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第二章 误差和分析数据处理 误差客观存在 定量分析数据的归纳和取舍(有效数字) 计算误差,评估和表达结果的可靠性和精密度
第二章 误差和分析数据处理 误差客观存在 定量分析数据的归纳和取舍(有效数字) 计算误差,评估和表达结果的可靠性和精密度 了解原因和规律,减小误差,测量结果→真值
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【基本内容】 本章内容包括与误差有关的基本概念:准确度与误差,精密度与偏差,系统误差与偶然误差;误差的传递和提高分析结果准确度的方法;有效数字及其运算法则;基本统计概念:偶然误差的正态分布和t分布,平均值的精密度和置信区间,显著性检验(t检验和F检验),可疑数据的取舍;相关与回归。
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【基本要求】 掌握准确度与精密度的表示方法及二者之间的关系,误差产生的原因及减免方法,有效数字的表示方法及运算法则;误差传递及其对分析结果的影响。 熟悉偶然误差的正态分布和t分布,置信区间的含义及表示方法,显著性检验的目的和方法,可疑数据的取舍方法,分析数据统计处理的基本步骤。 了解用相关与回归分析处理变量间的关系。
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第一节 测量值的准确度和精密度 一、准确度和精密度 二、系统误差和偶然误差 三、误差的传递 四、提高分析结果准确度的方法
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一、准确度和精密度 (一)准确度与误差 (二)精密度与偏差 (三)准确度与精密度的关系
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(一) 准确度与误差 1.准确度(accuracy):测量结果与真实值接近的程度 2.误差 (1)绝对误差(absolute error):
测量值与真实值之差 (2)相对误差(relative error): 绝对误差与真实值的比值 注:μ未知,δ已知,可用χ代替μ
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例: 用分析天平称量两个试样,一个是0.0021g,另一个是0.5432g。两个测量值得绝对误差都是0.0001,但相对误差却有明显差别
注:1)测高含量组分,RE可小;测低含量组分,RE可大 2)仪器分析法——测低含量组分,RE大 化学分析法——测高含量组分,RE小
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3、真值与标准参考物质 约定真值:由国际计量大会定义的单位及我国的法定计量单位 相对真值与标准参考物质: 用标准参考物质证书所给出的含量为相对真值,具有相对真值得物质称为标准参考物质,标准样品或标样。
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(二)精密度与偏差 1. 精密度(precision): 平行测量的各测量值间的相互接近程度 2. 偏差(deviation); d ):
(1)偏差 :单次测量值与平均值之差 (2)平均偏差(average deviation): 各单个偏差绝对值的平均值
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(3)相对平均偏差:平均偏差占平均值的百分比
(4)标准偏差(standard deviation; S ): (6)相对标准偏差(变异系数 coefficient of variation;CV) (relative standard deviation RSD)
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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 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
1. 准确度高,要求精密度一定高 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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准确度与精密度的关系 准确度低 精密度高 准确度高 精密度高 准确度低 精密度低 精密度高 准确度高
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例:用丁二酮肟重量法测定钢铁中Ni的百分含量,结果
为10.48%,10.37%,10.47%,10.43%,10.40%;计算单次 分析结果的平均偏差,相对平均偏差,标准偏差和 相对标准偏差。
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二、误差分类及产生原因 (一)系统误差及其产生原因 (二)偶然误差及其产生原因
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(一)系统误差(可定误差): 由可定原因产生
1.特点:具单向性(大小、正负一定 ) 可消除(原因固定) 重复测定重复出现 2.分类: (1)按来源分 a.方法误差:方法不恰当产生 b.仪器与试剂误差:仪器不精确和试剂中含被测 组分或不纯组分产生 c.操作误差: 操作方法不当引起 (2)按数值变化规律分 a.恒定误差 b.比值误差
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(二)偶然误差(随机误差,不可定误差): 由不确定原因引起
(二)偶然误差(随机误差,不可定误差): 由不确定原因引起 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)
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三、误差的传递 (一)系统误差的传递 1.加减法计算 2.乘除法计算 (二)偶然误差的传递 标准差法 1.加减法计算 2.乘除法计算
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例:用移液管移取NaOH溶液25.00mL,以0.1000mol/L的
HCL溶液滴定之,用去30.00mL,已知用移液管移 取溶液的标准差s1=0.02mL,每次读取滴定管读数的 标准差s2=0.01mL,假设HCL溶液的浓度是准确的, 计算标定NaOH溶液的标准偏差?
