分析办法的准确度和精密度

三、准确度与误差、精密度与偏差、分析结果的允许范围1、准确度与误差准确度：分析结果的准确度是指测定值与“真实值”相符合的程度，测定值与“真实值”越接近，说明准确度越高。

用误差表示：绝对误差=测定值–真实值相对误差：绝对误差在真实值中所占的百分率%100⨯=真实值绝对误差相对误差绝对误差的数值并不能正确表达测定结果的准确度。

例：某硅酸盐样品中二氧化硅的真实含量为37.34%，测得结果是37.30％。

某铁矿中Fe 2O 3的真实含量为60.39％，测得结果是60.35％。

绝对误差：δ1=37.30％-37.34％=-0.04％δ2=60.35％-60.39％=-0.04％相对误差：%11.0%10034.3704.0-=⨯-%07.0%10039.6004.0-=⨯-由此可知：误差有正有负，正值表示分析结果比真实含量偏高。

负值表示分析结果比真实含量偏低。

绝对误差相同，但相对误差不同，因此相对误差能更确切地说说明各种情况下测定结果的准确度。

误差的计算都必须预先知道真实值的大小，可是在一般情况下，真实数值是不知道的，因此，在日常的分析工作中常用偏差来代替误差。

2、精度度与偏差精密度：在相同条件下，多次重复测定结果彼此相接近的程度叫精密度。

用偏差来表示：偏差是将个别测定结果与几次测定结果的平均值进行比较所得的数值。

A ．绝对偏差与相对偏差个别测定值与几次分析结果平均值的差值称为绝对偏差。

绝对偏差xx d -=相对偏差：绝对偏差在平均平均所占的百分率相对偏差＝%100xd ⨯B ．平均偏差和相对平均偏差平均偏差：对多次测定结果的精密度常用平均偏来表示。

d d d d n21+++=相对平均偏差=%100xd ⨯C ．标准偏差和变动系数当测定所得数据的分散程度较大时，计算其平均偏差还不能看出精密度的好坏。

用标准偏差和变动系数来衡量精密度是更有意义的。

标准偏差是指个别测定的偏差平方值的总和除以测定次数减1后的开方值，也称为均方根偏差。

如何正确区分误差、不确定度、精密度、准确度、偏差、方差？在日常分析测试工作中，测量误差、测量不确定度、精密度、准确度、偏差、方差等是经常运用的术语，它直接关系到测量结果的可靠程度和量值的准确一致。

如何区分这些概念呢？一起来看看吧！传统的方法多是用精密度和准确度来衡量。

但是，通常说的准确度和误差只是一个定性的、理想化的概念，因为实际样品的真值是不知道的。

而精密度只是表示最终测定数据的重复性，不能真正衡量其测定的可靠程度。

作为一名分析测试人员，这些术语是应该搞清楚的概念，但这些概念互相联系又有区别，也常常使人不知所云。

在此略作论述，希望能引起大家讨论。

测量误差测量误差表示测量结果偏离真值的程度。

真值是一个理想的概念，严格意义上的真值是通过实际测量是不能得到的，因此误差也就不能够准确得到。

在实际误差评定过程中，常常以约定真值作为真值来使用，约定真值本身有可能存在误差，因而得到的只能是误差的估计值。

此外，误差本身的概念在实际应用过程中容易出现混乱和错误理解。

按照误差的定义，误差应是一个差值。

当测量结果大于真值时，误差为正，反之亦然。

误差在数轴上应该是一个点，但实际上不少情况下对测量结果的误差都是以一个区间来表示（从一定程度上也反映了误差定义的不合理），这实际上更像不确定度的范围，不符合误差的定义。

