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第二章定量分析中的误差与质量保证
可疑数据的取舍——过失的判断
显著性检验——系统误差的判断
第二节定量分析数据的评价和显著性检验
2018/3/6
需要解决的两类问题:
(1) 可疑数据的取舍——过失误差的判断
方法:Q检验法;
格鲁布斯(Grubbs)检验法。
确定某个数据是否可用。
(2) 分析方法的准确性——系统误差的判断
显著性检验:利用统计学的方法,检验被处理的问题是否存在统计上的显著性差异。
方法:t 检验法和F 检验法;
确定某种方法是否可用,判断实验室测定结果准确性。
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可疑数据的取舍——过失误差的判断
1. Q 检验法
步骤:
(1) 数据排列 x1 x2 … xn
(2) 求极差 xn - x1
(3) 求可疑数据与相邻数据之差
xn - xn-1 或 x2 -x1
(4) 计算
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(5) 根据测定次数和要求的置信度,(如90%)查表:
不同置信度下,舍弃可疑数据的Q值表
测定次数
3
4
8
(6)将Q与Qx (如 )相比,
若Q > Qx 舍弃该数据,(过失误差造成)
若Q < Qx 保留该数据,(偶然误差所致)
当数据较少时舍去一个后,应补加一个数据。
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2. 格鲁布斯(Grubbs)检验法
(4)由测定次数和要求的置信度,查表得G 表
(5)比较
若G计算> G 表,弃去可疑值,反之保留。
由于格鲁布斯(Grubbs)检验法引入了标准偏差,故准确性比Q 检验法高。
基本步骤:
(1)排序:x1, x2, x3, x4…, xn
(2)求x 和标准偏差s
(3)计算G值:
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显著性检验——系统误差的判断
1. 平均值与标准值()的比较
t 检验法
(1) 计算 t 值
(2) 由要求的置信度和测定次数,查表,得:t表
(3) 比较
t计> t表
表示有显著性差异,存在系统误差,该检验方法需要改进。
t计< t表
表示无显著性差异,该检验方法可以采用。
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(同一试样)
(自由度 f = f 1+ f 2 = n1+n2 – 2),比较:
t计> t表,表示有显著性差异。
:
(1) t 检验法
新方法-经典方法(标准方法);
两个分析人员测定的两组数据;
两个实验室测定的两组数据。
:
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(2) F 检验法
(F表),比较
:
F计> F表,表示有显著性差异。
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内容选择:
结束
定量分析中误差的基本概念
定量分析数据的评价和显著性检验
有效数字及其运算规则
分析质量的保证与控制
标准曲线的回归分析
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