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四、提高分析结果准确度的方法 1.选择合适的分析方法 例:测全Fe含量 K2Cr2O7法 40.20% ±0.2%×40.20%
比色法 % ±2.0%×40.20% 2.减小测量误差 1)称量 例:天平一次的称量误差为 g,两次的称量误差为 g,RE% 0.1%,计算最少称样量?
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2)滴定 例:滴定管一次的读数误差为0.01mL,两次的读数误差为 0.02mL,RE% 0.1%,计算最少移液体积?
3.增加平行测定次数,一般测3~4次以减小偶然误差 4.消除测量过程中的系统误差 1)与经典方法进行比较:消除方法误差 2)校准仪器:消除仪器的误差 3)空白试验:消除试剂误差 4)对照实验:消除方法误差 5)回收实验:加样回收,以检验是否存在方法误差
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第二节 有效数字及其运算规则 一、有效数字 二、有效数字的修约规则 三、有效数字的运算法则
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第二节 有效数字及其运算法则 一、 有效数字 1.实验过程中常遇到的两类数字 (1)数目:如测定次数;倍数;系数;分数
(2)测量值或计算值。数据的位数与测定准确 度有关。 有效数字:实际可以测得的数字。包括全部可靠数字及一位不确定数字在内。
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第二节 有效数字及其运算法则 记录的数字不仅表示数量的大小,而且要正确地反映测量的精确程度。
结果 绝对误差 相对误差 有效数字位数 ± ±0.002% ± ±0.02% ± ±0.2%
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第二章 误差和分析数据处理 2.数据中零的作用 数字零在数据中具有双重作用: (1)数字后的零作普通数字用:
第二章 误差和分析数据处理 2.数据中零的作用 数字零在数据中具有双重作用: (1)数字后的零作普通数字用: 如 ; 5.18010- 位有效数字 (2)数字前的零作定位用: 如 ;5.1810- 位有效数字
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第二章 误差和分析数据处理 3.单位变换不影响有效数字位数 例:10.00[mL]→0.001000[L] 均为四位
第二章 误差和分析数据处理 3.单位变换不影响有效数字位数 例:10.00[mL]→ [L] 均为四位 [g] →3.8[mg] 均为二位 4. 数据的第一位数字为8或9的, 可按多一位有效 数字对待 如 9.45×104(4位), 95.2%(4位), 8.6(3位) 5. 对数与指数的有效数字位数按尾数计 如 (2位); pH=11.02, 则[H+]=9.5×10-12 (2位)
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第二章 误差和分析数据处理 6. 化学平衡计算中, 结果一般为两位有效数字 (由于K值一般为两位有效数字);
第二章 误差和分析数据处理 6. 化学平衡计算中, 结果一般为两位有效数字 (由于K值一般为两位有效数字); 7. 常量分析法一般为4 位有效数字(≈0.1%), 微量分析为2~3位.
