分析化学中的数据处理
分析化学中的数据处理
分析化学中的数据处理分析化学中的数据处理是指针对实验数据进行整理、统计、分析和解释的一系列过程。
对数据进行适当的处理能够提取出更有意义的信息，从而为后续的研究和实验提供有效的支持。
下面将从数据处理的步骤、常用方法和应用领域等方面进行详细展开。
数据处理的步骤通常包括数据整理、数据检查、数据统计和数据分析等过程。
首先，数据整理是将实验数据进行归类、清理和排序的过程，以便后续的操作和分析。
其次，数据检查是指对数据进行质量控制，包括检查数据的完整性、准确性和可靠性等方面。
第三，数据统计是指对数据进行一定分组、计数和总结等统计分析的过程，从而得到特定指标和特征的统计结果。
最后，数据分析是指对统计结果进行解释和推理，从而得出一定的结论和判断。
在实际的数据处理中，常用的方法包括描述统计方法、回归分析方法、因子分析方法和聚类分析方法等。
描述统计方法主要用于对数据的中心趋势、离散程度和分布特征等进行描述和总结，常用的统计指标包括均值、中位数、标准差等。
回归分析方法主要用于研究两个或多个变量之间的关系，可通过拟合线性或非线性模型进行分析。
因子分析方法则用于确定一组变量之间的潜在关系，并提取出影响变量的主成分。
而聚类分析方法则用于对一组数据进行分类和归类，以找出相似性较高的样本或因素。
分析化学中的数据处理广泛应用于样品分析、光谱分析、色谱分析和电化学分析等领域。
在样品分析中，数据处理可以帮助提取出目标物质的浓度或含量信息，并估计分析结果的可靠性和准确性。
在光谱分析中，数据处理可以对光谱数据进行寻峰、峰面积计算和谱图解析等，以获得有关物质结构和组成的信息。
在色谱分析中，数据处理可以用于峰识别、峰分离和峰面积计算等，从而确定样品中的目标物质和杂质。
在电化学分析中，数据处理可以用于电流-电位曲线的拟合和分析，以确定反应的机理和动力学参数。
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第7章Management of Experimental Data in AnalyticalChemistry分析化学中的数据处理7.1 统计学(statistics)中常用术语1、总体：所考察的对象的全体。
2、样本（子样）：自总体中随机抽出的一组测量值。
3、样本大小（或容量）：样本中所含测量值的数目。
3、值表：f t ,α体现t , f , P 之间的关系已知f , P 时，可从表中查出相应的t 值。
表中置信度就是概率P ，它表示t 值一定时，测定值落在范围内的概率。
) (s t ⋅±μ显著性水准P −=1 α自由度n n f , 1−=为测定次数双边：表示P 是从-t 到+t 积分而得的面积。
检验时的标准置信度=P%95检验步骤a. 根据题意计算t计b. 计算出α , f, 查t表c. 比较t计与t表，然后作出结论计算α , f ,05.095.011 =−=−=P α3141=−=−=n f 查表7-3，得18.33,05.0=t 因为t 计= 8＞t 0.05，3所以，平均值与标准值存在显著性差异。
分析结果存在系统误差。
•由F 的定义式可计算得F值若F→1，则s1与s2 相差不大；若F 较大，则s1与s2存在显著性差异。
检验步骤a. 计算F值，b. 计算f大，f小，查F值表得F表c. 比较：若F计＞F表，存在显著性差异；反之，不存在显著性差异。
(3) 查F 值表：计算自由度516=−==小大f f 由表7-4 查得F 表= 5.05(4) 由于F 计= 2.22 , 故F 计＜F 表所以，该两组数据的精密度无显著性差异。
作出此判断的置信度为90%。
检验步骤：①用F检验法：检验s1与s2 之间是否存在显著性差异。
如s1与s2 之间存在显著性差异，则两组分析数据存在显著性差异。
如s1与s2 之间不存在显著性差异，则可认为s1≈s2 ，可计算合并标准偏差继续进行下述检验。
查t 值表，得t表值。
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1．正态分布（高斯GAUSS分布）
它在概率统计中占有特别重要的地位，因为 许多随机变量都服从或近似服从正态分布， 分析测定中的随机误差也是这样的，P55图 3－3即为正态分布曲线，它的数学表达式为：
