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衛生化學——分析數據處理及分析質量保證_圖文

衛生化學——分析數據處理及分析質量保證_圖文

? 1997年,當卡斯帕羅夫負于“深藍”時,著名棋評 家菲舍套用莎士比亞的名句評論說:您是愿意投降 呢,還是一定要我為您流汗。要是我流起汗來,那 是你親友的眼淚,悲泣著您的死亡

主要內容

第一節 誤差的分類與來源 第二節 準確度與精密度 第三節 分析數據的處理

第四節 衛生分析工作的質量保證

第一節 誤差的分類與來源
一、誤差的分類
(一)系統誤差(systematic error) 原因:由某種確定性的、經常性的因素造成的。 特點:系統誤差的大小和方向的變化遵循一定的規律, 即系具有確定性和規律性。 ? 定值系統誤差 大小和方向保持不變 大小和方向按確定規律變化

分 類

?變值系統誤差

系統誤差根據來源分類:

(1)方法誤差:是分析方法自身不完善造成的。
采用固體吸附劑采集大氣中的氣態污染物時,選 用的吸附劑對待測物的吸附效率較低引起的誤 差 ; 采用HPLC配備UV進行分析時,若選用的流動相對 檢測波長有一定的吸收值產生的誤差 ;
采用 AAS 分析金屬元素時,設置的原子化溫度過 高造成待測元素離子化導致的誤差 ;

事 例

(2)儀器誤差:由于儀器未經校準造成的誤差。
事 例

容量儀器刻度不準; 分析儀器由于制作技術不夠精良或長期使用 致使其某項性能指標不合格 ; 分光光度計的波長不準確 ;

(3)試劑誤差:由于試劑不純產生的誤差。
事 例 所用蒸餾水或試劑中含有被測組分或干擾雜質; 某些吸水性或氧化性較強的試劑因長期擱置或保 存方法不當致使物質結構、組成及性質發生改變

( 4 )主觀誤差:由分析人員主觀因素造成。

滴定讀數總是偏高或偏低; 終點顏色的觀察總是偏深或偏淺;


分解試樣總是不完全;



標準物干燥不完全進行稱量;
操作者為追求數據的精密度而產生的判斷傾向;

分析人員掌握的分析操作與正確的分析操作有差別;

(二)偶然誤差(random error)
也稱為隨機誤差,不確定的原因或某些難 以控制原因造成的。 產生原因:隨機變化因素
環境溫度、濕度和氣壓的微小波動; 儀器性能的微小變化; 電壓的微小變動; 操作者處理試樣的微小差別; 天平最后一位讀數的不確定性;

事 例

特 點: ?隨機性(大小、正負不定) ?不確定性(原因不定)。但可減小(測定次數↑) ?分布服從統計學規律(正態分布)

正態分布(高斯分布)曲線

? 神說,要有正態分布,就有了正態分布。 神看正態分布是好的,就讓隨機誤差服從了 正態分布 。 創世紀—數理統計

正態分布是應用最廣泛的一種連續 型分布.因為這個分布戴著神秘的面紗, 在自然界中無處不在,讓你在紛繁蕪雜 的數據背后看到隱隱的秩序。 德莫佛最早發現了二項概率 的一個近似公式,這一公式被認 為是正態分布的首次露面. 正態分布在十九世紀前葉由高 斯加以推廣,所以通常稱為高斯分 布.

德莫佛

不知你們是否注意到街頭的一種賭博活 動? 用一個釘板作賭具。

請看

街頭

也許很多人不相信,玩這種賭博游戲 十有八九是要輸掉的,不少人總想碰 碰運氣,然而中大獎的概率實在是太 低了。

下面我們在計算機上模擬這個游戲:
街頭賭博 高爾頓釘板試驗

平時,我們很少有人會去關心小球下落 位置的規律性,人們可能不相信它是有規 律的。一旦試驗次數增多并且注意觀察的 話,你就會發現,最后得出的竟是一條優 美的曲線。

高 爾 頓 釘 板 試 驗 這條曲線就近似我們將要介紹的 正態分布的密度曲線。

隨機誤差的正態分布
?x ? ? ?
2?
2
? ? ? ? ? ? ? ? ? ±? ·? ?
10.00 8.00

2

1 y? e ? 2?

? ? ? ? ? ? ? ?

?

