内容正文:
分析结果数据处理(1)
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分析结果数据处理(一)
(Data Processing of Analytical Results )
分 析 化 学
Analytical Chemistry分析化学
分析结果数据处理(1)
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掌握平均值的置信区间的概念和计算方法 。
理解t分布曲线。
教学指导:
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1、平均值的标准偏差
单样本测定时一组测定值分散程度用标准偏差S表示。
多样本测定就会得到 x1、x2……,他们的分散程度用平均值的标准偏差 表示。
第一节 平均值的置信区间
平均值精密度:为说明平均值之间的精密度,用平均值的标准偏差表示。
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平均值的置信区间很重要,在精化以后的专业学习(化妆品重金属含量过程监控的研究 /化妆品微生物检验菌落总数不确定度评定 )中有很重要的作用。 也很复杂,在介绍之前,先介绍平均值标准偏差和t分布两个概念。
提问:标准偏差的概念是什么,或者说用什么来描述测定数据的分散程度?上一章,介绍了用标准偏差S来衡量测量的精密度。但是标准偏差S只是表示一组测定数据的单次测定值的精密度。以一盒粉笔里面的一根粉笔为例,如果,我们对某些组的一系列试样进行重复测定,则每一组的平均值还是不相等的,他们之间也还有分散性。当然比单次测定的分散程度小得多。为了说明平均值的精密度,我们引入平均值的标准偏差表示。本节介绍平均值的标准偏差,也就是平均值精密度的表示方法。
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S
平均值的标准偏差 = ——
增加测定次数可以提高测量的精密度,使所得的平均值更接近真实值。
当n >10时,↓慢;
当n > 5时,几乎没有什么变化,实际分析中测定次数大都在5次左右。
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数理统计方法证明平均值的标准偏差与标准偏差之间的关系。
这个等式说明什么问题?说明平均值的标准偏差与测定次数的平方根成反比。
但是测定次数太多,也无益。从图中曲线看出,当测定次数大于5次以上时,精密度没有太大的变化,在实际分析中,测定册数大多5次左右。
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标准偏差与平均偏差的关系
当测定次数非常多,如大于20:
δ=0.797 σ
S
= ——
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那么,除了标准偏差,还是平均偏差的概念,他们之间有什么关系吗?用统计学方法可以证明,当测定次数非常多,大于20时,存在以下关系。
可以推出平均值的平均偏差与单次测量的平均值之间,有类似的关系存在。
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例题:
进行样品中铝含量测定,结果如下:1.62%, 1.60%, 1.30%, 1.22%
求:平均偏差,标准偏差和平均值的标准偏差、平均偏差。
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2、t分布曲线
回忆: 偶然误差的正态分布
1、偶然误差的规律
正误差和负误差出现的概率相等,呈对称性;
小误差出现的概率大,大误差出现的概率小,出现很大误差的概率极小,趋近于零;
精密度越差(σ越大),测量值的分布越散,正态分布曲线越平坦。
μ反映数据的集中趋势,
σ反映数据的分散程度。
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下面介绍第二个概念——t分布曲线。以前我们学习过正态分布,什么是t分布,与正态分布有什么关系呢?我们首先回忆偶然误差的正态分布。
偶然误差似乎没有规律,但是在消除系统误差后,在同样的条件下,进行重复多次测定,发现偶然误差还是有规律的,他遵循正太分布规律。
横坐标为某次测定值,纵坐标为概念密度。
正误差和负误差概念相等的概念,可以用测量身高来举例。后面几个规律如此。
μ和σ 是正态分布函数中两个基本参数。 μ反映数据的集中趋势, σ反映数据的分散程度。
偶然误差都服从正态分布,那什么是t分布呢?
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偶然误差的正态分布曲线:
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σ反映数据的分散程度,由曲线的波峰的宽度反映出来。
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2、t分布曲线
偶然误差——无限次测定——正态分布;
偶然误差——有限次测定——?
在分析测试中,测定次数是有限的,一般平行测定3-5次,无法