在实际工作中，产生误差的原因很多，如方法、仪器、试剂产生的误差，恒定的个人误差，恒定的环境误差，过失误差，可控制或未加控制的因素变动等。

由于系统误差和随机误差是两个性质不同的量，前者用标准偏差或其倍数表示，后者用可能产生的最大误差表示。

数学上无法解决两个不同性质的量之间的合成问题。

因此，长期以来误差的合成方法上一直无法统一。

这使得不同的测量结果之间缺乏可比性。

不确定度测量不确定度为“表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果想联系的参数”。

定义中的参数可能是标准偏差或置信区间宽度。

不确定度是建立在误差理论基础上的一个新概念，它表示由于测量误差的存在而对被测量值不能肯定的程度，是定量说明测量结果质量的重要参数。

分析办法的准确度和精密度要分析一种方法的准确度和精密度，我们需要先了解这两个概念的含义。

准确度是指测量值与真实值之间的接近程度。

在实际应用中，我们难以获得真实值，因此准确度通常是通过与已知参考值的比较来评估的。

准确度高表示测量值与真实值非常接近，准确度低则表示相差较大。

精密度是指测量结果的重复性和一致性。

换句话说，对于相同样本进行重复测量，如果结果非常接近，则意味着具有高精密度。

精密度高的方法可以得到稳定的、可重复的结果，精密度低则表示结果的波动范围较大。

为了评估一个方法的准确度和精密度，以下是一些可以采取的具体步骤：1.确定测试目标：首先需要明确要测试的目标是什么，是其中一种物理量、化学成分、数据模型等等。

2.确定参考值：如果有已知的参考值可用，可以将该值作为真实值来评估方法的准确度。

如果无法获得参考值，则可以考虑与其他已发布的相似方法进行比较。

3.设计实验：选取一组样本，根据方法的要求进行测试，记录每次测试的结果。

4.分析数据：根据实验结果，计算方法的平均值和标准偏差。

平均值反映了方法的准确度，标准偏差则用于评估方法的精密度。

5.与参考值比较：如果有参考值可用，将实验结果与参考值进行比较。

可以计算偏差或误差来衡量方法的准确度。

对于物理量或化学成分，还可以计算百分比误差。

6.重复性测试：对同一组样本进行多次测试，计算结果的标准偏差。

标准偏差越小，说明方法的精密度越高。

7.讨论结果：根据分析的结果，对方法的准确度和精密度进行评估。

如果准确度和精密度都达到要求，则可以认为该方法是可靠和精确的。

需要注意的是，仅仅通过准确度和精密度的分析来评估方法的优劣可能不够全面。

还需要考虑实际应用的要求、成本效益等因素来综合评估。

此外，在分析准确度和精密度时，还要注意排除实验误差和人为因素对结果的影响。

总之，通过以上步骤的分析，可以评估出一个方法的准确度和精密度，并据此判断其可靠性和适用性。

分析方法的精密度
分析方法的精密度是指在一定条件下，重复测定同一样品的结果分散程度的度量。

精密度表示了分析方法的稳定性和可重复性，是评价分析方法可靠性的重要指标。

精密度的度量一般可以通过以下几个方面来考察：
1.重复性：是指在相同条件下，同一实验室、同一操作人员、同一仪器设备、在短时间内对同一样品进行多次测定，通过计算结果的标准偏差或相对标准偏差来评价。