6.00 4.00 2.00 0.00

15 .8 3

15 .9 0

15 .9 6

16 .0 2

16 .0 9

16 .1 5

x:測量值; y:概率密度,是變量x的函數; μ:總體平均值,為曲線最大值對應的x 值,無系統誤差時等于真值; σ:總體標準偏差,是曲線兩拐點之間 距離的一半。 x-μ :隨機誤差

? ? ? ? ? ?

16 .2 1

μ和 σ是正態分布的兩個基本的參數 μ為無限次測量的總體均值,表示無 限個數據的集中趨勢(無系統誤差時
10 8 6 2 0 15.80 15.90 16.00 16.10 16.20

即為真值)。總體標準偏差?相同,總
體平均值?不同,則曲線形狀相同,

y4

只是曲線沿橫軸平移。
σ是總體標準偏差,表示數據的離 散程度。總體平均值?相同,總體標 準偏差?不同,則曲線的形狀不同, σ小,曲線陡峭,σ大,曲線平坦。
25.0 20.0

x

y

15.0 10.0 5.0 0.0 15.80 15.90 16.00 16.10 16.20

x



x ?? u? ?

u:以 σ為單位來表示隨 機誤差 x –μ。 則

1 Y(u) ? ? 2?

u2 ? e 2

—— 標準正態分布

正態分布曲線反映了隨機誤差的規律性:

? 小誤差出現的幾率大,大誤差出現
的幾率小,測量數據具有明顯的向 總體均值集中的趨勢——單峰性; ? 絕對值相等的正負誤差出現的概率 相等 —— 增加平行測定次數可以減

小隨機誤差——對稱性。
? 極大誤差出現的幾率極小,實際測 量結果總是被限制在一定范圍內波 動——有界性;

概率(possibility,P) 測量值落在區間(u1,u2)的 概率為曲線與u1,u2間所夾面積, 統計學上稱為置信度,用P表示。
u1 μ u2

u(測定值)

無論?和 ? 值為多少,曲線和橫坐標之間的總面 積為 1 。即各種誤差的測量值出現的概率總和為 1 (任何情況下測量值均應出現在±∞內 )。
P( ?? ? x ? ?) ? 1 ? ? 2? ? ?
? ? ( x ?? ) 2 e 2?
2

dx ? 1

用數理統計方法可以證明并求出測定值 x 出現
在不同 u 區間的概率(不同 u 值時所占的面積)

即 x 落在 ? ? u 區間的概率:
置信區間 置信概率P

u = ? 1.00
u = ? 1.96 u = ? 3.00

x = ? ? 1.00 ?
x = ? ? 1.96 ? x = ? ? 3.00 ?

68.3%
95.0% 99.7%

[思考題] 標準偏差>± 2.58σ的測定值出現的概率占多 少?
(答案:1%)

有限數據隨機誤差的t 分布(t-distribution)
1.正態分布——描述無限次測量數據
t 分布——描述有限次測量數據

2.正態分布——橫坐標為 u ,t 分布—橫坐標為 t

u?
t?

x??

? x??
s

?為總體均值

? 為總體標準偏差
s為有限次測量值的標準偏差

3.兩者所包含面積均是一定范圍內測量值出現的概率 P 正態分布:P 隨u 變化;

t 分布:P 隨 t 和v變化;自由度v=n-1

t分布的兩個重要概念

? 置信度 P(confidence level) :某一 t 值時,測量值出現在 μ± t s范圍內的概率
? 檢驗水準α(level of significance):落在此范圍之外的概 ? ?1? P 率

一定P下,t ? t? ,?

t0.05,10 t0.01,4

表示置信度為95%,自由度為10的t值

表示置信度為99%,自由度為4的t值

(三)過失誤差
由于操作者缺乏經驗、粗枝大葉、過度疲勞、操作 不正確等引起。如跳樣、加錯試劑、讀錯刻度、記錄或 計算錯誤等——責任事故,杜絕發生!

提高分析準確度的方法 (1)減小隨機誤差 辦法:多次測定取其平均值。平行測定次數一般 3~5次。 (2)消除系統誤差

第二節 準確度與精密度
(一)準確度與誤差 1. 準確度( accuracy ):測量值與真值的接近程度。 它說明測定結果 的可靠性,用誤差大小表示。 2. 表示方法 (1)絕對誤差(E) (2)相對誤差(RE) E= x-μ
RE = ?100% E

?

