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第二章 误差和分析数据处理（课后习题答案）1. 解：①砝码受腐蚀：系统误差(仪器误差)；更换砝码。
②天平的两臂不等长：系统误差(仪器误差)；校正仪器。
③容量瓶与移液管未经校准：系统误差(仪器误差)；校正仪器。
④在重量分析中，试样的非被测组分被共沉淀：系统误差(方法误差)；修正方法，严格沉淀条件。
⑤试剂含被测组分：系统误差(试剂误差)；做空白实验。
⑥试样在称量过程中吸潮：系统误差；严格按操作规程操作；控制环境湿度。
⑦化学计量点不在指示剂的变色范围内：系统误差(方法误差)；另选指示剂。
⑧读取滴定管读数时，最后一位数字估计不准：偶然误差；严格按操作规程操作，增加测定次数。
⑨在分光光度法测定中，波长指示器所示波长与实际波长不符：系统误差(仪器误差)；校正仪器。
⑩在HPLC 测定中，待测组分峰与相邻杂质峰部分重叠：系统误差(方法误差)；改进分析方法。
2. 答：表示样本精密度的统计量有：偏差、平均偏差、相对平均偏差、标准偏差、相对标准偏差。
因为标准偏差能突出较大偏差的影响，因此标准偏差能更好地表示一组数据的离散程度。
3. 答：定量分析结果是通过一系列测量取得数据，再按一定公式计算出来。
每一步测量步骤中所引入的误差都会或多或少地影响分析结果的准确度，即个别测量步骤中的误差将传递到最终结果中，这种每一步骤的测量误差对分析结果的影响，称为误差传递。
大误差的出现一般有两种情况：一种是由于系统误差引起的、另一种是偶然误差引起的。
对于系统误差我们应该通过适当的方法进行改正。
而偶然误差的分布符合统计学规律，即大误差出现的概率小、小误差出现的概率大；绝对值相等的正负误差出现的概率相同。
如果大误差出现的概率变大，那么这种大误差很难用统计学方法进行处理，在进行数据处理时，就会传递到结果中去，从而降低结果的准确性。
4. 答：实验数据是我们进行测定得到的第一手材料，它们能够反映我们进行测定的准确性，但是由于“过失”的存在，有些数据不能正确反映实验的准确性，并且在实验中一些大偶然误差得到的数据也会影响我们对数据的评价及对总体平均值估计，因此在进行数据统计处理之前先进行可疑数据的取舍，舍弃异常值，确保余下的数据来源于同一总体，在进行统计检验。
分析化学中的误差及数据处理思考题2-2 下列情况各引起什么误差？如果是系统误差，应如何消除？a.天平零点稍有变动（可引起偶然误差，适当增加测定次数以减小误差）c.读取滴定管读数时，最后一位数字估计不准（可引起偶然误差，适当增加测定次数以减小误差）f.试剂中含有微量待测组分（系统误差，做空白试验）g.重量法测定SiO2时，试液中硅酸沉淀不完全（会引起方法误差，是系统误差，用其它方法做对照实验，方法校正）h.砝码腐蚀（系统误差、校正砝码）2-5 某人以差示光度分析法分析药物含量，称取此药物试样0.0520g，最后计算此药物质量分数为96.24%。
问该结果是否合理？为什么？答：该结果不合理。
因为试样质量只有3位有效数字，而结果却报出4位有效数字，结果的第3位数字已是可疑数字。
最后计算此药物的质量分数应改为96.2%。
2-6 用加热法驱除水分以测定CaSO4·12H2O中结晶水的含量。
称取试样0.2000g，已知天平称量误差为±0.1mg。
试问分析结果应以几位有效数字报出？答：通过计算可知，0.2000g试样中含水0.0124g，只能取3位有效数字，故结果应以3位有效数字报出。
习题【3-1】根据有效数字运算规则，计算下列算式：（1）19.469+1.537-0.0386+2.54；（2）3.60.032320.59 2.12345；（2）10000000.11245 .0)32.100.24(00.45⨯⨯-⨯；（4）pH=0.06，求H+的浓度。
解：（1）原式=19.47+1.54-0.04+2.54=23.51（2）原式=3.6×0.032×21×2.1=5.1（3）原式=45.0022.680.1245=0.12711.0001000⨯⨯⨯（4）[H+]=10-0.06=0.87( mol/L )【3-2】返滴定法测定试样中某组分含量时，按下式计算：122()5100%xx c V V M mω-=⨯ 已知V 1＝（25.00±0.02）mL ，V 2＝（5.00±0.02）mL ，m =（0.2000±0.0002）g ，设浓度c 及摩尔质量Mx 的误差可忽略不计，求分析结果的极值相对误差。