分析化学中的数据处理
若对某试样作若干批测定，每批又作n个 平行测定
则
S
＝
X
S n
由此可见:
（2－4）
①平均值的精密度比单次测定的精密度
更次好数,的S X平方S根；成平反均比值.的②标增准加偏测差定与次测数定，
可使平均值的标准偏差减小。
作
s x
n 关系图如P59图3－5所示。
s
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§2.1 几个概念(P52)
研究对象的某种特性值的全体叫总体； 从总体中随机取出的一组数据叫样本； 样本所含测量值的数目叫样本容量。例 如，对某矿石中Fe的含量作了无限次测 定，所得无限多个数据的集合就是总体， 其中每个数据就是个体，从中随机取出 一组数据（例如8个数据）就是样本，样 本容量为8。
3)大多数测定值集中在µ的附 近，所以µ为最可信赖值或 最佳值
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正态分布曲线随µ、σ值不同而不同，应
用起来不方便，为此，采用变量转换的
方法，将其化为同一分布－标准正态分
布
即
u＝ x－
令 代入（2－5）式得
y=f（x）＝
1
－ u2
e2
2
又 dx= du
第三章 分析化学中的数据处理
m
◇分析天平(称至0.1mg):12.8228g(6) , 0.2348g(4) , 0.0600g(3) ◇千分之一天平(称至0.001g): 0.235g(3) ◇1%天平(称至0.01g): 4.03g(3), 0.23g(2) ◇台秤(称至0.1g): 4.0g(2), 0.2g(1)
V
☆滴定管(量至0.01mL):26.32mL(4), 3.97mL(3) ☆容量瓶:100.0mL(4),250.0mL (4) ☆移液管:25.00mL(4); ☆量筒(量至1mL或0.1mL):25mL(2), 4.0mL(2)
如果测量数据 不断增多，组分 得越来越细，直 方图则逐渐趋于 一条平滑的曲 线—正态分布曲 线。 离散特性：各数据是分散的，波动的
s: 总体标准偏差
s
x
i 1
n
i
2
n
29
集中趋势：有向某个值集中的趋势
: 总体平均值
1 n lim x n n i 1
i
d: 总体平均偏差
3、随机误差： 由一些随机的偶然的不可避免的原因所造成的误 差。 特点：①波动性，可变性，无法避免； 例如：已知某矿石中Fe2O3 真实含量为50.36%， 测量值具波动性如下所示：50.40%, 50.30%, 50.25%, 50.37%; ②符合统计规律：正态分布规律。
4、减小随机误差
在消除系统误差的前提下，平行测定次数愈多， 平均值愈接近真实值。因此，增加测定次数，可 以提高平均值精密度而减小随机误差。在一般化 学分析中，对于同一试样，通常要求平行测定 2 ～ 4次即可。
3.2.2 有效数字修约规则 舍去多余数字的过程，称为数字修约。数字修 约遵循的规则：四舍六入五成双。例：将下列 测量值修约为三位有效数字
化学实验数据的处理与分析方法
化学实验数据的处理与分析方法在化学实验中，正确处理和分析实验数据是十分重要的，它们可以帮助我们获得准确的结果，并得出合理的结论。
本文将介绍一些常用的化学实验数据处理与分析方法。
一、数据处理方法1. 计算平均值在多次实验中，我们通常需要计算数据的平均值以获得更准确的结果。
计算平均值的方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。
例如，假设我们测量了某种物质的密度10次，得到的数据分别为1.1g/cm³，1.2 g/cm³，1.3 g/cm³，......，1.9 g/cm³，那么计算平均值的公式为：(1.1 + 1.2 + 1.3 + ...... + 1.9) / 10 = 平均值。
2. 确定不确定度实验数据中的不确定度是指数据的测量误差范围。
我们可以使用不确定度来衡量实验数据的可靠性。
常见的确定不确定度的方法有两种：绝对不确定度和相对不确定度。
绝对不确定度是指数据与其真实值之间的差异，可以通过标准差等方式计算得到。
相对不确定度是指绝对不确定度与测量数据的比值，常用百分数表示。
3. 绘制图表图表可以直观地展示实验数据的变化趋势和规律性。
在处理化学实验数据时，我们常常使用折线图、柱状图、散点图等图表形式来展示数据。
