实验室检测的质量控制
质量控制分为：
⏹数据处理
⏹实验室内质量控制
⏹实验室外质量控制
质量控制的作用：
⏹了解分析工作中所发生的变化和这些变化的发展趋势；
⏹及时发现异常，查出产生误差的原因；
⏹用统计分析的方法判断分析结果的准确性；
误差分为：
⏹系统误差
⏹偶然（随机）误差
⏹过失误差
系统误差特点：
⏹系统误差的产生有一定的原因，至少在原则上是可知的，它们的值在相同的测定过程中是稳定的，或
者是遵循一定的规律而变化
系统误差产生的原因：
⏹方法误差----由于分析方法的不够完善而引起的误差；
⏹仪器误差----由于仪器读数不够准确所引起的误差；
⏹试剂误差----由于试剂不纯引起的误差；
⏹操作误差----由于个人操作不够准确引起的误差。
避免或消除系统误差的方法：
⏹选择比较完善的分析方法，用标准方法或不同类型的方法进行对照试验；
⏹利用标准加入法消除干扰；
⏹所用仪器经过校正；
⏹采用空白实验减少误差；
⏹制定和严格按照操作规程进行实验。
偶然（随机）误差的特点：
⏹大小相等的正负误差出现的机率相等；
⏹偶然误差出现的机率与大小有关；小误差出现的机会多，大误差出现的机率少。
避免或消除偶然（随机）误差的方法：
⏹增加分析测定的次数。
过失误差：
⏹空气的沾污
⏹容器的沾污和吸附
⏹试剂和蒸馏水的不纯的影响
⏹试样存储中的损失
避免和消除过失误差的方法：
⏹在洁净的环境中进行检验和分析；
⏹容器的预处理按照要求进行；
⏹加入适当的试剂克服吸附；
⏹选用高级别的试剂和纯净的蒸馏水；
⏹按照要求保存样品。
一、职业卫生检测数据处理：
⏹数理统计方法；
⏹检验方法的精密度和准确度；
⏹检验方法的灵敏度、检出限和测定下限。
（一）检测有关的数理统计方法：
⏹平均数
⏹标准差和相对标准差
⏹有效数字
⏹数据的取舍
1.平均数
⏹算术均数----直接计算法和加权法
⏹几何均数
1.1算术均数
(1)直接计算法：当观察值的个数不多时，例如，空气检测及实验室内部质量控制的资料，可以直接将各
观察值相加，除以观察值的个数，算出均数。
c1＋c2＋c3＋……＋c n∑c
C ＝――――――――――＝―――
n n
式中：C为均数，
c为观察值，
n为观察值的个数，
∑c为各观察值的总和。
(2)加权法
工作场所空气中毒物的浓度常随职业活动的不同时间而不同。在评价劳动者在一个工作班中接触的浓度时，常用时间加权平均浓度(TWA)，在这里时间起了“权数”的作用，它权衡了各浓度值由于接触时间不同对均数的影响。
⏹例：在某采样点，测定记录为8～9点，测得苯浓度为10 mg/m3，9～12点为50 mg/m3，12～14点为
30 mg/m3，14～16点为20 mg/m3。
10×1＋50×3 ＋30×2 ＋20×2 260
C ＝—————————————————＝——＝32.5
1 + 3 +
2 + 2 8
1.2几何均数：
⏹有些观察值彼此相差较大，或呈倍数关系，如工作场所空气中毒物的浓度，因多种因素的影响，变化
较大，习惯上用几何均数表示其平均水平，更为合理。若用算术均数表示其平均水平时，受少数特大或特小值影响较大。
⏹几何均数就是几个观察值的乘积开几次方所得的根，计算公式为：
C＝（c1×c2×c3×…×c n）1/n
取对数：logC＝∑logc/n
C＝log-1(∑logc/n)
⏹例：在某采样点，测得二氧化硫浓度分别为2、5、20、100 mg/m3。
a .算术均数：
C＝（2＋5＋20＋100）/4＝32mg/m3
使均数偏在大值一边，用算术均数反映这类资料的平均水平是不合适的。
b.几何均数：
logC＝（log2＋log5＋log20＋log100）/4＝1
C＝10mg／m3
用几何均数反映本例平均水平比较合适。
2.标准差和相对标准差：
反映数值分散程度的指标
例:甲乙两组数据,甲组为98、99、100、101、102，乙组为80、90、100、110、120。
两组的算术均数都是100。
但数据的分散程度不同，甲组比较集中，即变异较小，而乙组比较分散，即变异较大。
所以对一组测量值的描述，除了说明其平均水平外，还要说明变异程度的大小。
⏹标准差:
S= Σ(x i-x)2
N - 1
⏹相对标准差(变异系数):
S
RSD= x ×100%
3.有效数字：
⏹记录测定数据时，只保留一位可以数字；
⏹在运算中弃去多余的数字时，根据“四舍六入五留双”原则，决定进位或弃去；
⏹“0”可以是也可以不是有效数字；
⏹相加减时，有效数字决定于小数点后位数最少的一个数；
⏹相乘除时，有效数字决定于有效数字最少的一个数。
⏹pH，pM，lgK等对数数值，有效数字的位数仅取决于小数部分的位数；
⏹表示准确度和精密度时，在大多数情况下，只取小数点后一位有效数字，最多取小数点后两位有效数
字。
