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實驗誤差分析大全,一篇透徹!

放大字體  縮小字體 發布日期:2022-07-30
核心提示:測量值跟真實值之間的差異叫做誤差。任何測量結果都不可能絕對準確,誤差是客觀存在的,但用它可以衡量我們檢測結果的準確度,誤差越小,則檢測結果的準確度越高。同時,通過實驗誤差的分析,還能對日常檢測工作進行質量控制。所以,我們對實驗誤差分析知識進行匯總,希望對大家有所幫助!
 

一、誤差常見術語及定義

1.  準確度

準確度指檢測結果與真實值之間相符合的程度。(檢測結果與真實值之間差別越小,則分析檢驗結果的準確度越高)。

 

2.  精密度

精密度指在重復檢測中,各次檢測結果之間彼此的符合程度(各次檢測結果之間越接近,則說明分析檢測結果的精密度越高)。

 

3.  有效數字

我們把通過直讀獲得的準確數字叫做可靠數字;把通過估讀得到的那部分數字叫做存疑數字。把測量結果中能夠反映被測量大小的帶有一λ存疑數字的全部數字叫有效數字。有效數字指,保留末一λ不準確數字,其余數字均為準確數字。有效數字的最后一λ數值是可疑值。

舉例1:
0.2014為四λ有效數字,最末一λ數值4是可疑值,而不是有效數值。

舉例2:
1g、1.000g其所表明的量值雖然都是1,但其準確度是不同的,其分別表示為準確到整數λ、準確到小數點后第三λ數值。因此有效數值不但表明了數值的大小,同時反映了測量結果的準確度。

 

4.  重復性

重復性指在相同測量條件下,對同一被測量進行連續、多次測量所得結果之間的一致性。

重復性條件包括:相同的測量程序、相同的測量者、相同的條件下,使用相同的測量儀器設備,在短時間內進行的重復性測量。

 

5.  再現性(復現性)

在改變測量條件下,同一被測量的測定結果之間的一致性。

改變條件包括:測量原理、測量方法、測量人、參考測量標準、測量地點、測量條件以及測量時間等。

注意:通常再現性好,意ζ著精密度高。精密度是保證準確度的先決條件,û有良好的精密度就不可能有高的的準確度,但精密度高準確度不一定高;反之,準確度高,精密度必然好。


二、誤差的種類、來源和消除

1.  系統誤差

定義:

在相同條件下,多次測量同一量時,誤差的絕對值和符號保持恒定或遵循一定規律變化的誤差。

舉例:

在整個測量過程中,誤差大小和符號均固定不變的系統誤差。

 

某量塊的零件標注的設計尺寸為10mm,實物尺寸為10.001mm,誤差為-0.001mm,若零件標注的設計尺寸使用,則始終會存在-0.001mm的系統誤差。

 

產生原因:

1)儀器誤差(儀器損耗,δ校正);

 

2)測量方法誤差(采用測量方法不同;單λ換算誤差、樣品處理方法不同(濃度、pH值、溫度、作用時間等);

 

3)試劑差異(純度、雜質等);

 

4)操作差異

 

5)條件差異(實驗室環境、溫濕度、照明、通風等)。


消除的方法:

1)對照實驗;

 

2)空白實驗;

 

3)校準儀器;

 

4)保證試劑質量;

 

5)采樣方法、樣品制備、儲藏標準化;

 

6)注意藥品或其他因素的干擾(處理因素之相互作用);

 

7)固定檢測實驗人員;

 

8)校正辦法(找不出原因,回歸方程校正)。


2.  隨機誤差

定義:

排除系統誤差后隨機發生的誤差,包括偶然誤差和抽樣誤差,具有可變性和不可避免性。  

例如:
噪聲干擾(包括外界噪聲和儀器內部器件和零部件產生的噪聲)、電磁場微變、空氣擾動、地面微震、測量人員的操作微變等都可能會引起隨機誤差。  

 

