检测数据处理及检测质量控制.ppt

第四章检测数据处理及检测质量控制 第一节误差及测量不确定度第二节有效数字第三节检测数据处理第四节检测质量控制技术 第一节误差及测量不确定度 误差的概念误差的分类误差表示方法测量不确定度 要点 应熟悉 误差的概念和分类 测量不确定度的概念 来源和评定 要点 应掌握 误差的表示方法 准确度和精密度的关系 误差的概念 误差公理 一切实验结果都有误差 误差自始至终存在于一切科学实验的过程中 真值 是指在某一时刻 某一位置 某一状况下等量的效应体现的客观值或实际值1理论真值2约定真值3相对真值误差 就是检测值与真值之间的差异 误差的分类 1系统误差 可测误差 2偶然误差 随机误差 粗差 过失误差 误差的分类 系统误差是检验操作过程中由某一固定原因引起的误差特性 固定的方向和大小重复出现产生原因1方法误差2仪器误差3试剂误差4操作误差 误差的分类 偶然误差是由某些难以控制 无法避免的偶然因素造成的特性 服从正态分布 1 对称性 2 有界性 3 抵偿性 4 单峰性 误差表示方法 准确度是指实验测值与真值之间的相符合程度误差的两种表示方法绝对误差 检测值 真值相对误差 绝对误差 真值修正值 真值 检测值 绝对误差算术平均值 多次检测 误差表示方法 精密度是指在一定条件下进行多次测定时 所得结果之间的符合程度1绝对偏差和相对偏差2平均偏差和相对平均偏差3极差与相对极差4标准偏差与相对标准偏差 总体标准偏差5平均值的标准偏差 误差表示方法 误差与偏差的区别准确度与精密度的关系公差是生产部门对允许误差的一种表示方法 测量不确定度 定义 表征合理地赋予被测量之值的分散性 与测量结果相联系的参数 表示方法标准不确定度扩展不确定度合成标准不确定度把评定方法分为A B两类 测量不确定度 来源 被测量的定义不完整 重复被测量的测量方法不理想 取样的代表性不够 即被测量的样本不能代表所定义的被测量 对测量过程受环境影响的认识不恰如其分或对环境条件的测量与控制不完善 对模拟式仪器的读数存在人为偏移 测量仪器的计量性能 如灵敏度 鉴别力阈 分辨力 死区及稳定性等 的局限性 测量标准或标准物质的不确定度 引用的数据或其他参量的不确定度 测量方法和测量程序的近似和假定 在相同的条件下被测量在重复观测中的变化 测量不确定度 测量过程的数学模型和不确定度的传播律来评定的五个步骤 建立测量模型 数学模型 识别不确定度的来源 不确定度分量的量化 计算合成不确定度 扩展不确定度的评定报告方式1直接用 未扩展的 合成标准不确定度 必要时还应给出自由度 2使用扩展不确定度 表达时应表明置信概率 并给出自由度 以便于不确定度传播到下一级 第二节有效数字 有效数字的判读有效数字的修约规则有效数字的运算法则有效数字的正确运用 要点 应熟悉 有效数字的判读方法有效数字修约规则有效数字运算法则 要点 应掌握 有效数字的正确运用 第二节有效数字 有效数字的位数包括所有准确数字和一位可疑数字有效数字反映测定的准确程度 有效数字的判读 数据中的 0 位于数字中间或后面的是有效数字 在数字前面的 0 是定位用的 用以表达小数点位置的不计入有效数字位数 变换单位时 有效数字的位数必须保持不变 pH pM pK等值的有效数字仅取决于小数部分数字的位数 首位数大于8的数字 其有效数字的位数可以多记一位 多于4个测定值得到的平均值 在有些场合下可以比单次测定值的有效位数增加一位 在所有计算公式中 常数和乘除因子有效位数可以认为是无限制的 在计算中需要几位就取几位 有效数字的修约规则 遵循 五下舍去五上进 偶弃奇取恰五整 的规则 只允许对拟修约的数字一次修约至所需位数 不能多次连续修约 对负数的修约 先将它的绝对值按规定的方法进行修约 然后在修约值前加上负号 即负号不影响修约 修约标准偏差时 修约的结果应使准确度变得更差些 修约的原则是只进不舍 为了防止造成以假为真的错误 对0 5单位修约 0 2单位修约的方法 有效数字的运算法则 相加减时 以绝对误差最大的数据为准 一般以小数点后位数最少的数据为准 相乘除时 以参加运算的数据中相对误差最大的那个数据为准进行修约后再运算 各数保留的有效数字 应以其中有效数字最少者为准 乘方运算的结果与幂的底数保留相同的有效数字 开方运算的方根值与被开方数保留相同的有效数字 对数中的首数不是有效数字 