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第二章 误差和分析数据处理 二、有效数字的修约规则 0.375 0.374 6.5 2.5 1.四舍六入五留双
第二章 误差和分析数据处理 二、有效数字的修约规则 1.四舍六入五留双 例: , 均修约至三位有效数字 0.375 0.374 2.只能对数字进行一次性修约 例:6.549, 一次修约至两位有效数字 6.5 2.5
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第二章 误差和分析数据处理 3 .可多保留一位有效数字进行运算 例:5.3527+2.3+0.054+3.35,可修约成:
第二章 误差和分析数据处理 3 .可多保留一位有效数字进行运算 例: ,可修约成: =11.05 → 再修约至11.0 4.当对标准偏差修约时,修约后应使标准偏 差结果变差,从而提高可信度 例:s = → 修约至0.14,可信度↑
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第二章 误差和分析数据处理 三、有效数字的运算规则 26.71 1. 加减运算(结果的绝对误差应不小于各项中绝对误差最大的数)
第二章 误差和分析数据处理 三、有效数字的运算规则 1. 加减运算(结果的绝对误差应不小于各项中绝对误差最大的数) 结果的位数取决于绝对误差最大的数据的位数(与小数点后位数最少的数一致) 例: 绝对误差:0.0001 26.71
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第二章 误差和分析数据处理 2. 乘除运算 有效数字的位数取决于相对误差最大的数据的 位数。(即与有效数字位数最少的一致)
第二章 误差和分析数据处理 2. 乘除运算 有效数字的位数取决于相对误差最大的数据的 位数。(即与有效数字位数最少的一致) 例:( 60.06)/ = 0.0712 ±0.0001/ 100%=±0.3% ±0.001 /5.103 100%=±0.02% ± 0.01 /60.06 100%=±0.02% ±0.1 /139.8 100% =±0.07%
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第三节 有限数据的统计处理 偶然误差的正态分布 t分布 平均值的精密度和置信区间 显著性检验 可疑数据取舍 相关与回归
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有限数据的统计处理 总体 样本 数据 统计方法 样本容量n: 样本所含的个体数. 抽样 观测
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一、偶然误差的正态分布和标准正态分布 正态分布的概率密度函数式 1.x 表示测量值,y 为测量值出现的概率密度 2.正态分布的两个重要参数
(1)μ为无限次测量的总体均值,表示无限个数据的 集中趋势(无系统误差时即为真值) (2)σ是总体标准差,表示数据的离散程度 3.x -μ为偶然误差
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正态分布曲线 以x-μ~y作图 特点 x =μ时,y 最大→大部分测量值集中 在算术平均值附近 曲线以x =μ的直线为对称→正负误差
出现的概率相等 当x →﹣∞或﹢∞时,曲线渐进x 轴, 小误差出现的几率大,大误差出现的 几率小,极大误差出现的几率极小 σ↑,y↓, 数据分散,曲线平坦 σ↓,y↑, 数据集中,曲线尖锐 测量值都落在-∞~+∞,总概率为1
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标准正态分布曲线 注:u 是以σ为单位来表示随机误差 x -μ 以u-y作图
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二、t 分布 小样本有限次测量 推断μ S推断σ
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正态分布与 t 分布区别 1.正态分布——描述无限次测量数据 t 分布——描述有限次测量数据
2.正态分布——横坐标为 u ,t 分布——横坐标为 t 3.两者所包含面积均是一定范围内测量值出现的概率P 正态分布:P 随u 变化;u 一定,P一定 t 分布:P 随 t 和f 变化;t 一定,概率P与f 有关,
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两个重要概念 置信度(置信水平) P :某一 t 值时,测量值出现在 μ± t •s范围内的概率 显著性水平α:落在此范围之外的概率
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正态分布 概率积分表 标准正态分布 区间概率%
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三、平均值的精密度和置信区间 1.平均值的精密度(平均值的标准偏差) 总体均值标准差与单次 测量值标准差的关系 有限次测量均值标准差与
单次测量值标准差的关系 例: 注:通常3~4次或5~9次测定足够
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2.平均值的置信区间 (1)由单次测量结果估计μ的置信区间 (2)由多次测量的样本平均值估计μ的置信区间 (3)由少量测定结果均值估计μ的置信区间
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置信度越高,置信区间越大,估计区间包含真值的可能性↑ 置信区间——反映估计的精密度
