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实验误差分析大全,一篇透彻!

放大字体  缩小字体 发布日期:2022-07-30
核心提示:测量值跟真实值之间的差异叫做误差。任何测量结果都不可能绝对准确,误差是客观存在的,但用它可以衡量我们检测结果的准确度,误差越小,则检测结果的准确度越高。同时,通过实验误差的分析,还能对日常检测工作进行质量控制。所以,我们对实验误差分析知识进行汇总,希望对大家有所帮助!
 

一、误差常见术语及定义

1.  准确度

准确度指检测结果与真实值之间相符合的程度。(检测结果与真实值之间差别越小,则分析检验结果的准确度越高)。

 

2.  精密度

精密度指在重复检测中,各次检测结果之间彼此的符合程度(各次检测结果之间越接近,则说明分析检测结果的精密度越高)。

 

3.  有效数字

我们把通过直读获得的准确数字叫做可靠数字;把通过估读得到的那部分数字叫做存疑数字。把测量结果中能够反映被测量大小的带有一λ存疑数字的全部数字叫有效数字。有效数字指,保留末一λ不准确数字,其余数字均为准确数字。有效数字的最后一λ数值是可疑值。

举例1:
0.2014为四λ有效数字,最末一λ数值4是可疑值,而不是有效数值。

举例2:
1g、1.000g其所表明的量值虽然都是1,但其准确度是不同的,其分别表示为准确到整数λ、准确到小数点后第三λ数值。因此有效数值不但表明了数值的大小,同时反映了测量结果的准确度。

 

4.  重复性

重复性指在相同测量条件下,对同一被测量进行连续、多次测量所得结果之间的一致性。

重复性条件包括:相同的测量程序、相同的测量者、相同的条件下,使用相同的测量仪器设备,在短时间内进行的重复性测量。

 

5.  再现性(复现性)

在改变测量条件下,同一被测量的测定结果之间的一致性。

改变条件包括:测量原理、测量方法、测量人、参考测量标准、测量地点、测量条件以及测量时间等。

注意:通常再现性好,意ζ着精密度高。精密度是保证准确度的先决条件,û有良好的精密度就不可能有高的的准确度,但精密度高准确度不一定高;反之,准确度高,精密度必然好。


二、误差的种类、来源和消除

1.  系统误差

定义:

在相同条件下,多次测量同一量时,误差的绝对值和符号保持恒定或遵循一定规律变化的误差。

举例:

在整个测量过程中,误差大小和符号均固定不变的系统误差。

 

某量块的零件标注的设计尺寸为10mm,实物尺寸为10.001mm,误差为-0.001mm,若零件标注的设计尺寸使用,则始终会存在-0.001mm的系统误差。

 

产生原因:

1)仪器误差(仪器损耗,δ校正);

 

2)测量方法误差(采用测量方法不同;单λ换算误差、样品处理方法不同(浓度、pH值、温度、作用时间等);

 

3)试剂差异(纯度、杂质等);

 

4)操作差异

 

5)条件差异(实验室环境、温湿度、照明、通风等)。


消除的方法:

1)对照实验;

 

2)空白实验;

 

3)校准仪器;

 

4)保证试剂质量;

 

5)采样方法、样品制备、储藏标准化;

 

6)注意药品或其他因素的干扰(处理因素之相互作用)

 

7)固定检测实验人员;

 

8)校正办法(找不出原因,回归方程校正)


2.  随机误差

定义:

排除系统误差后随机发生的误差,包括偶然误差和抽样误差,具有可变性和不可避免性。  

例如:
噪声干扰(包括外界噪声和仪器内部器件和零部件产生的噪声)、电磁场微变、空气扰动、地面微震、测量人员的操作微变等都可能会引起随机误差。  

 

产生原因:

1)抽样误差(抽样样品多少、差异的误差);

 

2)非均匀误差(抽样样品不均匀);

 

3)偶然误差(由一些暂时无法控制的微小因素所造成的误差,如实验过程中微小气候与周Χ电磁场的微小变化、仪器性能的微小变化等);

 

4)分配误差(抽样样品组间分配误差)。

 

消除的方法:

1)随机化和对照原则;

 

2)增加平行测定次数;

 

3)交叉实验;

 

4)ä法。

 

 

3. 粗大误差

定义:

粗大误差是指在一定测量条件下,测量值明显偏离实际值或明显超出测定条件下预期的误差,即是明显歪曲检测结果的误差。

产生原因:

1)客观外界条件的原因  

机械冲击、外界震动、供电电压突变、电磁干扰等测量条件意外的改变,引起仪器示值或被测对象λ置的改变而产生粗大误差; 

2)检测人员的主观原因  

检测人员工作责任性不强,对仪器熟悉与掌握程度不够等原因,引起操作不当,或在检测过程中不小心、不耐心、不仔细等,从而造成错误的读数或记¼错误等。 

3)测量仪器内部的突然故障

若不能确定粗大误差是由上述两个原因产生时,可分析确定是否为测量仪器内部的突然故障等。  

消除的方法:  

含有粗大误差的检测结果称为“坏值”,坏值应想办法予以发现和剔除。 

剔除粗大误差可用的方法有3σ准则,该准则要求检测结果的次数不能小于10次,否则不能剔除任何“坏值”,测量次数较少时,这种判别方法可靠性不高。而格拉布斯准则,则可以检验较少的数据

1)拉依达准则(3σ准则)  

设对被测量进行等精度测量,独立得到x1,x2,x3...xn,算出其算术平均值x及剩余误差vi=xi-x(i=1,2,...,n),并按贝塞尔公式算出标准偏差σ,若某个测量值xb的剩余误差vb(1≤b≤n),满足下式:

|vb|=|xb-x|>3σ  

则认为xb是含有粗大误差值的坏值,应予剔除。

2)格拉布斯准则

用格拉布斯准则测量次数n=20~100时,判别效果好:

对某一量做多次等精度的独立测量:x1,x2,x3...xn ; 

计算平均值、残余差、标准差:  


三、误差理论的应用

1.  系统误差

利用误差理论对日常检验工作进行质量控制,有着重要的意义。如在《实验室资质认定评审准则》的5.7结果质量控制中的5.7.1提出了质量控制的几种方法:

1) 定期使用有证标准物质,开展内部质量控制;

 

2) 参加实验室之间的比对或能力试验;

 

3) 使用不同的方法进行重复性检测;

 

4) 对留存样品进行再检测;

 

5) 分析同一样品不同特性结果的相关性。

 

可利用系统误差和偶然误差对日常检验工作进行质量控制:

为保证检测结果的稳定性和准确性,通过用标准物质进行质量监控,具体的做法是:用一标准物质或用检测结果稳定、均匀的在有效期内的样品,在规定的时间间隔内,对同一(标物)样品进行重复检测,将检测结果汇成曲线,通过坐标上检测点的结果,将其联成线,通过曲线可判定误差的类型:

 

1) 假设我们ÿ10天检测一次,共有10个点,而这10个点在标准值之间上下波动,无规律可言,则说明是偶然误差,是正常状态;

 

2) 当检测的结果呈现出规律性,或在真值线以上、或在真值线以下、或呈现一条斜线,则视为出现了系统误差,这种情况下,应查找出现系统的原因,并找到消除系统误差的原因。 
编辑:songjiajie2010

 
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关键词: 实验室,误差
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