Analytical chemistryErrors and data treatment(2)二、有效数字及运算法则2非测量所得的自然数测量次数、样品份数 计算中的倍数反应中的化学计量关系 各类常数测量所得的数字测量值数据计算的结果3数字位数应与分析方法的准确度及仪器测量的精度相适应4有效数字: 分析工作中实际能测得的数字1. 有效数字(significant figure)☐在记录测量数据时，只保留一位可疑数（欠准数）☐只有数据的末尾数欠准，误差是末位数的±1个单位☐有效数字位数反映了测量和结果的准确程度，决不能随意增加或减少5m ◇分析天平(称至0.1mg):12.8228g (6),0.2348g (4) , 0.0600g (3)◇千分之一天平(称至0.001g): 0.235g (3)◇1%天平(称至0.01g): 4.03g (3), 0.23g (2)◇台秤(称至0.1g): 4.0g (2), 0.2g (1)V ☆滴定管(量至0.01mL):26.32mL (4), 3.97mL (3)☆容量瓶:100.0mL (4),250.0mL (4)☆移液管:25.00mL (4);☆量筒(量至1mL或0.1mL):25mL (2), 4.0mL (2)重量分析和滴定分析允许的误差一般在±0.2%之内，各测量数据应保留四位有效数字，注意计算结果的有效数字位数6☐数字1~9均为有效数字☐数字前0不是有效数字,其他数字之间的0计入有效数字: 0.0304(3)☐数字后的0，在小数中，计入有效数字位数：0.03400(4)☐数字后的0，在整数中，含义不清楚时, 最好用指数形式表示: 1000 (1.0×103, 1.00×103, 1.000 ×103)☐很小的数字，也可以用指数形式表示，但有效数字位数需保持不变:0.000018 → 1.8 ×10-5☐变换单位时，有效数字位数需保持不变：0.0038g→3.8mg ☐数据的第一位数≥8的,可多计一位有效数字，如9.35×104(4), 95.2%(4), 8.65(4)☐对数的有效数字位数按小数部分数字的位数计,其整数部分的数字只代表原值的幂次，如pH=10.28(2), 则[H +]=5.2×10-11有效数字位数72. 有效数字运算中的修约规则尾数≤4时舍; 尾数≥6时入尾数＝5时, 若后面无数，或后面数为0, 舍5成双;若5后面还有不是0的任何数皆入四舍六入五成双例下列值修约为四位有效数字0.3247 40.3247 6 0.3247 50.3248 50.3248 500.3248 510.32470.32480.32480.32480.32480.32498禁止分次修约0.57490.570.5750.58×9运算时可多保留一位有效数字进行5.3527+2.3+0.054+3.355.35+2.3+0.05+3.35=11.0511.010标准限度值0.03%测定值0.033%修约标准偏差对标准偏差的修约，应使准确度降低统计检验时，标准偏差可多保留1-2位数参与运算表示标准偏差和RSD时，一般取两位有效数字与标准限度值比较时不修约×不合格0.03%0.2130.2211加减法:结果的绝对误差应不小于各项中绝对误差最大的数。
化学实验的精确性数据处理与误差分析在化学实验中，数据处理和误差分析是至关重要的步骤。
通过准确处理实验数据，并分析实验误差，我们可以更好地评估实验结果的可靠性，并获得更准确的结论。
本文将介绍化学实验中的数据处理和误差分析的方法和步骤。
一、数据处理1.数据收集在进行化学实验时，我们需要记录实验数据，包括实验过程中的观察结果、测量数据和计算结果等。
确保在实验过程中准确记录所得到的数据，并尽可能多地收集数据以增加准确性。
2.数据整理在数据处理之前，需要对收集到的数据进行整理和清洗。
这包括去除异常值、修复丢失数据和统一单位等步骤。
确保实验数据的准确性和一致性是进行数据处理的重要前提。
3.数据分析数据分析是根据实验目的和所用的统计方法来处理实验数据。
常见的数据分析包括求平均值、标准偏差、相关性分析和回归分析等。
通过数据分析，我们可以得到对实验结果更准确的描述和解释。
二、误差分析1.系统误差系统误差是指由仪器、人为操作或环境因素引起的固定偏差。
系统误差会在一系列实验中保持相对稳定的值。
要减小系统误差，可以采用校准仪器、标定检测方法和进行适当的环境控制等措施。
2.随机误差随机误差是由各种随机因素引起的不可预测的误差。
随机误差通常在一系列实验中呈现为正态分布。
要减小随机误差，可以增加实验的重复次数、提高测量仪器的精度和保持实验条件的一致性。
3.人为误差人为误差是由于实验员的技术水平、操作不当或个人主观因素等引起的误差。
为减小人为误差，需要进行充分的实验员培训、确保操作规范和进行合理的实验设计。
