分析化学误差和分析
- 格式:ppt
- 大小:1.40 MB
- 文档页数:87
分析化学实验中误差及分析数据的处理精讲误差在分析化学实验中扮演着非常重要的角色,它们可以帮助我们评估实验结果的可靠性和精确性。
本文将讨论实验误差的几种类型以及分析数据的处理方法。
首先,我们来看一下误差的分类。
实验误差可以分为系统误差和随机误差两种类型。
系统误差是由于实验设计或仪器故障等原因引起的,并且在多次实验中总是出现相同的偏差。
例如,如果使用的仪器的刻度有错误,或者实验操作中有不可避免的偏差,都会导致系统误差。
这种误差通常是可预测和可修正的,但需要在实验设计和执行过程中加以注意。
为了减小系统误差,我们可以使用标准校正曲线、多次测量和仪器校正等方法。
随机误差是由于实验条件或观察者等因素的变动引起的,并且在多次实验中会出现不同的偏差。
随机误差是不可预测的,它们可以通过多次重复实验来减小,同时使用统计学方法来估算其大小。
例如,如果我们多次测量同一样品的溶解度,由于溶解度的测量值会受到环境温度和湿度等因素的影响,每次测量的结果都会有所不同,这就是随机误差。
在实验数据的处理中,我们需要考虑误差的大小和如何将其纳入计算。
下面是一些常见的数据处理方法:1.均值:计算重复测量值的平均值。
这将有助于减小随机误差,并提供更可靠的结果。
对于有系统误差的情况,可以使用校正因子将均值修正为真实值。
2.方差:计算重复测量值的离散程度。
方差越大,数据的可靠性越低。
方差可以通过计算每个测量值与均值的差的平方,并将这些差值求和后除以测量次数来得到。
3.标准偏差:标准偏差是对方差的开方,它衡量了测量结果的均匀性。
标准偏差越小,数据的可靠性越高。
标准偏差可以通过方差的平方根来计算。
4.置信区间:置信区间是对测量结果的不确定性进行估计的方法。
通过构建一个置信区间,我们可以确定结果可能出现的范围。
置信区间的计算需要考虑样本大小、方差和置信水平等因素。
总之,分析化学实验中的误差是不可避免的,但我们可以通过合适的实验设计和数据处理方法来减小和评估误差的大小。
分析化学实验中误差及分析数据处理误差及分析数据处理在分析化学实验中起着至关重要的作用。
误差是指测量结果和真实值之间的差异,是无法避免的。
因此,在实验中正确评估和处理误差至关重要。
同时,对实验数据进行合理的分析也能提高实验结果的可靠性和准确性。
在分析化学实验中,误差可以分为系统误差和随机误差两种。
随机误差是指由于各种因素的不可避免的影响而导致的测量结果的变化,在统计学上符合正态分布。
随机误差不能通过提高仪器的准确度或操作方法来消除,但可以通过多次重复测量来减小其影响。
在实验中,通常我们使用平均值和标准偏差来描述数据的中心位置和离散程度,以量化随机误差的大小。
在评估和处理误差时,可以采取以下几个步骤:1.确定实验目的和测量对象:明确需要测量的物质及其性质,以及实验目的和要求。
2.选择合适的仪器和方法:根据实验要求和精度要求,选择准确度和灵敏度适当的仪器和方法进行测量。
3.进行仪器的校准和质量控制:在开始实验之前,对仪器进行校准,确保其测量准确性;同时进行质量控制,确保实验过程中的可重复性和可靠性。
4.重复测量和数据处理:进行多次重复测量,取平均值并计算标准偏差,以评估结果的准确性和可靠性。
5.误差分析和不确定度评定:通过误差传递法则,评估各个误差源对最终结果的贡献,并计算出合适的不确定度范围。
不确定度反映了测量结果的可靠程度,可以用于判断实验结果是否符合要求。
在数据处理方面,可以采取以下几个方法:1.数据整理和排序:将测量数据整理为合适的格式,并按大小排序,以便后续处理。
2.均值计算和误差分析:根据重复测量的结果,计算出平均值和标准偏差,并进行误差分析。
3.数据可视化和统计分析:使用适当的图表或图形展示数据分布情况,并进行统计分析,如计算相关系数、回归方程等。
4.结果判断和推导:根据对数据的分析和处理结果,判断实验结果是否符合预期,是否满足实验目的。
在结果推导时,可以利用统计学方法进行数据拟合和求解。