通过观察图表，我们可以更好地理解数据之间的关系，并得出相应的结论。
二、数据分析方法1. 线性拟合与斜率计算在许多化学实验中，实验数据经常呈线性关系。
我们可以通过线性拟合方法将数据点拟合成一条直线，并计算出直线的斜率。
斜率可以提供重要的信息，例如反应速率的大小、化学反应的活化能等。
常用的线性拟合方法有最小二乘法和直线拟合法。
2. 统计分析统计分析可以帮助我们验证实验结果的可靠性和重复性。
常用的统计分析方法有t检验、方差分析等。
通过统计分析，我们可以判断实验结果之间的差异是否显著，从而得出更准确的结论。
3. 数据的比较和关联在一些实验中，我们常常需要比较不同组之间的数据或者分析数据之间的关联关系。
第3章-2 分析化学中的数据处理
表3.2 正态分布概率积分表
随机误差出现的区间
测量值出现的区间
概率
(以σ为单位) u=±1 u=±1.96 u=±2 u=±2.58 u=±3
x=μ±1σ x=μ±1.96σ x=μ±2σ x=μ±2.58σ x=μ±3σ
68.3% 95.0% 95.5% 99.0% 99.7%
12
例1 已知某试样中质量分数的标准值为1.75%， σ=0.10%，又已知测量时没有系统误差，求分析 结果落在(1.75±0.15)%范围内的概率。 解： x x 1.75% 0.15%
(47.60 0.13)%
(47.60 0.23)%
置信度越高，置信区间就越大，所 估计的区间包括真值的可能性也就 越大，置信度定在 95%或 90%。
23
3.4 显著性检验
1. 平均值与标准值的比较-t检验法
步骤：a.将 x ，μ 和 n代入 t x n ,求t计
x 10.79%, s 0.042%
9 1.43
t
x s
n
10.79% 10.77% 0.042%
查表 ,P=0.95,f=8 时， t0.05 ， 8=2.31 。 t<t0.05 ， 8 ，故 x 与 μ 之间不存在显著性差异，即采用新方法后，没有 引起明显的系统误差。 25
涉及到的是测量值较少时的平均偏差；但在用统
计学处理数据时，广泛采用标准偏差来衡量数据
的分散程度。
2
总体标准偏差：
（测量次数为无限多次时）
σ
x
n
2
样本标准偏差：
（测量值不多时）
s
x x
n 1
2
分析化学数据处理及结果计算汇总
分析化学数据处理及结果计算汇总数据收集是进行化学实验和研究的基础，数据的准确性和全面性对于后续的数据处理和结果计算至关重要。
在进行实验时，我们需要记录实验条件、实验过程中的观察和测量结果，并将这些数据整理成清晰、统一的格式。
在进行数据收集时，应注意以下几点：1.实验条件的记录：包括温度、压力、溶剂种类和用量等。
这些条件对于实验结果的准确性有重要影响，应该始终保持实验条件的一致性。
2.观察结果的准确描述：对于观察到的现象或物质性质的描述应准确、详细。
比如，颜色的描述可以使用颜色比较法，或者使用对应的波长、吸收强度等数据来描述。
3.测量结果的精确度：应该对测量结果进行恰当的数据处理，包括对数据的重复测量、异常值的排除等。
常见的数据处理方法有均值、标准差、误差分析等。
数据处理是对实验数据进行整理、处理和分析的过程，目的是提取和总结数据中的有用信息。
常用的数据处理方法有：1.数据整理和清洗：对实验数据进行整理和筛选，去除重复数据和异常值，使得数据的质量更加可信。
2.数据转换和标准化：有时，需要将数据按照一定的标准进行转换，使得数据的分析更加方便。
如将温度从摄氏度转换为开氏度，将浓度单位换算为摩尔等。
3.数据统计和可视化：使用合适的统计方法对数据进行分析，比如计算均值、标准差、相关系数等。
同时，将数据可视化可以提供更直观的数据分析信息，如绘制柱状图、散点图等。
结果计算是根据实验数据和现有的模型、理论进行结果推导和计算的过程。
常见的结果计算方法有：1.摩尔计算：根据已知物质的摩尔质量和反应方程式，计算反应过程中各物质的物质的量。
2.溶解度计算：根据溶质在溶剂中的溶解度和溶解反应的平衡常数，计算溶质在溶剂中的溶解度。
3.吸收光谱计算：根据分子结构和吸收光谱数据，计算分子的吸收峰位置和吸收强度。
总之，分析化学数据处理及结果计算是进行化学研究和实验的重要环节。
在进行数据处理和结果计算时，应注重数据的准确性和全面性，并使用合适的方法对数据进行统计和分析，以获得准确、可靠的结果。