正誤差:測定值大于真值;負誤差:測定值小于真值;

? 例題:用分析天平稱取Na2CO3兩份,質量分別為 1.6380g 和 0.1638g ,假定 Na 2 CO 3 的真實質量分別為: 1.6381g 和 0.1639g 。則它們的絕對誤差和相對誤差分 別是多少? 絕對誤差: E1 = 1.6380 - 1.6381 = - 0.0001g E2 = 0.1638 - 0.1639 = - 0.0001g 相對誤差: RE1 =( -0.0001/1.6381×100% )= -0.006% RE2= (-0.0001/0.1639×100%) = -0.06% 稱取質量較大的相對誤差較小,即測定的準確度較高

(二)精密度與偏差
精密度 ( precision ): 平行測量的各測量值之間互相
接近的程度。用測定值與平均值之差 —— 偏差來表示。

(1)絕對偏差(d):

d ? Xi ? X
d Rd ? ? 100% X

(2)相對偏差(Rd) 絕對偏差與平均值之比。

(3)平均偏差:為各次測定值的偏差的絕對值的平均值。
d1 ? d 2 ? d 3 ? ? ? d n n

d?

?

? x ?x
i i ?1

n

n

式中n為測量次數。由于各測量值的絕對偏差有正有負,

取平均值時會相互抵消。只有取偏差的絕對值的平均值才能
正確反映一組重復測定值間的符合程度。

(4)相對平均偏差:為平均偏差與平均值之比,常用 百分率表示:
d Rd ? ? 100% X

例如,下面兩組數據為各次測定的偏差 甲組 +0.4,+0.2,+0.1,+0.0,-0.2,-0.2,-0.3,-0.3,0.3,-0.4 乙組 +0.9,+0.1,+0.1,+0.1,0.0,0.0,-0.1,-0.2,-0.2,-0.7 n=10 分析:雖

d



? 0.24
?

d



? 0.24

d



d



? 0.24

但明顯看出,乙組數據分散 程度較大。

原因:用平均偏差表示精密度時對大偏差反映不夠充分。

(4) 標準偏差 當一般 n<30 ,此時,統計學中,用樣本的標準偏 差 S 來衡量分析數據的分散程度:
d1 ? d 2 ? d 3 ? ? ? d n n ?1
2 2 2 2

S?

?

? ?x ? x?
n i i ?1

2

n ?1

式中(n-1)為自由度,它說明在 n 次測定中,只有
(n-1)個可變偏差,引入(n-1),主要是為了校正

以樣本平均值代替總體平均值所引起的誤差.

如前例,下面兩組數據為各次測定的偏差 甲組 +0.4,+0.2,+0.1,+0.0,-0.2,-0.2,-0.3,-0.3,0.3,-0.4 乙組 +0.9,+0.1,+0.1,+0.1,0.0,0.0,-0.1,-0.2,-0.2,-0.7

n=10

d
S
S




? 0.24
2

d
?



? 0.24
2

?

0.4 ? 0.2
0.9 0.1


? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? 10 ? 1

?0.4 ? ? ? 0.28
? 0.40

2?

2

2



?

? ? ? ? ? ? ? ??? 0.7 ?2

10 ? 1

分析:①雖

d



?

d

? 0.24

②∵S甲< S乙

,但明顯看出,乙組數據分散 程 度較大。 ∴甲組測定值精密度好

(5)相對標準偏差(RSD)

? ?X
n

RSD ?

S X
_

i ?1

i

?X

?

2

?100% ?

n ?1 X

?100%

實際工作中以RSD表示分析結果的精密度最為常用, 又稱為變異系數(CV%), 標準偏差和相對標準偏差的優點: (1) 避免單次測定偏差相加時正負抵銷。

(2) 大偏差會得到放大,能更顯著的反映出來,能更 好地說明數據的分散程度。

(6)平均值的標準偏差 又稱標準誤(standard error ),是平均值抽樣誤 差大小的衡量指標,指的是對相同樣品進行多 次平行測定,可分別得到多個平均值。
S Sx ? n

三、 準確度與精密度的關系

※ 準確度:指測定值與真實值相互接近的程度,用誤差衡量, 誤差越小,準確度越高。準確度是反映系統誤差和偶然誤差 兩者的綜合指標。

表示測定結果的可靠性。
※ 精密度:指各次平行測定值之間相互接近的程度,用偏差 衡量,偏差越小,精密度越高。偏差值只能反映偶然誤差, 不包括系統誤差。

表示測定結果的重復性與再現性。

真實值

精密度 低 準確度 低

精密度 高 準確度 低

精密度 高 準確度 高

說明準確度高,則一定以高精密度為基礎; 而精密度高,準確度不一定高

※ 評價分析結果可靠性要同時考慮準確度和精密度。
※ 兩者之間的關系是:

①好的精密度是獲得準確結果的前提與保證,精密 度低的測定不可靠。 ②精密度高,準確度不一定高(因為可能有系統誤 差存在),只有在消除或減免系統誤差后,精密度 高,準確度才會高。

第三節 分析數據的處理 數據統計處理的步驟:
1. 求統計量 :平均值、標準偏差等。 2. 可疑值的取舍檢驗----Q檢驗或G檢驗。 3. 顯著性檢驗----先F檢驗,后t檢驗。

一、有效數字及其運算規則

(一)有效數字(significant figure)
?有效數字?指在測量中能實際測得的有實際意義的數 字 。 ?有效數字的位數可以反映測量的準確程度,在測量的 準確度范圍內,有效數字位數越多,意味著測量的準確 度越高。 如7.9,7.901 ,7.89

確定有效數字的原則

1. 有效數字位數包括所有準確數字和一位估計值 例:滴定讀數20.30mL,最多可以讀準三位 第四位估計值 2.圓周率、法拉第常數、自然數 e、法拉第常數 F以 及2/3、 2 等數字的有效數字的位數,為無限位

3. 在0~9中,只有0既是有效數字,又是無效數字 ? 數字之間與數字之后的“ 0”是有效數字,因為它們 是由測量所得到的0。 ? 數字前面的“ 0”是起定位作用的,它的個數與所取 的單位有關而與測量的準確度無關,因而不是有效 數字。 ? 以“ 0”結尾的整數,依據其測量的準確程度,以指 數形式表示。

例:0.06050 例:3600 模糊

四位有效數字 → 3.6×103 → 3.60×103

二位有效數字 三位有效數字

4.pH,pM,pK,lgC,lgK等對數值,其有效數字的位 數取決于小數部分的位數 例:pH = 11.20 → [H+]= 6.3×10-12[mol/L] 兩位

5.結果首位為8和9時,有效數字可以多計一位
例:90.0% ,可視為 四位 有效數字 6.單位變換不影響有效數字位數 例:10.00[mL]→0.001000[L] 為 四位 有效數字

7. 分析化學報告分析結果的原則: a.各種誤差計算,2位 b.化學平衡計算,2或3位 c.標準溶液濃度:4位 d.分析結果報出:含量>10%,4位 1~10%, 3位 <1%, 2位 e. ?、?運算過程中,第一位有效數字 ? 9時,在運 算時多看一位。

練習

判斷下面各數的有效數字的位數:
1.0008 0.1000 43181 10.98% 五位

四位
三位 二位 一位 位數模糊 二位

0.0382 54
0.05 3600

1.98×10-10 0.0040
2×105 100

pH=11.20對應于[H+]=6.3×10-12

(二)有效數字修約規則 1. 尾數?4,舍。3.2463?3.2

四舍六入五成雙

2. 尾數?6,入。3.2463?3.25 5后面為0
3. 尾數=5 5前偶數,舍。3.6085?3.608 5前奇數,入。3.6075?3.608 3.608500001?3.609 3.607500001?3.608

5后面不為0,入

4. 修約數字一次到位。 2.5491

2.5 2.55?2.6 ?

5. 大量數據運算時,可先多保留一位有效數字, 運算后,再修約。 6. 修約標準偏差。修約的結果應使準確度變得更 差些。如S=0.213,取兩位有效數字,修約為 0.22。

(三)有效數字的計算規則 1. 加減法 求幾個測量值的代數和時,有效數字

位數的保留,應以小數點后位數最少的數為依據。
0.0121 12.56 +)7.8432 = 20.4153 ± 0.0001 ± 0.01 ± 0.0001 ± 0.01 0.01 12.56 7.84 = 20.41

2. 乘除法 在乘除法運算中通常根據有效數字位數

最少(相對誤差最大)的數來進行修約。
0.0621 65.64 ×)1.05782 =4.31193242808 ± 0.2% ± 0.02% ± 0.0001% ± 0.2% 0.0621 65.6 1.06 = 4.32

