导图社区 误差与分析数据处理
误差与分析数据处理，有关误差的基本概念，随机误差的分布，有限数据的统计处理，有效数字，测定方法的选择与测定准确度的提高。
羧酸整理了羧酸的分类、羧酸的命名、羧酸及羧酸盐的结构、酯化反应、羧酸与氨或胺反应、羧羟基被卤原子取代的反应等。
有机化学之羧酸知识梳理，包括羧酸的分类、羧酸的命名、羧酸及羧酸盐的结构、羧酸的物理性质、羧酸的还原等等。
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误差与分析数据处理
有关误差的基本概念
误差的表征
准确度：表示被测组分与其真实值的接近程度
精密度：表示几次平行测定结果相互接近的程度
精密度是保证准确度的先决条件；高的精密度不一定能保证高的准确度
误差的表示
误差：表示测量值与真实值的差异，衡量准确度的高低
相对误差
绝对误差
实际工作中往往用“参考值”代替真实值
偏差：表示一组平行测定数据互相接近的程度，衡量精密度的高低
平均偏差，极差R，标准偏差s，相对标准偏差(CV)
误差的分类
系统误差：固定原因产生，具有单向性，可以消除，也被称为可测误差
产生原因：1.方法误差 2.仪器误差 3.试剂误差 4.操作误差
随机误差：偶然因素造成，正负大小不固定，出现服从统计规律，不能通过校正减小消除
过失误差
随机误差的分布
频率分布
正态分布
N（μ，σ），μ是无限次测定得到的平均值
x-μ表示随机误差，小误差出现概率小，大误差出现概率大，正负误差出现概率相等
随机误差的区间概率
有限数据的统计处理
数据的集中趋势的表示
样本平均值
中位数
数据分散程度的表示
极差R
平均偏差
样本标准差s
n-1为自由度f
s^2为样本方差
平均值的标准差
总体均值的置信区间
t分布曲线
t值代替u值，弥补s代替σ时产生的误差
t出现在[-tα(f),tα(f)]区间的概率为1-α称为置信度
置信区间
显著性检验
零假设
总体均值的检验
u检验法 (σ已知)
t检验法(σ未知)
两组测量结果的显著性检验
方差比较(F检验法)
检验两个总体均值是否相等(t检验法)
配对数据的显著性检验
异常值检验
Q检验法
Grubbs检验法
有效数字
实际能测到的数字
有效数字的修约规则
“四舍六入五成双”
数据运算规则
加减法：与各数中绝对误差最大的相适应(小数点后位数最少)
乘除法：与各数中相对误差最大的相适应(有效数字位数最少)
误差的传递
系统误差传递
随机误差传递
测定方法的选择与测定准确度的提高
减小测量误差
试样质量=绝对误差/相对误差
增加平行测定次数，减小随机误差
消除测定过程中的系统误差
分析方法的灵敏度、检出限和动态范围
灵敏度
单位浓度(或质量)的待测物质变化所致的响应量变化程度
检出限
子主题
校准方法
校准曲线法(外标法)
标准加入法
内标法