第二章 误差和分析数据处理何测量都不可能绝对准确,在一定条件下,测量结果只能接近于真实值,而不能达到真实值个定量分析要经过许多步骤,并不只是一次简单的测量,每步测量的误差,都影响分析结果的性,因而定量分析结果的误差更加复杂行定量分析时,必须根据对分析结果准确度的要求,合理地安排实验,避免不必要的追求高准节 测量误差是衡量一个测量值的不准确性的尺度,反映测量准确性的高低差越小,测量的准确性越高1、 绝对误差和相对误差测量之中的误差,主要有两种表示方法:绝对误差与相对误差(一)绝对误差:测量值与真值(真实值)之差称为~绝对误差是以测量值的单位为单位,可以是正值,也可以是负值,及测量值可能大于或小于测量值越接近真值,绝对误差越小;反之,越大(二)相对误差:绝对误差与真值的比值称为~相对误差反映测量误差在测量结果中所占的比例,它没有单位通常相对误差以%,%0表示如果不知道真值,但知道测量的绝对误差,则相对误差也可以测量值x为基础表示在分析工作中,用相对误差衡量分析结果,比绝对误差更常用根据相对误差的大小,还能提供正确选择分析仪器的仪器对于高含量组分测定的相对误差应当要求严些(小些)对于低含量组分测定的相对误差可以允许大些在相对误差要求固定时,测定高含量组分可选用灵敏度较低的仪器,而对低含量组分灵敏度较高的仪器二、真值与标准参考物质可知的真值,有三类:理论真值、约定真值、相对真值:三角形内角和为180度:国际单位及我国的法定计量单位是约定真值各元素的原子量物质的理论含量:常用标准参考物质的证书上所给出的含量作为相对真值标准参考物质:1必须是经工人的权威机构鉴定,并给予证书的2必须具有很好的均匀性与稳定性3其含量测量的准确度至少要高于实际测量的3倍约定真值与相对真值是分析化学工作中最常用的真值除理论真值外,其它真值都是由实验测得,都带有一定的误差三、系统误差和偶然误差按误差的性质分:系统误差和偶然误差(一)系统误差:是由某种确定的原因引起的,一般它有固定的方向(正或负)和大小,重复测定时重复出现根据系统误差的来源分为:方法误差、仪器(或试剂)误差、操作误差方法误差:是由于不适当的试验设计或所选择的分析方法不恰当所引起的,通常方法误差影响的存在,使测定结果要么总是偏高;要么总是偏低,误差的方向固定仪器或试剂误差:是由仪器未经校准或试剂不合格所引起的:是由于分析工作者的操作不符合要求造成的在一个测定过程中这三种误差都可能存在:如果在多次测定中系统误差的绝对值保持不变,但相对值随被测组分含量的增大而:如果系统误差的绝对值随样品量的增大而成比例增大,相对值不变,则称为~也有时,系统误差的绝对值虽然随样品量的增大而增大,但不成比例系统误差是以固定的方向和大小出现,并具有重复性。
分析化学中的误差及分析数据的处理分析化学中的误差及分析数据的处理第⼆章分析化学中的误差及分析数据的处理本章是分析化学中准确表达定量分析计算结果的基础,在分析化学课程中占有重要的地位。
本章应着重了解分析测定中误差产⽣的原因及误差分布、传递的规律及特点,掌握分析数据的处理⽅法及分析结果的表⽰,掌握分析数据、分析⽅法可靠性和准确程度的判断⽅法。
本章计划7学时。
第⼀节分析化学中的误差及其表⽰⽅法⼀. 误差的分类1. 系统误差(systematic error )——可测误差(determinate error) (1)⽅法误差:是分析⽅法本⾝所造成的;如:反应不能定量完成;有副反应发⽣;滴定终点与化学计量点不⼀致;⼲扰组分存在等。
(2)仪器误差:主要是仪器本⾝不够准确或未经校准引起的;如:量器(容量平、滴定管等)和仪表刻度不准。
(3)试剂误差:由于试剂不纯和蒸馏⽔中含有微量杂质所引起; (4)操作误差:主要指在正常操作情况下,由于分析⼯作者掌握操作规程与控制条件不当所引起的。
如滴定管读数总是偏⾼或偏低。
特性:重复出现、恒定不变(⼀定条件下)、单向性、⼤⼩可测出并校正,故有称为可定误差。
可以⽤对照试验、空⽩试验、校正仪器等办法加以校正。
2. 随机误差(random error)——不可测误差(indeterminate error)产⽣原因与系统误差不同,它是由于某些偶然的因素所引起的。
如:测定时环境的温度、湿度和⽓压的微⼩波动,以其性能的微⼩变化等。
特性:有时正、有时负,有时⼤、有时⼩,难控制(⽅向⼤⼩不固定,似⽆规律)但在消除系统误差后,在同样条件下进⾏多次测定,则可发现其分布也是服从⼀定规律(统计学正态分布),可⽤统计学⽅法来处理。
⼆. 准确度与精密度(⼀)准确度与误差(accuracy and error)准确度:测量值(x)与真值(,)之间的符合程度。
它说明测定结果的可靠性,⽤误差值来量度:绝对误差 = 个别测得值 - 真实值E=x- , (1) a但绝对误差不能完全地说明测定的准确度,即它没有与被测物质的质量联系起来。