置信区间:一定置信度下,以测量结果为中心,包 括总体均值的可信范围 平均值的置信区间:一定置信度下,以测量结果的 均值为中心,包括总体均值的可信范围 置信限: 结论: 置信度越高,置信区间越大,估计区间包含真值的可能性↑ 置信区间——反映估计的精密度 置信度——说明估计的把握程度
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如何理解 例1: 解: 注意: (1)置信区间的概念:μ为定值,无随机性 (2)单侧检验和双侧检验 单侧——大于或者小于总体均值的范围
双侧——同时大于和小于总体均值的范围 如何理解 例1: 解:
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例2:对某未知试样中Cl-的百分含量进行测定,4次结果为47. 64%,47. 69%,47. 52%,47
解:
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四、显著性检验 (一)总体均值的检验——t检验法 (二)方差检验—— F检验法
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(一)总体均值的检验——t检验法 1.平均值与标准值比较——已知真值的t检验(准确度显著性检验)
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2.两组样本平均值的比较——未知真值的t检验
(系统误差显著性检验)
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(二)方差检验——F检验法 (精密度显著性检验)
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显著性检验注意事项 1.两组数据的显著性检验顺序是先进行F检验,再进 行t检验。 2.单侧和双侧检验
1)单侧检验 → 检验某结果是否大于或小于 某值 [F检验常用] 2)双侧检验 → 检验两结果是否存在显著性差异 [ t 检验常用] 3.置信水平的选择 置信水平过高——容易以假为真 置信水平过低——容易以真为假
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四、异常值的检验——可疑数据的取舍 (一)Q检验法
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G检验(Grubbs法)
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小结 1. 比较: t 检验——检验方法的系统误差 F 检验——检验方法的偶然误差 G 检验——异常值的取舍 2. 检验顺序:
G检验 → F 检验 → t检验 异常值的取舍 精密度显著性检验 准确度或系统误差显著性检验
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六 相关与回归 相关分析 在分析测量中,由于各种测量误差的存在,两个变量之间一般不存在确定的函数关系,而仅是相关关系。每一个测量值画图,讲点连接成直线或曲线以显示变量之间的相关关系。 接近一条直线,两个变量的线性相关性较好,反之,杂乱无章。 相关系数r 1 当所有的y值都在回归线上时, r =1 2. 当y与x完全不存在线性关系时, r =0 3. 当r值在0至1之间时,存在相关关系
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回归分析 求出回归方程,得出回归曲线(最小二乘法)
在仪器分析实验中,常用标准曲线法进行定量分析。这是一种相对的分析方法,需要优级纯品作标准来对照。将优级纯品配成浓度不同的标准系列溶液,分别用仪器测出有关的响应值。
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求①一元线性回归方程 ② 求出未知液中Fe含量 ③相关系数
(mg) 0.20 0.40 0.60 0.80 1.0 未知 吸光度A 0.077 0.126 0.176 0.230 0.280 0.205 求①一元线性回归方程 ② 求出未知液中Fe含量 ③相关系数
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例:采用某种新方法测定基准明矾中铝的百分含量,
得到以下九个分析结果,10.74%,10.77%, 10.77%,10.77%,10.81%,10.82%,10.73%, 10.86%,10.81%。试问采用新方法后,是否 引起系统误差?(P=95%)
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例:在吸光光度分析中,用一台旧仪器测定溶液的吸光
度6次,得标准偏差s1=0.055;用性能稍好的新仪器 测定4次,得到标准偏差s2=0.022。试问新仪器的精 密度是否显著地优于旧仪器?
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例:采用不同方法分析某种试样,用第一种方法测定
11次,得标准偏差s1=0.21%;第二种方法测定9次 得到标准偏差s2=0.60%。试判断两方法的精密度间 是否存在显著差异?(P=90%)
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例:用两种不同方法测定合金中铌的百分含量
第一法 % % % 第二法 % % % % 试问两种方法是否存在显著性差异(置信度90%)?
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例:测定某药物中钴的含量,得结果如下: 1.25,1.27,1.31,1.40μg/g,试问1.40这个数据是否 应该保留?
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