Правильность и статистическая обработка результатов анализа

Большое значение для химического анализа имеет статистическая обработка результатов измерений. Критерием правильности метода и воспроизводимости результатов, которые он дает, служит математическая оценка этих результатов. Такая оценка делается в большинстве публикаций, хотя и не всегда однотипно. Статистическая обработка результатов анализов, выполненных в разных лабораториях, важна при аттестации стандартных образцов. Обобщение и оценка данных анализа определенного продукта в цехе, на заводе позволяет вскрыть недостатки технологии или закономерные изменения в качестве сырья. [c.34]

Правильность анализа характеризуется расхождением между средним и истинным результатом. Правильность анализа обеспечивается в том случае, если удается полностью избежать систематических погрешностей. Правильность анализа нельзя установить посредством статистической обработки результатов, за исключением некоторых редких случаев. Необходимо применять другие, экспериментальные, методы проверки правильности. К ним относят следующие методы. [c.57]

Основная задача математико-статистической обработки результатов анализа — установить доверительную оценку правильности полученных результатов и исключить грубые ошибки, а также дать оценку сходимости и воспроизводимости результатов анализа, полученные разными методами, оценить правильность результатов анализа путем обработки средних результатов, полученных в раз- [c.241]

Каждый результат анализа по тем или иным причинам имеет погрешность определения. Исследователь всегда получает лишь приближенное значение определяемой величины. Поэтому завер-шаюш,ей стадией количественного анализа химического состава вещества любым методом является статистическая обработка результатов измерений, которая включает расчет результатов анализа, контроль воспроизводимости (сходимости) и правильности результатов [9, 10, 15, 58, 82, 107, 377—404]. - [c.301]

Вспомогательные программы статистической обработки результатов анализа и метрологической аттестации методик анализа Статистик и метролог — позволяют обрабатывать результаты анализа, накопленные за некоторый промежуток времени, и рассчитывать сходимость, воспроизводимость и правильность результатов анализа при аттестации методик и текущем контроле. [c.176]

Для правильного понимания происходящих при титровании процессов необходимо изучить кислотно-основные равновесия (см. разд. 3.3, 7, 8.2). Формулы для расчета результатов анализа приведены в табл. 7.8. По экспериментальным данным рассчитывают систематические погрешности (установки титра, индикаторные, измерения объемов). Для исключения влияния случайных погрешностей проводят статистическую обработку результатов анализа. [c.311]

Результат хроматографического анализа представляет собой приближенное значение истинного содержания анализируемого компонента. Для правильной оценки действительного значения определяемой величины (содержания компонента в пробе), а также оценки воспроизводимости методики анализа необходимо знать погрешность анализа. Погрешность анализа определяется при разработке хроматографической методики путем статистической обработки результатов анализа на основе применения методов математической статистики. [c.39]

ПРАВИЛЬНОСТЬ И СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ АНАЛИЗА [c.51]

Например, при определении содержания щелочных металлов с помощью пламенного фотометра, работая в диапазоне малой чувствительности схемы усиления, при параллельных замерах можно наблюдать одинаковые значения отсчетов выходного прибора. При отсутствии достаточного опыта подобные ситуации ошибочно оценивают как положительные. На самом же деле постоянство показаний прибора является следствием занижения воспроизводимости анализа, а значит, и потери его информативности. Разумным решением в этом случае будет переход на другой диапазон прибора с большей чувствительностью. При правильном выборе диапазона стрелка будет колебаться как при отсутствии рабочего раствора, так и при его введении в пламя. При этом, естественно, будут различаться и данные параллельных измерений, позволяя, таким образом, обеспечить корректную статистическую обработку результатов. В этом случае исследователь получает дополнительную информацию как о фактической воспроизводимости анализа, так и о воспроизводимости схемы регистрации сигнала. [c.176]