4.不确定度评定误差的不确定度评定是对误差进行量化的过程。
不确定度反映了测量结果的可靠程度。
常见的不确定度评定方法包括标准不确定度和扩展不确定度等。
通过评定不确定度，我们可以对实验结果提供较为准确的范围估计。
结论化学实验的数据处理和误差分析是确保实验结果准确可靠的重要环节。
通过准确处理实验数据，分析实验误差并评估不确定度，我们可以获得更可靠、准确的实验结果，并对实验数据进行科学合理的解释和应用。
化学实验中的数据处理与误差分析化学实验是科学研究的基础，在实验过程中数据处理和误差分析是非常重要的环节。
准确地处理实验数据并分析误差有助于得出可靠的结论和准确的实验结果。
本文将就化学实验中数据处理的基本步骤和常见误差进行探讨。
一、数据处理的基本步骤1. 数据的整理与初步分析在进行化学实验时，首先需要收集实验数据。
实验数据应整理成表格或图表的形式，以便更好地观察和分析。
对于同一实验条件下的多组数据，可以计算平均值、标准偏差等参数，并进行初步分析。
2. 数据的准确性检验数据的准确性是实验结果的关键所在。
为了确保数据的准确性，可以进行多次重复实验，并计算数据的相对偏差。
相对偏差小的数据更可靠，可以作为最终结果使用。
3. 数据的可靠性评估实验数据是否可靠是评判实验结果是否有效的关键因素。
评估数据可靠性的常用方法包括计算误差范围和不确定度等。
误差范围是指实验值与理论值之间的差距，而不确定度则是对实验数据的不确定度进行量化。
4. 数据的统计分析通过统计学方法对实验数据进行分析，可以揭示实验结果的一些规律。
常用的统计学方法包括回归分析、相关系数分析和三角函数逼近等。
这些方法可以帮助确定数据间的关系和趋势，并进一步解释实验结果。
5. 数据的图表展示通过图表的形式展示实验数据，可以直观地观察数据的分布和变化。
常用的图表有直方图、折线图和散点图等。
在绘制图表时，需要合理选择坐标轴的刻度和标签，并选择合适的线型、颜色和符号来表示不同的数据。
二、误差分析的方法1. 系统误差分析系统误差是指由于实验设备、操作方法或环境条件等固定因素引起的误差。
为了减小系统误差的影响，可以采取一些措施，如定期校准仪器、严格控制实验条件和改进操作方法等。
2. 随机误差分析随机误差是由于实验过程中的偶然因素引起的误差。
随机误差是不可避免的，但可以通过增加实验次数来降低其影响。
计算多组数据的平均值和标准偏差可以评估随机误差的大小。
3. 误差传递分析误差传递是指当实验中的一些量存在误差时，这些误差如何传递到最终结果中。
分析化学中的误差与数据处理分析化学中的误差与数据处理分析化学是科学领域中的一门重要学科，主要涉及物质的定性、定量分析，其结果的准确性对于科研和实际应用具有重要意义。
然而，由于各种因素的影响，分析结果中不可避免地存在误差。
因此，了解误差的来源和处理方法是保证分析化学结果准确性的关键。
一、误差概念误差是指分析结果与真实值之间的差异。
在分析化学中，误差分为系统误差和随机误差。
系统误差是由固定因素引起的，如仪器校准偏差或试剂不纯等，通常需要进行补偿或校正。
随机误差则是由于随机因素引起的，如环境温度和湿度波动等，这种误差通常是无法避免的。
二、数据处理方法1、数据分析：对实验获取的数据进行统计分析，如平均值、标准差、置信区间等，以评估数据的集中程度和离散程度。
2、统计推断：通过样本数据推断总体特征，如假设检验和方差分析等，以判断实验条件是否满足分析要求。
3、数据处理技术：如平滑滤波、微分分析、积分分析等，用于消除数据中的噪声或提取特征信息。
三、减少误差的方法1、选择合适的试剂和设备：使用高纯度试剂和精确的测量设备，有助于降低系统误差。
2、增加重复次数：通过多次实验取平均值，能够降低随机误差，提高结果的准确性。
3、标准化：通过标准物质的测定以及与标准方法的比对，能够发现和纠正系统误差。
4、校准：对仪器进行定期校准，确保仪器性能稳定，从而降低误差。
四、结论误差与数据处理在分析化学中具有重要意义。
了解误差来源和处理方法有助于提高分析结果的准确性。
通过选择合适的试剂和设备、增加重复次数、标准化和校准等措施，可以有效地降低误差，提高分析结果的准确性。
未来，随着科学技术的不断发展，分析化学中的误差与数据处理方法将会更加完善。
研究人员将继续探索新的方法和技术，以进一步提高分析结果的准确性。
加强分析化学教育和实践，培养专业人才，对于推动分析化学的发展和应用具有重要意义。
总之，误差与数据处理是分析化学中不可或缺的环节。
通过了解误差来源和处理方法，采取有效措施降低误差，可以提高分析结果的准确性，为科学研究和实际应用提供可靠支持。