2.中间精密度：是指在不同时间或不同实验室、不同操作人员、不同仪器设备进行测定，通过计算结果的标准偏差或相对标准偏差来评价。

3.回复性：是指对同一样品，在一定时间内独立重复进行测定，通过计算结果的标准偏差或相对标准偏差来评价。

4.复现精密度：是指在同一实验室、同一操作人员、同一仪器设备、在一定时间间隔内对同一样品进行多次测定，通过计算结果的标准偏差或相对标准偏差来评价。

在实际应用中，可以使用统计学方法，如方差分析、t检验等来评价精密度。

常用的统计学指标有标准偏差、方差、相对标准偏差等。

需要注意的是，精密度只是分析方法可靠性的一个方面，还需要结合其他指标如准确度、灵敏度等进行综合评价。

一、方法验证1.准确度该指标主要是通过回收率来反映。

验证时一般要求分别配制浓度为80%、100%和120%的供试品溶液各三份，分别测定其含量，将实测值与理论值比较，计算回收率。

可接受的标准为：各浓度下的平均回收率均应在98.0%-102.0%之间，9个回收率数据的相对标准差（RSD）应不大于2.0%。

2.线性线性一般通过线性回归方程的形式来表示。

具体的验证方法为：在80%至120%的浓度范围内配制6份浓度不同的供试液，分别测定其主峰的面积，计算相应的含量。

以含量为横坐标（X），峰面积为纵坐标（Y），进行线性回归分析。

可接受的标准为：回归线的相关系数（R）不得小于0.998, Y轴截距应在100%响应值的2% 以内，响应因子的相对标准差应不大于2.0%。

3.精密度1）重复性配制6份相同浓度的供试品溶液，由一个分析人员在尽可能相同的条件下进行测试，所得6份供试液含量的相对标准差应不大于2.0%。

2）中间精密度配制6份相同浓度的供试品溶液，分别由两个分析人员使用不同的仪器与试剂进行测试，所得12 个含量数据的相对标准差应不大于2.0%。

4.专属性可接受的标准为：空白对照应无干扰，主成分与各有关物质应能完全分离，分离度不得小于 2.0。

以二极管阵列检测器进行纯度分析时，主峰的纯度因子应大于980。

5.检测限主峰与噪音峰信号的强度比应不得小于3。

6.定量限主峰与噪音峰信号的强度比应不得小于10。

另外，配制6份最低定量限浓度的溶液，所测6份溶液主峰的保留时间的相对标准差应不大于2.0%。

7.耐用性分别考察流动相比例变化土5%、流动相pH值变化土0.2、柱温变化土5°C、流速相对值变化土20%时，仪器色谱行为的变化，每个条件下各测试两次。

可接受的标准为：主峰的拖尾因子不得大于2.0,主峰与杂质峰必须达到基线分离；各条件下的含量数据(n=6) 的相对标准差应不大于2.0%。

8、系统适应性配制6份相同浓度的供试品溶液进行分析，主峰峰面积的相对标准差应不大于 2.0%，主峰保留时间的相对标准差应不大于1.0%。

准确度和精密度的表示方法
准确度和精密度是衡量数据质量和可靠性的重要指标。

准确度指数据与真实值之间的接近程度，精密度则是数据重复测量结果之间的一致性。

在科研、工业生产和其他领域中，准确度和精密度的高低常常决定了数据分析的可靠性和决策的正确性。

为了表示准确度和精密度，常用的方法包括误差、偏差、标准差和置信区间等。

误差是指测量值与真实值之间的差异，可以用绝对误差和相对误差来表示。

绝对误差指测量值与真实值之差的绝对值，相对误差则是绝对误差除以真实值的比值。

偏差则是指测量值与平均值之间的差异，它可以反映数据的整体趋势。

标准差是数据集合的离散程度的一种度量，它衡量数据点相对于平均值的分散程度。

置信区间则是指在一定置信水平下，真实参数值落在一定范围内的概率，它可以用来评估数据样本是否具有代表性。

除了以上方法，还有其他一些更精细的统计学方法可以用来评估准确度和精密度，例如方差分析、回归分析和ANOVA(方差分析)等。

在实际应用中，我们应该根据具体情况选择适当的方法来评估数据质量和信度，并采取相应的措施来提高准确度和精密度。

准确度与精密度一 准确度与误差1、准确度：是指测得值与真实值之间相符合的程度。

准确度的高低常以误差的大小来衡量，即误差越小，准确度越高，误差越大，准确度越低。

2、真实度：物质中各组分的真实含量。

它是客观存在的，但不可能准确知道，只有在消除系统误差之后，并且测定次数趋于无穷大时，所得算术平均值才代表真实值。

市售标准物质，它给出的标准值可视为真实值，可用它来校正仪器和评价分析方法等。

3、误差的表示方法——绝对误差和相对误差 绝对误差=测得值（X ）－ 真实值（T ） 绝对误差（E ）=测得值（X ）－ 真实值（T ）相对误差（RE ）由于测定值可能大于真实值，也可能小于真实值，所以绝对、相对误差有正负之分。

