2008分析化学讲稿2.docVIP

第一部分：复习引入：举例说明什么叫误差？ 第二部分：讲授新课 第二章 误差和分析数据的处理 第一节 误差及其产生的原因 一、误差的分类 （一）系统误差 — systematic error—determination error 由固定的原因造成的，使测定结果系统偏高或偏低，重复出现，其大小可 测，具有“单向性”。可用校正法消除。 根据其产生的原因分为以下3种。 1.方法误差(method error)：分析方法本身不完善而引起的。 2.仪器和试剂误差(instrument and reagent error)：仪器本身不够精确，试剂不纯引起误差。 3.操作误差(operational error)：分析人员操作与正确操作差别引起的。 消除或减免系统误差的方法：对照试验、空白试验及校正仪器等方法。 （二）偶然误差- random error、accidental error、indeterminate error 由一些随机偶然原因造成的、可变的、无法避免的原因引起的误差，符合“正态分布”。也叫随机误差或不可定误差。 减小偶然误差的方法：增加平行测定次数，一般为3次。 过失误差— 显著误差 (Gross mistake) 例如由于不小心引起的运算和记录错误。 二、误差的表示方法 （一）准确度和误差 真实值(XT)－True value 某一物理量本身具有的客观存在的真实数值，即为该量的真实值。 a理论真实值：如某化合物的理论组成等。 b约定真实值：国际计量大会上确定的长度、质量、物质的量单位等。 c相对真实值：认定精度高一个数量级的测定值作为低一级的测量值的真值。例如科研中使用的标准样品及管理样品中组分的含量等。 平均值－Mean value n 次测量值的算术平均值虽不是真值，但比单次测量结果更接近真值，它表示一组测定数据的集中趋势。 中位数(XM)－Median value 一组测量数据按大小顺序排列，中间一个数据即为中位数ＸＭ，当测量值的个数位偶数时，中位数为中间相临两个测量值的平均值。它的优点是能简单直观说明一组测量数据的结果，且不受两端具有过大误差数据的影响；缺点是不能充分利用数据，因而不如平均值准确。 准确度－Accuracy 指测量值与真实值之间接近的程度，其好坏用误差来衡量。 误差－Error 测量值(X)与真实值(XT)之间的差值(E)。 1.绝对误差(Absolute error)：表示测量值与真实值(XT)的差。 Ｅ=Ｘ－ＸＴ 2.相对误差(Relative error)：表示误差在真实值中所占的百分率。ＲＥ＝Ｅ／ＸＴ(100% 测量值大于真实值，误差为正误值；测量值小于真实值，误差为负误值。误差越小，测量值的准确度越好；误差越大，测量值的准确度越差。 在实际分析中，常用相对误差表示分析结果的准确度，它比绝对误差表示的更确切，更具有实际意义。 在实际分析中，待测组分含量越高，相对误差要求越小；待测组分含量越低，相对误差要求较大。 组分含量不同所允许的相对误差 含量(%) ＞90 ≈50 ≈10 ≈1 ≈0.1 0.01～0.001 允许ER 0.1～0.3 0.3 1 2～5 5～10 ≈10 例：用分析天平称样，一份0.2034克，一份0.0020克，称量的绝对误差均为 +0.0002克，问两次称量的ER ？ 解：第一份试样 ER=+0.0002÷0.2034×100%=+0.1% 第二份试样 ER=+0.0002÷0.0020×100%=+10% （二）精密度和偏差 精密度－Precision 用相同的方法对同一个试样平行测定多次，得到结果的相互接近程度。以偏差来衡量其好坏。 →重复性—Repeatability：同一分析人员在同一条件下所得分析结果的精密度。 →再现性－Reproducibility：不同分析人员或不同实验室之间各自的条件下所得分析结果得精密度。 偏差－Deviation 一组是表示个别测量值与平均值之间的差值，一组分析结果的精密度可以用平均偏差和 标准偏差两种方法来表示。 1.绝对偏差—Absolute deviation di = xi — 2.相对偏差—Relative deviation Rdi = di / ×100% di 和Rdi 只能衡量每个测量值与平均值的偏离程度 3.平均偏差— average deviation 4.相对平均偏差(Rd%)—relative average deviation 5.标准偏差和相对标准偏差(standard deviat