分析化学-- 误差和分析数据处理.ppt

分析化学 第二章 误差和分析数据处理 第二章 误差和分析数据处理 (error disposal of analysis data ) 问题的提出 分析测试的目的是为获得有关样品组成或含量的准确可靠的信息。 如何评价分析结果是否准确？是否可靠？ 如何评价分析方法是否可行？是否科学？ 如何评价分析结果或方法的不可靠程度？ 本章内容对整个分析科学及一切分析测试工作都具有重要意义，请大家好好认真学习。 测量值的准确度 客观上，欲分析的样品组成或浓度存在某种真实无误的信息。即，测定结果的真实值是客观存在的。 定量分析的目的就是希望测量得到的是真值。 分析的误差也是客观存在的。 必须对分析结果进行分析，对结果的准确度和精密度进行合理的评价和准确的表述。 本章的教学目的就是了解误差存在的客观规律，以及如何减小误差。 Chap.2 误差和分析数据处理 第一节 测量值的准确度和精密度 一、 准确度和误差 二、 精密度与偏差 三、 准确度与精密度的关系 四、 误差的传递 五、 提高分析结果准确度的方法 第二节 有效数字及其运算法则 一、 有效数字 二、 数字的修约规则 三、 有效数字的运算法则 Chap.2 误差和分析数据处理 第三节 有限量测量数据的统计处理 一、 偶然误差的正态分布 二、 t 分布 三、 平均值的精密度和区间 四、 显著性检验 五、 可疑数据的取舍 六、 相关与回归（一般了解，不讲，自学） 第一节 测量值的准确度和精密度 一、 准确度和误差 (重点、掌握) 二、 精密度与偏差 三、 准确度与精密度的关系 四、 误差的传递 五、 提高分析结果准确度的方法 一、 准确度和误差 准确度（accuracy）的概念： 分析结果与真实值相接近的程度，说明分析结果的可靠性，用误差来衡量。 误差小，准确度高，反之，准确度低。 误差的大小是衡量准确度高低的尺度。 准确度高低是系统误差和偶然误差对测量结果综合影响的结果。 （一） 误差的表示方法 误差（error） 绝对误差Ea： 相对误差Er： 注 意 统计学已经证明，在一组平行测定值中，平均值是最可信赖的值，它反映了该组数据的集中趋势，因此人们常用平均值表示测定结果。 绝对误差和相对误差都有正负之分。 测量值 真实值 误差为正(＋) 测量值 真实值 误差为负(－) 例 同样的绝对误差，当被测定的量较大时，相对误差就比较小，测定的准确度也就比较高。这表明： 用相对误差表示测定结果的准确度更确切。 真 值 真值T (True value) 某一物理量本身具有的客观存在的真实值。真值是未知的、客观存在的量。在特定情况下认为 是已知的： （二）误差的分类 根据误差产生的原因和性质可分为 系统误差（可测误差） 偶然误差（未定误差） 过失误差 （一） 系统误差 1 . 概念 系统误差(systematic error)又称可测误差，由分析过程中某种确定的、经常性的原因造成的误差。 2. 根据产生的原因 方法误差 系统误差 仪器或试剂误差 操作误差 （二）偶然误差 1. 概念： 偶然误差(accidental error)也称为随机误差(random error)。它是由不确定的原因或某些难以控制原因造成的。 2. 偶然误差的产生原因 随机变化因素引起的。 （1）环境温度、湿度和气压的微小波动。 （2）尘埃的影响。 （3）测量仪器自身的变动性。 （4）分析者处理各份试样时的微小差别。 3. 偶然误差的特点 (1) 不可测性： 难以预测和控制，时大时小；时正时负。 (2) 统计性 消除系统误差后，多次测量，有下列规律： A、大小相等的正、负误差出现的几率相等且彼此对称。 B、大误差出现的机会少，小误差出现的机会多，特别大的误差出现的次数极少。 (3) 可减小性 增加测量次数，偶然误差迅速减小。 (4) 不可校正 (三) 过失误差（gross error） 由分析者粗心大意、过失或差错造成。 遵守操作规程，一丝不苟、耐心细致地进行操作，在学习过程中养成良好的实验习惯，完全可避免！ 系统误差与随机误差的比较 二、 精密度与偏差 精密度（precision） 在相同条件下，几次平行测定，分析结果(实验所得测量值)之间相互接近的程度，即重复性或再现性（repeatability or reproducibility）。 用测定值与平均值之差——偏差来表示。偏差越小，精密度越高；反之，则低。 精密度的高低取决于随机误差的大小