二 精密度与偏差1、精密度：指在相同条件下N 次重复测定结果彼此相符合的程度。

精密度大小=绝对误差 ×100%真实值（T ）用偏差表示，偏差越小，精密度越高。

2、绝对偏差和相对偏差：它只能用来衡量单项测定结果对平均值偏离程度。

绝对偏差：只单次测定值与平均值的偏差。

绝对偏差（d ）=X i －X相对偏差=绝对偏差和相对偏差都有正负之分，单次测定的偏差之和等于零。

3、算术平均偏差：指单次值与平均值的偏差（绝对值）之和，除以测定次数。

它表示多次测定数据整体的精密度。

代表任一数值的偏差。

算术平均偏差（d ）相对平均偏差=算术平均偏差和相对平均偏差不计正负。

4、标准偏差：它是更可靠的精密度表示法，可将单次测量的较大偏差和测量次数对精密度的影响反映出来。

X i －X×100%X（i=1.2.3······n ）nd×100% X标准偏差S=例：分析铁矿中铁含量，得如下数据：37.45% ，37.50% ，37.30% ，37.25%计算此结果的平均值、平均偏差和标准偏差。

解：X=各次测量偏差分别是：d1=+0.11% ，d2=-0.14% ，d3=+0.16% ，d4=-0.04% ，d5=0.09%d= =S= =三 准确度与精密度的关系37.45%+37.20%+37.50%+37.30%+37.25%= 37.34%5（0.11+0.14+0.04+0.16+0.09）% = 0.11%5(0.11)2+(0.14)2+(0.04)2+(0.16)2+(0.09)2% = 0.13%5-1第一组测定结果：精密度很高，但平均值与标准值相差很大。

体内药分作业J药剂0901 3091158012 钱晨药品质量标准分析方法验证的内容有：准确度，精密度(包括重复性，中间精密度和重现性)，专属性，检测限，定量限，线性，范围和耐用性。

一、专属性1、体内：必须证明所测定的物质是原形药物或特定的活性代谢物，内源性物质和相应的代谢物不得干扰样品的测定。

对于色谱法至少要提供空白生物样品色谱图，空白生物样品外加对照色谱图记用药后的生物样品色谱图。

对于复方制剂应特别加强专属性研究，以排除可能的干扰。

2、体外：专属性系指在其他成分（如杂质，降解产物，辅料等）可能存在的情况下，采用的方法能正确测定出被测物的特性。

鉴别反应，杂质检查和含量测定方法，均应考察专属性。

如方法不够专属，应采用多个方法予以补充。

A、鉴别反应应能与可能共存的物质或结构相似的化合物区分。

不含被测物成分的供试品，以及结构相似或组分中的有关化合物，应均呈负反应。

B、含量测定和杂质测定色谱法和其他分离方法，应附代表性图谱，以说明方法的专属性，并标明诸成分在图谱中的位置，色谱中的分离应符合要求。

二、标准曲线和线性范围1、体内：根据所测定物质的浓度与响应的相关性，用回归分析方法获得标准曲线。

标准曲线高低浓度范围为线性范围，在线性范围内浓度测定结果应达到实验要求的精密度和准确度。

必须用至少6个浓度建立标准曲线，应使用与待测样品相同的生物介质，线性范围要能覆盖全部待测浓度，不允许将线性范围外推求算未知样品的浓度。

标准曲线不包括零点。

标准曲线上各浓度点的实测值与标示值的偏差（bias）在可接受范围内时，可判定标准曲线合格。

回归值系将各浓度点的响应值代人标准曲线计算所得的浓度值；标示值系指制备标准曲线时，各相应浓度点的配制浓度，标准曲线上各浓度点偏差的可接受范围一般规定为：最低浓度点的偏差在±20%以内，在其余各浓度点的偏差在±15%以内。

只有合格的标准曲线才能用于临床待测样品的浓度计算。

当线性范围较宽时，推荐采用加权最小二乘法（weighted least square method）进行同归计算2、体外：线性是只在设计范围内，测试结果与试样中被测物浓度直接呈正比关系的程度。

