实验误差，控制和消除的方法 - 分析测试百科网

这就要求测定时读数在此范围内，以提高准确度。

通过增减取样量或改变稀释倍数可以达到此目的。

2.增加平行测定次数. 减少偶然误差测定次数越多， ... 推荐 焦点 政策 标准 洞见 新品 企业 财经 高管 商机 采购 Lab 科技 成果 综述 会展 厂商 微信 更多 喜欢作者 打赏 ￥1 打赏 ￥2 打赏 ￥5 打赏 ￥66 打赏 ￥88 打赏 ￥520 其他金额 ￥ 微信支付 × 我要投稿 成为作者 点赞 打赏 发文 实验误差，控制和消除的方法 2018.3.15 chloe 随遇而安 　　一、误差的来源　　一个客观存在的具有一定数值的被测成分的物理量，称为真实值，测定值与真实值之差称为误差。

根据产生误差的原因，通常分为两类，即系统误差和偶然误差。

　　系统误差是由固定原因造成的误差，在测定的过程中按一定规律重复出现，有一定的方同性，即测定值总是偏高或总是偏低，这种误差的大小是可测的，所以又称“可测误差”。

它来源于分析方法误差、仪器误差、试剂误差和主观误差，如分析人员掌握操作规程与操作条件等因素。

　　偶然误差是由于一些偶然的外因所引起的误差，产生的原因往往是不固定的、未知的，且大小不一、或正或负，其大小是不可测的，这类误差的来源往往一时难于觉察，可能是由于环境(气压、温度、湿度)等的偶然波动或仪器的性能、分析人员对各份试样处理时不一致所产生的。

　　二、控制和消除误差的方法　　误差的大小，直接关系到分析结果的精密度和准确度。

减少误差的措施有如下几种：　　1.正确选取样品量　　样品量的多少与分析结果的准确度关系很大。

在常量分析中，滴定量或重量过多或过少都直接影响准确度。

在比色分析中，含量与吸光度之间往往只在一定范围内呈线性关系。

这就要求测定时读数在此范围内，以提高准确度。

通过增减取样量或改变稀释倍数可以达到此目的。

　　2.增加平行测定次数　　减少偶然误差测定次数越多，则平均值就越接近真实值，偶然误差亦可抵消，所以分析结果就越可靠。

一般要求每个样品的测定次数不应少于两次，如要更精确的测定，分析次数应更多些。

　　3.对照试验　　对照试验是检查系统误差的有效方法。

在进行对照试验时，常常用已知结果的试样与被测试样一起按完全相同的步骤操作，或由不同单位、不同人员进行测定，最后将结果进行比较。

这样可以抵消许多不明了因素引起的误差。

　　4.空白试验　　在进行样品测定过程的同时，采用完全相同的操作方法和试剂，惟独不加被测定的物质，进行空白试验。

在测定值中扣除空白值，就可以抵消由于试剂中的杂质干扰等因素造成的系统误差。

　　5.校正仪器和标定溶液　　各种计量测试仪器，如实验室电子天平、旋光仪、分光光度计，以及移液管、滴定管、容量瓶等，在精确的分析中必须进行校准，并在计算时采用较正值。

各种标准溶液(尤其是容易变化的试剂)应按规定定期标定，以保证标准溶液的浓度和质量。

　　6.严格遵守操作规程　　分析方法所规定的技术条件要严格遵守。

经国家或主管部门规定的分析方法，在未经有关部门同意下，不应随意改动。

　　三、分析数据的处理　　通常，测定工作获得一系列有关数据以后，需按以下原则记录、运算和处理。

　　1.记录运算规则　　主要说明食品分析中数据记录与计算，其均按有效数字计算法则进行，即：　　①除特殊规定外，一般可疑数为最后一位，有±1个单位的误差；　　②复杂运算时，其中间过程可多保留一位，最后结果需取应有的位数；　　③加减法计算的结果，其小数点以后保留的位数，应与参加运算各数中小数点后位数最小的相同；　　④乘除法计算的结果，其有效数字保留的位数应与参加运算各数中有效数字位数最少者相同；　　2.可疑值的取舍　　同一样品进行多次测定，常发现个别数据与其他数据相差较大，对这些不如意的数据不能任意弃去。

除非分析者有足够的理由确证这些数值是由于某种偶然过失或外来干扰而剔除外，否则都应当依据误差理论来确定这些数据的取舍。

　　3.标准曲线的绘制　　用吸光光度法、荧光光度法、原子吸收光度法、色谱分析法对某些成分进行测定时，常常需要制备一套具有一定梯度的系列标准溶液，测定其系数（吸光度、荧光强度、峰高），绘制标准曲线。

在正常情况下，此标准曲线应该是一条通过原点的直线，但在实际测定时，常出现某一、二点偏离直线的情况，这时，用最小二乘方回归法绘制标准曲线，就能得到最合理的图形。

最小二乘法计算，然后按回归方程式计算结果，绘制标准曲线。

　　4.测定结果的校正　　在食品分析中，常常因为系统误差，使测定结果高于或低于检测对象的实际含量，即回收率不是100%，所以需要在样品测定的同时用加入回收法测定回收率，再利用回收率按下式对样品的测定结果加以校正。

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