对数的尾数的位数 应与各数值的有效数字相当 混合运算为防止误差迅速累加 对参加运算的数据和中间运算结果可先多保留一位有效数字 运算后再将结果修约成与最大误差数据相当的位数 有效数字的正确运用 正确地记录检测数据正确地确定样品的用量和选用适当的仪器正确地报告分析结果正确地掌握对准确度的要求 第三节检测数据处理 原始数据的处理及判定分析结果报告的数据处理提高检验分析结果准确度的方法 要点 应熟悉 提高检验分析结果准确度的方法 要点 应掌握 原始数据处理及判定的四种方法 分析结果报告数据处理的三种形式 原始数据的处理及判定 原始数据的有效数位数必须与检测仪器精度相一致原始数据必须进行系统误差的校正确知原因的异常值应舍去不用不知原因的可疑值应进行统计检验 原始数据的处理及判定 可疑值的判定四倍平均偏差法Q检验法Grubbs检验法莱因达法 Grubbs检验法 例 用原子吸收光谱法测定某样品中的铁含量 测定值如下所示 问所有的测定值是否应保留 0 420 430 400 430 420 430 390 300 400 430 420 410 390 390 40 Grubbs检验法 例 解 首先求出平均值 0 404标准偏差 0 033把第八次测定值0 30列为可疑值计算T 0 404 0 30 0 033 3 15查表得T 15 0 01 2 71 T所以第八次测定值0 30应该剔除 莱因达法 例 同一样品测得8个数据 10 29 10 33 10 38 10 40 10 43 10 46 10 52 10 82 试问10 82这个测定值是否要剔除 解 先求得平均值10 45 标准偏差S 0 16 2S相当于显著性水平 0 0510 82 10 45 0 37 2S 0 32所以10 82这个测定值为异常值 应该剔除 分析结果报告的数据处理 例行分析多次测定结果平均值的置信区间 提高检验分析结果准确度的方法 选择合适的检验分析方法减少检测误差增加平行测定次数消除测定过程中的系统误差 第四节检测质量控制技术 建立控制图的目的典型的控制图控制限控制图的使用用控制图来鉴别发生脱控的原因控制图中标准物质的使用控制图的分析控制图的应用 要点 应了解 检测质量控制技术的主要方法 调查测量系统误差的主要内部途径 要点 应熟悉 建立控制图的主要目的 控制图不同横坐标的特点 典型的控制图的主要种类 x控制图中控制限及中线的确定 x R控制图 要点 应掌握 控制限 警戒限的概念 利用控制图判断测量系统是否处于控制状态 利用控制图鉴别发生脱控的原因 掌握控制图的分析 1正常分布 2不正常分布 掌握控制图的应用 第四节检测质量控制技术 检测质量控制技术 是为保证检测数据的质量而对测量过程实施的监督 主要的方法有 1重复测量 2内部考核样本 3控制图 4交换操作者 5交换仪器设备 6独立的测量 7权威法测量 8核查 用于调查系统误差的内部途径 1交换操作者 2交换仪器设备 3用独立技术测量经选择过的样本 4用权威法 建立控制图的目的 主要有下面三点 证实测量系统是否处于统计控制状态之中鉴别脱离控制的原因建立数据置信限的基础 典型的控制图 不同横坐标的特点 1次序2时间x控制图或 x控制图R控制图或S 或 控制图常把x 或 x 控制图与R 或S 控制图上下并排画在一起 这样更容易找出一些变化的原因 控制限 控制限UCL和LCL的概念 警戒限UWL和LWL的概念 确定控制限的两种不同情况1没有标准物质2有标准物质 控制限 各种控制图中控制限及中线的确定1X控制图 中线 x 可以是以前测定值的平均值 也可以是标准物质的已知值 警戒线 UWL和LWL 2S 或 2 控制限 UCL和LCL 3S 或 3 2 x控制图3R控制图4S控制图 控制限 确定控制限的过程x控制图 x R控制图 多重控制图多重R控制图和极差比RR控制图 控制图的使用 单点判断 标准物质 或质控样品 的测定结果落在控制限之内控制限之内 警戒限之外警戒限之内总体点的分布和连续点的分点判断 数据点不均匀地出现在中线的上下有2 3的数据点落在警戒限之外有七个数据点连续出现在中线一侧 用控制图来鉴别发生脱控的原因 由于控制图积累了大量数据 从趋势的变化上有助于找到发生脱离统计控制的原因 控制图中标准物质的使用 内部参考标准 或质控样品 IRM 或QC SRM控制图监视IRM控制