准确度指在一定实验条件下多次测定的平均值与真值相符合的程度,以误差来表示.它用来表示系统误差的大小.在实际工作中,通常用标准物质或标准方法进行对照试验,在无标准物质或标准方法时,常用加入被测定组分的纯物质进行回收试验来估计和确定准确度.在误差较小时,也可通过多次平行测定的平均值作为真值μ的估计值.测定精密度好,是保证获得良好准确度的先决条件,一般说来,测定精密度不好,就不可能有良好的准确度.对于一个理想的分析方法与分析结果,既要求有好的精密度,又要求有好的准确度.精密度是指多次重复测定同一量时各测定值之间彼此相符合的程度.表征测定过程中随机误差的大小.精密度是表示测量的再现性,是保证准确度的先决条件,但是高的精密度不一定能保证高的准确度.准确度指在一定实验条件下多次测定的平均值与真值相符合的程度，以误差来表示。

精密度是指多次重复测定同一量时各测定值之间彼此相符合的程度，表征测定过程中随机误差的大小。

在规定条件下所得独立试验结果间的符合程度。

准确度和精密度是两个不同的概念，但它们之间有一定的关系。

应当指出的是，测定的准确度高，测定结果也越接近真实值。

但不能绝对认为精密度高，准确度也高，因为系统误差的存在并不影响测定的精密度，相反，如果没有较好的精密度，就很少可能获得较高的准确度。

可以说精密度是保证准确度的先决条件。

精密度是表示测量的再现性，是保证准确度的先决条件，但是高的精密度不一定能保证高的准确度。

好的精密度是保证获得良好准确度的先决条件，一般说来，测量精密度不好，就不可能有良好的准确度。

反之，测量精密度好，准确度不一定好，这种情况表明测定中随机误差小，但系统误差较大。

准确度用来表示系统误差的大小。

在实际工作中，通常用标准物质或标准方法进行对照试验，在无标准物质或标准方法时，常用加入被测定组分的纯物质进行回收试验来估计和确定准确度。

反映系差的大小，指数据的均值偏离真值的程度。

对不同的规定条件，有不同的精密度的度量。

方法学验证的7个技术指标详解我们平时做了理化分析, 出来数据后如何对这场实验进行评估？评估的结果有哪几个维度？这就包括准确度、精密度、线性、检测限和定量限、特异性、耐变性、不确定度。