Воспроизводимость зависит от случайных погрешностей. Чем больше их значение, тем менее точный анализ. Правильность результатов определяется систематическими погрешностями. Метод или методика анализа дают лишь тогда правильный результат, когда он свободен от систематических погрешностей. Статистическая обработка результатов измерений позволяет оценить, свести к минимуму систематические и случайные погрешности результатов измерений. [c.301]

Правильность разделения почв на группы по отзывчивости на внесение фосфорных удобрений, проведенного на основе регрессивного анализа, подтверждается статистической обработкой результатов полевых опытов. Колебания средней прибавки урожая яровой пшеницы от Р40 на фоне (ЫК)4о по группам обеспеченности (отзывчивости) на дерново-карбонатных почвах составляют по первой группе до 2,7 ц/га по второй группе до 2,0 по третьей до 0,1 ц/га. [c.62]

Следует различать метод и методику анализа. Метод анализа вещества — это краткое определение принципов, положишых в основу анализа вещества. Методика анализа — подробное описание всех условий и операций, которые обеспечивают регламентированные характеристики, в том числе — правильности и воспроизводимости, результатов анализа. Подробно правильность и воспроизводимость резулыатов анализа излагаются при описании методов статистической обработки результатов количественного анализа. Здесь же отметим, что правильность анализа характеризует качество анализа, отражающее близость к нулю систематической погрешности резулыатов анализа, тогда как воспроизводимость анализа показывает степень близости друг к другу результатов отдельных измерений (определений) при анализе пробы того или иного материала. [c.8]

Теория измерения в различных вариантах дает отличную возможность оценить с высокой статистической вероятностью результаты и методы анализа, особенно при большом числе результатов, на основе математической обработки экспериментальных данных. При этом, с одной стороны, оценивают точность и правильность методик и методов анализа и, с другой стороны, информацию, заложенную в результатах анализа (т. е. обобщения и практические выводы, которые можно сделать из полученных результатов). [c.462]

Интересные результаты были получены при сравнении правильности и сходимости некоторых аналитических методов, используемых для определения малых концентраций элементов [337]. Эти исследования были проведены при участии лабораторий нескольких стран и таким образом, чтобы по возможности воспроизвести условия рядовых анализов. Статистическая обработка полученных результатов позволила оценить величину относительной погрешности отдельного определения (при 95%-ном доверительном интервале) для каждого из исследованных методов а) эмиссионной спектрографии (40%) б) полярографии (25%) в) нейтронного активационного анализа (20%) г) абсорбционной спектрофотометрии (10%). [c.292]

Следовательно, поврежден или не поврежден данный котел еще не является доказательством правильности примененной обработки воды. Для окончательного ответа необходим статистический анализ результатов обследований многих котлов или фундаментальное исследование механизма их коррозии. Вероятно, существуют сложные взаимодействия таких факторов, как состав питающей воды, конструкция котла, условия его эксплуатации (изменяющихся от одного котла к другому), которые определяют, являются ли загрязнения кислородом и медью вредными в определенных случаях. В настоящее время действие этих факторов точно не установлено. [c.237]

В аналитической практике выделяют три разновидности погрешностей, которые могут искажать результаты анализов при проявлении причин различной природы случайные погрешности, систематические погрешности и промахи. Случайные погрешности обусловлены неявными факторами, меняющимися от опыта к опыту, и характеризуют понятие воспроизводимости метода (методики) анализа. Систематическая погрешность обусловлена причинами известной природы (или же причинами, которые могут быть выявлены при детальном рассмотрении методики). Ей соответствует понятие правильность метода анализа . Понятие точность объединяет воспроизводимость и правильность метода анализа. Разница между случайными и систематическими отклонениями ( ,) заключается в том, что первые могут принимать различные значения с различными знаками, и для выборки достаточно большого объема число положительных отклонений должно быть равно числу отрицательных, вторые постоянны как по значению, так и по знаку, хотя постоянство их по значению может быть абсолютным или относительным. Наконец, третий вид погрешности — промах — предст авляет собой отклонение, которое резко отличается по значению от других отклонений выборки и причиной которого является невнимательность или некомпетентность аналитика. Промахи и систематические ошибки, присутствующие в выборке результатов анализа, выявляются в результате ее статистической обработки. [c.84]