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第二章误差与数据处理1.测定某样品中的含氮量，六次平行测定的结果是20.48％，20.55％，20.58％，20.60％，20.53％，20.50％。
（1）计算这组数据的平均值、中位数、极差、平均偏差、标准偏差、变异系数和平均值的标准偏差。
（2）若此样品是标准样品，含氮量为20.45%，计算以上测定的绝对误差和相对误差。
2. 测定试样中CaO的质量分数时，得到如下结果：35.65%、35.69%、35.72%、35.60%。
问：（1）统计处理后的分析结果应如何表示？（2）比较95%和90%置信度下总体平均值的置信区间。
3. 根据以往的经验，用某一种方法测定矿样中锰的含量的标准偏差（即δ）是0.12%。
现测得含锰量为9.56%，如果分析结果分别是根据一次、四次、九次测定得到的，计算各次结果平均值的置信区间（95%置信度）。
4. 某人测定一溶液浓度（mol·L-1），获得以下结果：0.2038、0.2042、0.2052、0.2039。
第三个结果应否弃去？结果应如何表示？测定了第五次，结果为0.2041，这时第三个结果可以弃去吗？（置信度为90%）5. 在不同温度下对某试样作分析，所得结果（%）如下：10℃: 96.5, 95.8, 97.1, 96.037℃: 94.2, 93.0, 95.0, 93.0, 94.5试比较两组结果是否有显著差异。
（置信度为95%）6. 某分析人员提出了测定氯的新方法。
用此法分析某标准样品（标准值为16.62%），四次测定的平均值为16.72%，标准差为0.08%。
问此结果与标准值相比有无显著差异（置信度为95%）。
7. 标定0.1 mol·L-1; HCl，欲消耗HCl溶液25 mL左右，应称取基准物多少克？从称量误差考虑能否达到0.1%的准确度？若改用硼砂为基准物，结果又如何？8. 下列各数含有的有效数字是几位？9. 按有效数据计算下列结果：(1) 213.64 + 4.4 + 0.324410. 某人用络合滴定返滴定法测定样品中铝的百分含量。
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7
平均值相同, 精密度不同
2019/9以u表示，令
u
=
x μ σ
得 y=
1
u2
e2
2π
对其进行积分： p 1 .eu2 /2.du 1
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u检验：在无系统误差的情况下，检验±u (或单边)范围 内分析结果（或随机误差）出现的概率。
用单次测量值：μ= x±uσ
用平均量值：
x u x u
x
n
并且u检验适用于已知的正态分布方程N(μ，σ2 )
例题p58 8
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例题：某炼铁炉中铁水含C量符合正态分布方程( 4.55∽0.1082 ) 现对某日一炉铁水分析5次4.28 4.43 4.42 4.35 4.30, 如果 分析正常(无系统误差)，问这炉铁水是否合格（p=95%)
2
说明：(1) 正态分布曲线与横坐标－∞到＋∞之间所夹面积， 代表所有数据出现的几率总和其值等于1
(2) 若改变积分区间，可得围成的不同面积。
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随机误差在某一区间出现的概率，可以取不同的u值进行积分. 68.3%
-∞ -3 -2 -1 0 1 2 3 +∞
u
=
x μ σ
n
∞
x μ 正态分布 u = σ
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t分布曲线与正态分布曲线相似, t分布曲线下一定区间内的积 分面积就是该 区间内随机误差或测量值出现的概率, t分布曲 线不仅随t值改变还与f有关。
P61表3－3列出不同f值及p值所对应的tα,f 值 f(自由度): f=n-1 P(置信度): 指在某一t值下,测定值落在(μ±ts) 范围内的概率. α(显著性水准): α=1-P, 指测定值落在(μ±ts) 范围之外的概率.