今天小编就和大家一起复习一下, 深度理解了这几个技术指标, 不仅对实验有了整体把握, 写学术论文也不再是难题。

一、准确度准确度是反映方法系统误差和随机误差的综合指标。

检验准确度可参考以下3个维度:1.使用标准参考物质进行分析测定, 比较测定值与保证值, 其绝对误差或相对误差应符合方法规定的要求。

通常应完成1~2个浓度水平的有证标准物质的测定, 每个浓度水平要求采用至少6份同样的标准物质进行测定, 计算测定结果的平均值、标准偏差与相对标准偏差。

准确度（％）=平均检测浓度／标示浓度×100%2.在没有有证标准物质情况下, 应在样品基质中添加分析物测定回收率。

应至少选择3个添加浓度, 并且包含一定的浓度范围, 定量限或靠近定量限的浓度为必选浓度, 如果样品具有容许限, 该容许限也是必选浓度。

每个浓度水平至少平行测定6次, 计算测量结果的平均值、标准偏差与相对标准偏差。

对于元素分析, 回收率指标应在90％～110％之间。

回收率（％）=（加标试样测定值一试样测定值）／添加浓度×100%3.对同一样品用不同原理的分析方法测试比对。

不同待测物浓度范围内回收率要求不同。

二、精密度精密度是指在规定条件下, 相互独立的测试结果之间的一致程度。

精密度包括方法重复性和方法重现性两个分指标。

重复性: 是在重复性条件下, 相互独立的测试结果之间的一致程度。

重复性条件是指在同一实验室, 由同一操作者使用相同设备, 按相同的测试方法, 并在短时间内对同一被测对象取得相互独立测试结果的条件。

重复性表征了该方法实验室内的精密度。

制定的标准方法必须进行方法的精密度试验, 以考察其是否精确可靠。

重复性试验过程中, 选择3个不同浓度水平样品, 每个浓度水平至少6次平行测定, 计算出平均值、标准偏差和相对标准偏差, 其相对标准偏差应符合表2要求。

分析方法的准确度和精密度准确度和精密度是评估分析方法质量的两个重要指标，它们在许多领域的实践中都扮演着关键的角色。

本文将分别从准确度和精密度两个方面对这两个指标进行详细说明，并介绍其在科学研究、医学诊断和工程设计等领域的应用。

一、准确度准确度指的是测量结果与真实值之间的接近程度。

在分析方法中，准确度可以衡量所得结果与实际情况的一致性，并用于评估方法的可靠性和可信度。

以下是几种常见的用于评估准确度的方法：1.比较法：通过与已知结果进行对比来评估所得结果的准确度。

例如，在进行新药疗效评估时，可以将实验组的结果与对照组进行比较，以检验所用方法的准确度。

2.标准样品法：使用已知含量的标准样品来检验方法的准确度。

例如，在环境监测中，可以使用已知浓度的标准溶液来检验分析方法的准确度。

3.重复性实验：通过对同一样品进行多次分析来评估结果的一致性。

这种方法可以用于评估分析方法的可重复性和稳定性，其中，较小的变异表示更高的准确度。

准确度的高低对于很多领域都非常重要，特别是在科学研究和医学诊断中。

在科学研究中，准确的分析方法可以确保数据的可信度和可重复性，从而提高科学实验的可靠性。

在医学诊断中，准确度是确保诊断结果正确的关键，能够对病情做出准确的评估和治疗建议。

二、精密度精密度是指在一系列重复测量中所得结果的一致性和稳定性。

与准确度不同，精密度并不涉及测量结果与真实值之间的接近程度。

以下是几种常见的用于评估精密度的方法：1.重复性实验：通过对同一样品进行多次分析来评估结果的一致性。

重复性实验中的较小变异表示较高的精度。

2.中间精度：在不同条件下进行多次分析来评估结果的稳定性。

这种方法常用于评估分析仪器的精密度，如测量设备的可靠性和稳定性。

3.组间精度：通过对同一样品在不同实验室或由不同分析师进行多次分析来评估结果的一致性。

组间精度用于评估对分析方法进行适用性验证和结果比较的可靠性。

精密度的高低对于评估分析方法的稳定性和可重复性非常重要。

实验的准确度与精密度在生物化学分析工作中，无论怎样谨慎地操作，测定结果总会产生误差，因此，掌握精确度与精密度实验，是进行分析工作的基础。

一：实验误差在实际的分析工作中，由于仪器的性能，实验的技巧以及化学反应是否完全等原因，使测得的结果往往不是客观的真实值，只能是与真实值接近，所以称测得值为近似值。

测得的近似值与真实值之间的差别称为误差。

近似值比真实值大时误差为正，比真实值小时误差为负。

表示误差的方法有绝对误差和相对误差。

1：绝对误差测得值与真实值的差值称为绝对误差。

以A表示真实值，a表示近似值，r表示绝对误差，则r=a-A如，滴定读数为20.24ml，而其真实体积为20.23ml，则绝对误差为：r=20.24-20.23=+0.01ml；而另一滴定读数为 2.033ml，其真实体积为 2.023ml，其绝对误差为：r=2.033-2.023=+0.01ml。

两份测定的绝对误差均为0.01，但两份测定的体积相差10倍，可见r不能反映问题的全面，因此有另一种表示误差的方式。

2：相对误差绝对误差占真实值的百分数为相对误差。

相对误差用R表示，即：R（%）=a-AA×100=rA×100如上例滴定读数的相对误差为：0.05%；0.5%。

由此可见，两份滴定读数的绝对误差虽然相等，但当用相对误差表示时，第一份滴定比第二份滴定的准确度大10倍。

显然，当被测定的量较大时，R就越小，测定的准确度也就越高。

所以应该用相对误差来表示分析结果的准确度。

二：系统误差与回收率实验根据误差产生的原因和性质，可分为系统误差和偶然误差。

1：系统误差系统误差是有分析过程中经常性的原因造成的，在每次测定中都比较稳定的重复出现，它与分析结果的准确度有关，主要产生的原因有：⑴方法误差由于分析方法本身所造成的，如容量分析中等当点与滴定终点不完全符合等。

⑵仪器误差由于仪器不够精密，或未进行校正所造成的。

⑶试剂误差试剂或蒸馏水不纯。