实验监测数据统计处理

实验监测数据统计处理 

一、基本概念 

⒈真值（ X ） 

在某一时刻和某一位置或状态下，某量的效应体现出客观值或实际值称为真值。 

2. 误差 

分析测定结果与被测组分的真实值之间的差值，可分为优良误差（ E a ）和相对误差（ E r ）。 

3. 偏差 

个别测量值与多次测量均值之偏离叫偏差（ d ），它分优良偏差、相对偏差、平均偏差和标准偏差等。 

误差的表示方法 

偏 差 

4. 准确度 

分析结果与假定或的真值之间的符合程度。用优良误差和相对误差表示。 

5. 精密度 

重复分析均一样品所得测定值的一致程度。较常用标准偏差来表示。 

6. 有效数字 

分析工作中实际能测量到的数字。 

7. 置信度（ P ） 

多次测定结果的总体平均值落在某一指定范围内的概率。 

二、 可疑数据的取舍－ Q 检验法 

处理步骤如下： 

（ 1 ）将测得数据由小到大排列，如 x 1 ， x 2 ， x 3 …x n 。求出极差 x n － x 1 

（ 2 ）求出可疑数据 x n 或 x 1 与临近数据之差 

Q=(x n － x n-1 ） / x n － x 1 或 

Q=(x 2 － x 1 ） / x n － x 1 

（ 3 ）按上式求出 Q 值。 

（ 4 ）根据所要求的置信度和测定次数查表 10.2 得出 Q 值。若计算所得 Q 值大于表中 Q 值，则将该可疑数据舍去。 

三、 监测结果统计检验－ t 检验法 

样本均值与标准值间显著性差异检验 

检查分析方法或操作过程是否存在较大系统误差，可采用已知其真实浓度（含量）为 μ 的标样进行 n 次分析，测得平均值为 标准偏差为 s, 按下式计算 t 计， 并将 t 计 与表 10.3 中相应测定次数及相关置信度水平下的 t 值进行比较。若 t 计 >t ，则存在显著性差异，即分析方法或操作过程存在较大的系统误差，否则不存在显著性差异。 

四、 监测数据的回归处理与相关分析