5
二、正态分布曲线
(一) 正态分布方程(高斯分布)
( x )2
e y f ( x) 1
2 2
2
y: 概率密度 x: 测量值
σ
-
+
μ: 总体平均值 σ : 总体标准偏差
-∞
x +∞
0 说明：
1. x = μ时，y值最大, 对应于正态分布曲线的最高点，
此时误差等于零；μ代表了数据的集中趋势。
如：t0.05 ,10 =2.23表示95%置信度，自由度为10的t值(2.23)
t0.01 ,8 =3.36…… 99%……………………..8…… (3.36)
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二、平均值的置信区间(分析结果的表示方法）
μ x t ,f .S
总体平均值
n
置信区间
X — 测得数据的平均值
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2
三、 偏差 平均值
总体(无限次测量)
lim n
1 n
xi
平均偏差
xi
n
标准偏差
( x )2
i
n
平均值标准偏差 平均值平均偏差
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σ
σ
x
n
x
n
样本(有限次测量)
x xi
n
d xi x
n
( x x)2
n — 测量次数
S — 标准偏差
tα，f — 表值
表示在一定置信度下,以平均值 X 为 中心，
包括总体平均值μ的范围.
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对某未知试样中Cl-％测定4次，47.64% 47.69% 47.52% 47.55%计算置信度90% 95% 99%时, 总体平均值μ置信区间
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2. 曲线以x=μ这点的垂线为对称轴，说明正负误差 出现的几率相等。
3. 当x +∞或x -∞曲线以x轴为渐近线，说明小误差 出现的几率大，很大误差出现的几率很小，趋近于零。 1
4. 当x=μ时 ymax = σ 2π ，σ 越大y越小，曲线越平坦
测得数据越分散，反之则相反。 σ代表了数据的离散程度
§1 总体、样本、偏差
分析化学中的 数据处理 §2 偶然误差的正态分布
§3 少量数据的统计处理
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1
§1 总体、样本、偏差
一、总体： 对于所考察对象的全体称为总体 二、样本：
自总体中随机抽出一部分供分析用的试样称为样本； 样本中所含测量值的数目称为样本大小(样本容量) 它能回答总体的含量。
(x=μ+uσ)
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随机误差出现区间
u=±1 u=±1.96 u=±2 u=±2.58 u=±3
测量值出现区间
x=μ±1σ x=μ±1.96σ x=μ±2σ x=μ±2.58σ x=μ±3σ
概率
68.3% 95.0% 95.5% 99.0% 99.7%
说明：若是求测量值在±u区间出现的概率，p57表值×2 因为它列出是u 的单边。若是求0到+u或-u区间出现 概率，为单边区间不用乘2
s
i
n1
S
S
x
n
d dx
n
3
说明：(1)对测量次数很多, 统计学证明δ＝0.80σ (2)在有限次测量中, 增加测量次数可提高精密度 一般平行测定3－4次；要求高精密测量，可测 5－9次。
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§2 偶然误差的正态分布
一、频数分布
有一矿石试样在相同条件下, 用AAS法测定其Cu%, 得如下 数据：1.36 1.41 1.44 1.37 1.39 1.46 1.37 1.35 1.42 1.42 1.49 1.36 1.42 1.34 1.46 1.35 1.45 1.47 1.40 1.43 1.37 1.50 1.40 1.38 1.55 1.41 1.46 1.39 1.45…..(100个数)
分一下组(10组)就会发现这些数据既有分散性又有集中性。 位于1.36－1.44%有65个数, 小于1.27%或大于1.55%数据很少。 每组测量值出现的次数称为频数; 出现次数/100为相对频数(概率密度)。
0.12
0.10
0.08
y
0.06
0.04
0.02
0.00
2019/9/23 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x
解 x ＝4.36
x u计＝
n 4.36 4.55 5
0.108
3.93
查表知：p=95%时 u ＝1.96 表
∵ u计＝3.93＞u表＝1.96
分析结果不在要求的范围内，这炉铁水不合格
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§3 少量数据的统计处理
一、t 分布曲线 (有限次测量)
x μ t= S