3. 乘方或開方,對數和反對數法:結果有效數字 位數不變。
6.542 ? 42.8
7.56 ? 2.75

A=0.748,T=10-A=10-0.748≈0.179

二、可疑值的取舍
? 在一組測定值中,常出現個別與其它數據相差很大
的可疑值(離群值或極端值)。 ?若可疑數據是由于系統誤差或過失誤差的存在產生的, 該數據應舍去。 ?若可疑數據是由于隨機誤差造成的,該數據應予以保 留。 ?統計學處理取舍常用的方法:Q檢驗法、G檢驗法。

(一)Q檢驗法
——適合3-10個數值中可疑值的檢驗。

步驟: (1)將測定值按大小順序排列; ( 2 )由可疑值與其相鄰值之差的絕對值除以極差,求 Q值:
Q? X疑 ? X鄰 X 最大 ? X 最小

Q 值愈大,表明可疑值離群愈遠,當 Q 值超過 一定界限時應舍去。 (3)查表得Q值,比較Q表與Q計 ,當Q計≥Q表,該可疑 值應舍去,否則應保留。

Example

連續 7 次測量某溶液的紫外吸收值,結果 分 別 為 : 0.325 、 0.334 、 0.319 、 0.321 、 0.352、0.327、0.328,試判斷數據0.352是 否可以保留(置信水平為90%)。

解: (1)排序: 0.319、0.321、 0.325、0.327、

0.328 、0.334、0.352
(2)Q=(0.352-0.334)/(0.352-0.319)=0.55 (3)查表3-1,當n=7,Q0.90=0.51 因Q> Q0.90,故0.352應舍去。

(二) G檢驗法(Grubbs檢驗法)
——可用于10個以上數值中可疑值的檢驗和多組測量值

均值中可疑數據的檢驗。 步驟 :
(1)求平均值和樣品標準偏差S

(2)求G值:
G? X疑 ? X S

(3)查表比較G表與G計,若G計≥G表,可疑值應舍去。

Example

某試樣中鋁的含量 w(Al) 的平行測定值為 0.2172 , 0.2175,0.2174,0.2173,0.2177,0.2188。用G 檢驗法判斷,在置信度95%時,0.2188是否應舍去。

解: (1)求出 X 和S。 X = 0.2176 S=0.00059 (2)求G值。 G ?
X疑 ? X S

=(0.2188-0.2176)/0.00059 =2.03

(3)查表3-2,當n=6,G0.05,6=1.822,因G計> G0.05,6,故 測定值0.2188應舍去。

三、分析數據的顯著性檢驗
在實際工作中,往往會遇到對標準樣品進行測 定時,所得到的平均值與標準值(相對真值)不完 全一致;或者采用兩種不同的分析法或不同的分析 儀器或不同的分析人員對同一試樣進行分析時,所 得的兩個樣本平均值有一定的差異。 這是因為在實驗過程中出現了誤差。

?

顯著性檢驗就是運用統計的方法來推斷分析結果間的

差異是由隨機誤差引起的,還是由系統誤差引起的。 ---如果存在“顯著性差異”,就認為這種差異是由系 統誤差引起; ---如果不存在“顯著性差異” ,這種差異就是由隨機 誤差引起,認為是正常。
?

兩種常用的顯著性檢驗方法—— t檢驗、F檢驗。

1. 平均值( x )與標準值(?)之間的顯著性檢驗

—— 檢查方法的準確度

t ?

x?? S

n

若 t ? t0.95,

? ?

則 x 與 ? 有顯著性差異(方法不可靠) 則 x與 ? 無顯著性差異(方法可靠)

t < t0.95,

2. 兩組平均值的顯著性檢驗 (1)先用F 檢驗法檢驗兩組數據精密度 S1(小)、S2 有 無顯著性差異(方法之間)
2 S大 F ? 2 S小

若此 F 值小于表中的F 值,說明兩組數據精密度S1、

S2無顯著性差異,反之有顯著性差異。
(2)再用 t 檢驗法檢驗兩組平均值之間有無顯著性差


例:用兩種不同方法測定某種試樣的百分含量 第一法 1.26% 1.25% 1.22% 第二法 1.35% 1.31% 1.33% 1.34% 試問兩種方法是否存在顯著性差異(置信度95%)? 解:

n1 ? 3, x1 ? 1.24%, s1 ? 0.021%

n2 ? 4, x 2 ? 1.33%, s 2 ? 0.017%
F? s1
2

s2 2

?

