
查表T0.05,4=1.46,T<T表,保留。
3、Q检验法
<1>将测定值按递增顺序排列:x1, x2, … xn <2>计算统计量Q:
解:Q=(1.40-1.31)/(1.40-1.25)=0.60
天 查表n=4,Q0.90=0.76
津 科
Q<Q0.90

保留


注意
由于置信度升高会使置信区间加宽,所以置信度 为90%时应保留的数字在95%时也一定应保留。 在90%舍弃的数值,在95%时则不一定要舍弃, 应重新做Q检验。反之在95%该舍弃的数值,在 90%时一定舍弃。
n
n
yi b xi
a i1
i1 y b x
n
n
( x i x )( y i y )
b i1 n
天 津 科
(xi x )2
i1
技 式中x,y分别为x和y的平均值,a:截矩,b:

分析化学中的误差和数据处理

分析化学中的误差和数据处理
测量方法的误差,测量环境引发的误差,人 为的误差,计算的误差,统计误差等等。
误差的客观性: 误差是客观的,是不以人的意志而改变的。
根据误差的性质与产生的原因,可将误差 分为系统误差、偶然误差两类。
三、系统误差和随机误差
1.系统误差
也叫可测误差,它是由于分析过程中某 些经常发生的、比较固定的原因所造成的。 系统误差的性质是:
二、有数字的修约规则
四舍六入,五成双;五后有非零数字就进位。
例: 3.148
3.1 75.50
76
7.3976
7.4 75.51
76
0.736
0.74 76.51
77
75.5
76 76.50
76
修约数字时要一步到位,不能分次修约
例如将13.4565修约为两位有效数字
一次完成修约 13.4565
13
139.8
±0.1 /139.8 100%=±0.07%
第二章 分析化学中的误
差及数据处理
第3节
可疑数据的取舍
1.Q 检验法
2. 格鲁布斯 (Grubbs)检验法
2020/2/28
34
第三节 可疑数据的取舍
解决的问题:
过失误差的判断 方法:a、Q检验法
b、格鲁布斯(Grubbs)检验法
确定某个数据是否可用。
为0.1%)
0.00~10.00mL;20.00~25.00mL;40.00~50.00mL
一、误差和偏差
2.偏差:分析结果与平均值之间的差值
偏差: di Xi X 正、负
平均偏差:无正、负
d
1 n
n i 1
Xi X
1 n
n i 1
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一. 真值(XT):某一物理量本身具有的客观存在
的真实数值。

特点:真实存在,但却未知
二.中位数。

特点:受离群值的影响较小;n很大时,其计算简单。

三.误差(E)与准确度:误差是测定结果与真实值之差。

可用绝对误差和相对误差来表示。

【用.
相对误差来表示物质的准确度。

..............】.准确度:分析结果和真值接近的程度
四.偏差(d0)与精密度:偏差是指测定结果与平均结果之间的差值。

精密度:各次平行测定结果相互接近的程度。

♦(1)显然,偏差有正有负或零,则
.......
............,各单次测定的偏..........如果各单次测得的偏差相加
差之和应为
..0.。

当测定次数不多时,常用平均偏差表示分析结果的精密.....0.或者
..接近
度。

当测定次数较多时,常用标准偏差和相对标准偏差表示测定结果的精密度。

.【.但.
是,一般情况下,都是用标准偏差来表示。

...................】.可见:标准偏差通过平方运算,能将较大的偏差更显著地表示出来。

因此能更好地反映测定值的精密度。

♦(2)强调1 、S是表示偏差的最好方法,数学严格性高,可靠性大,能显示出较大的偏差。

测定次数在3-20次时,可用S来表示一组数据的精密度,
2 、式中n-1称为自由度,表明n次测量中只有n-1个独立变化的偏差。

因为n个偏
差之和等于零,所以只要知道n-1个偏差就可以确定第n个偏差了,
3 、S与相对平均偏差的区别在于:第一,偏差平方后再相加,消除了负号,再除自由度
和再开根,标准偏差是数据统计上的需要,在表示测量数据不多的精密度时,更加准确
和合理。

4 、S对单次测量偏差平方和不仅避免单次测量偏差相加时正负抵消,更重要的是大
偏差能更显著地反映出来,能更好地说明数据的分散程度。

(3).结论: 1. 精密度高,准确度不一定高;可能有系统误差存在;
2. 精密度低,测定结果一定不可靠;
3. 准确度高一定要求精密度高,即精密度是保证准确度高的前提;
4. 当系统误差消除后,可用精密度表示准确度。

5.准确度高,要求精密度一定高,但精密度好,准确度不一定高
6.准确度反映了测量结果的正确性,精密度反映了测量结果的重现性
注:通常所说的误差实际上指的是偏差。

♦五.系统误差和随机误差:系统误差可以影响准确度,不影响精密度;系统误差要么偏高,要么偏低
♦六.※注意:过失误差属于不应有的过失。

过失误差:由于疏忽或差错造成。

♦如:错用样品、选错仪器、加错试剂、器皿不清洁、试样损失或沾污、操作不规范、忽视仪器故障、读数错误、记录和计算错误等。

♦性质:是错误,而不是误差。

♦错误的处理:确知操作错误测得的数据必须舍弃。

一旦出现过失,应立即停止,及时纠正,重做实验。

♦七.有效数字位数:包括全部可靠数字和一位不确定数字。

在有效数字中, 只有最后
一位数是不确定的,可疑的。

有效数字的位数由仪器的准确度决定,它直接影响测定的相对误差
♦系统误差与随机误差的比较

八.等物质物质规则:在滴定反应中,待测物质B说滴定剂T完全反应时,消耗的两反应物特定基本单元的物质的量相等。

♦在使用滴定管时,由于用一次滴定管胡误差为0.01,所以在滴定过程中,要用两次滴定管,所以误差为0.02.。

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