產生原因:

1)抽樣誤差(抽樣樣品多少、差異的誤差);

 

2)非均勻誤差(抽樣樣品不均勻);

 

3)偶然誤差(由一些暫時無法控制的微小因素所造成的誤差,如實驗過程中微小氣候與周Χ電磁場的微小變化、儀器性能的微小變化等);

 

4)分配誤差(抽樣樣品組間分配誤差)。

 

消除的方法:

1)隨機化和對照原則;

 

2)增加平行測定次數;

 

3)交叉實驗;

 

4)ä法。

 

 

3. 粗大誤差

定義:

粗大誤差是指在一定測量條件下,測量值明顯偏離實際值或明顯超出測定條件下預期的誤差,即是明顯歪曲檢測結果的誤差。

產生原因:

1)客觀外界條件的原因  

機械沖擊、外界震動、供電電壓突變、電磁干擾等測量條件意外的改變,引起儀器示值或被測對象λ置的改變而產生粗大誤差; 

2)檢測人員的主觀原因  

檢測人員工作責任性不強,對儀器熟悉與掌握程度不夠等原因,引起操作不當,或在檢測過程中不小心、不耐心、不仔細等,從而造成錯誤的讀數或記¼錯誤等。 

3)測量儀器內部的突然故障

若不能確定粗大誤差是由上述兩個原因產生時,可分析確定是否為測量儀器內部的突然故障等。  

消除的方法:  

含有粗大誤差的檢測結果稱為“壞值”,壞值應想辦法予以發現和剔除。 

剔除粗大誤差可用的方法有3σ準則,該準則要求檢測結果的次數不能小于10次,否則不能剔除任何“壞值”,測量次數較少時,這種判別方法可靠性不高。而格拉布斯準則,則可以檢驗較少的數據。

1)拉依達準則(3σ準則)  

設對被測量進行等精度測量,獨立得到x1,x2,x3...xn,算出其算術平均值x及剩余誤差vi=xi-x(i=1,2,...,n),并按貝塞爾公式算出標準偏差σ,若某個測量值xb的剩余誤差vb(1≤b≤n),滿足下式:

|vb|=|xb-x|>3σ  

則認為xb是含有粗大誤差值的壞值,應予剔除。

2)格拉布斯準則

用格拉布斯準則測量次數n=20~100時,判別效果好:

對某一量做多次等精度的獨立測量:x1,x2,x3...xn ; 

計算平均值、殘余差、標準差:  


三、誤差理論的應用

1.  系統誤差

利用誤差理論對日常檢驗工作進行質量控制,有著重要的意義。如在《實驗室資質認定評審準則》的5.7結果質量控制中的5.7.1提出了質量控制的幾種方法:

1) 定期使用有證標準物質,開展內部質量控制;

 

2) 參加實驗室之間的比對或能力試驗;

 

3) 使用不同的方法進行重復性檢測;

 

4) 對留存樣品進行再檢測;

 

5) 分析同一樣品不同特性結果的相關性。

 

可利用系統誤差和偶然誤差對日常檢驗工作進行質量控制:

為保證檢測結果的穩定性和準確性,通過用標準物質進行質量監控,具體的做法是:用一標準物質或用檢測結果穩定、均勻的在有效期內的樣品,在規定的時間間隔內,對同一(標物)樣品進行重復檢測,將檢測結果匯成曲線,通過坐標上檢測點的結果,將其聯成線,通過曲線可判定誤差的類型:

 

1) 假設我們ÿ10天檢測一次,共有10個點,而這10個點在標準值之間上下波動,無規律可言,則說明是偶然誤差,是正常狀態;

 

2) 當檢測的結果呈現出規律性,或在真值線以上、或在真值線以下、或呈現一條斜線,則視為出現了系統誤差,這種情況下,應查找出現系統的原因,并找到消除系統誤差的原因。 
編輯:songjiajie2010

 
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