(0.021) 2 (0.017 ) 2

? 1.53

? 大 ? 2,? 小 ? 3,F表 ? 9.55

F ? F表 ? 兩組數據的精密度無顯 著性差異

續前

sC ?

?(x

i1

? x1 ) ? ? ( xi 2 ? x 2 ) n1 ? n2 ? 1

? 0.019

t?

x1 ? x 2 s

1.24 ? 1.33 n1 ? n 2 3? 4 ? ? ? ? 6.21 n1 ? n 2 0.019 3? 4

當P ? 90%,? ? 3 ? 4 ? 2 ? 5時,t0.10,5 ? 2.02
當P=95%, v=5時,t0.05,5=2.57

t ? t0.10,5 ? 兩種分析方法之間存在顯著性差異

四、分析結果的表示
? 衛生分析工作中,通常是對樣本進行有限次數的平 行測定,獲得樣本均值,再由樣本均值推斷其總體 均值。 ? 常以一定的置信水平下,平均值的置信區間 (confidence interval of mean),即以樣本均 值為中心的總體均值可能存在的范圍,表示待測物 質的測定結果。

? ? x ? t? , n ? 1

s n

?例? 用原子吸收法測定某藥材中鉛的含量,測試結果分 別為2.32mg/kg、2.11 mg/kg、1.99 mg/kg、2.14 mg/kg、2.23 mg/kg、2.30 mg/kg、2.18 mg/kg、2.29 mg/kg,試計算置信水平為90%時的測量結果平均值的置 信區間。
解:由測量結果計算其平均值和標準偏差:

x =2.20 mg/kg,s=0.11 mg/kg。
置信水平為90%時的測量結果平均值的置信區間為:
s 0 . 11 ?2.20 ? 1.90 ? ? 2.20 ? 0.07(m g / kg ) n 8

? ? x ? t? ,n ?1

第四節

衛生分析工作的質量保證

在進行任何一項分析測量時,所使用儀器設備的 性能和準確性、試劑的質量、分析測量的環境和條件、 技術人員的技術熟練程度、及所選用的分析方法的靈 敏度等,只要其中一個環節發生了問題,就一定會影 響到分析結果的準確性,不可避免地產生測定誤差。 為了把所有誤差減少到預期水平,需要采取一 系列減小誤差的措施,對整個分析過程進行質量控制, 以確保分析結果的準確可靠。

分析質量保證它主要包括:

? 質量控制(quality control)即采取一系列有效措

施將分析誤差降至最低水平,全面監控分析工作全
過程的分析質量;

? 質量評價(quality evaluation)即對分析結果進行
質量評價,及時發現分析過程中存在或出現的問題,

并予以糾正,以確保分析工作順利進行,分析質量
處于良好狀態。

一、質量控制
從 采樣過程 ?樣品制備 ?分析過程 ?計算過程
(取樣、樣品處理、方法選擇、測定過程、實驗記錄、 數據檢查、數據的統計分析,直到分析結果的表達 等。) 各個環節都進行質量控制。

(一)樣品采集與處理過程的質量控制
目的:確保采集的樣品在空間與時間上具有合理
性和代表性,符合真實情況。

質量保證一般采用現場空白、運輸空白、現場平行 樣和現場加標樣或質控樣及設備、材料空白等方法對采 樣進行跟蹤控制。

(二)樣品測試的質量控制 1. 分析空白 2. 樣品處理

3. 儀器的校準與檢定 4. 測定方法 1) 精密度 2)準確度

(三)數據處理的質量控制
? 實驗數據如實、準確的記錄,有效數字位數 的正確保留及運算過程中的正確修約,可疑 數據的正確取舍,分析誤差的有效判斷與評 估以及分析結果的正確表達都是數據處理工 作中需要監控、落實的主要內容。

二、質量評價
(一)實驗室內質量評價 (二)實驗室間質量評價 (三)質量評價方法 ——雙樣品法和質量控制圖。

本章要求
1. 掌握系統誤差和偶然誤差的概念;熟悉消除誤差的方 法;熟悉對照試驗、空白試 驗的概念及目的。 2. 掌握準確度和精密度的關系及表示方法,能進行絕對 誤差、 相對誤差、偏差、標準偏差、相對標準偏差的計算。 3. 熟悉偶然誤差的正態分布和t分布規律。理解置信度、 置信區間的概念。 4. 掌握有效數字的概念和運算規則。 5. 熟悉可疑數據的取舍方法、顯著性檢驗的目的和方法。


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