При определении следовых количеств примесей особое значение приобретают вопросы надежности анализа. Как известно, в кинетических методах анализа ошибки определений, как правило, бывают выше, чем в методах, основанных на реакциях определяемого иона с реактивом в стехиометрическом соотношении благодаря сильному влиянию температуры, ионной силы, состояния поверхности сосудов и других факторов на скорость реакции. Поэтому аналитик, использующий кинетические методы, должен обращать особое внимание на статистическую обработку результатов анализа [17, 18]. Статистические методы могут характеризовать лишь йоспроизводи-мость анализа и не дают ответа на вопрос о правильности анализа. Правильность анализа может быть установлена на основе четкого знания химизма всех процессов анализа и с учетом данных независимого метода анализа [19]. С помощью статистических методов можно оценить чувствительность реакции. В основу такой оценки может быть положена величина среднеквадратичной ошибки измерения [20]. [c.32]

Стандартное отклонение является обычно функцией метода анализа и не зависит от природы анализируемого материала. Рассмотрим применение какого-либо метода для анализа десяти различных материалов, причем каждый материал анализируют три раза. Было проведено таким образом тридцать анализов, и был получен большой экспериментальный материал, позволяющий судить о воспроизводимости метода. Если рассчитать стандартное отклонение для каждой отдельной выборки, то получим десять различных стандартных отклонений возможно некоторые из них велики, другие малы, но каждое из них основано на двух степенях свободы. В этой ситуации каждый поддался бы искушению рассчитать среднее стандартное отклонение , для того чтобы получить лучшее значение а, не зависимо от того, знает ли он много о статистической обработке результатов или нет. Может так случиться, что для упомянутого выше случая с равным числом наблюдений в каждой выборке, простое усреднение дало бы совершенно правильный ответ. Но обычно, если средние Хь хз, Хз... рассчитаны из П2, Пз. .. наблюдений, следует пользоваться уравнениями [c.30]

Точность результата есть его воспроизводимость, правильность— его близость истинной величине. Систематическая ошибка вызывает уменьшение правильности, и ее влияние на точность результата определяется тем, постоянной или переменной является ошибка. Случайные ошибки понижают воспроизводимость, но, проводя наблюдение более точно, можно уменьшить рассеяние в такой степени, что это не отразится на правильности. Строго говоря, статистическая обработка может быть применена только к случайным ошибкам. Даже в том случае, когда заранее неизвестно, являются ли ошибки действительно случайными, то и тогда могут быть применены законы вероятности для того, чтобы определить является ли неслучайность (тенденции, скачки, группы и т. п.) определяюшим фактором или нет. В этом случае необходимо выявлять и корректировать систематические причины. Даже случайные ошибки могут не следовать нормальному закону ошибок, который является основной отправной точкой для анализа данных. И опять-таки статистические исследования можно использовать для того, чтобы определить, имеется ли значительное отклонение от нормального закона, и соответственно этому интерпретировать данные. [c.581]

При любом анализе загрязнения воздуха самое большое внимание должно быть уделено правильному отбору пробы воздуха, чтобы результаты имели какую-то реальную значимость и пользу. Основные принципы отбора воздушных проб, включая статистическую обработку, учет метеорологических и топографических факторов, выбор метода взятия пробы и то, как следует установить соответствующую аппаратуру, можно найти в Стандарте ASTM D 1357. [c.396]

Оценка погрешностей результатов, полученных с помощьн> НАА, как и всех измерительных методов, подчиняется общим статистическим приемам обработки данных. Потенциальным источником погрешностей может служить любая операция, выполняемая в ходе НАА. Истинная оценка погрешностей получается путем сравнения стандартных образцов, содержание примесей в которых установлено с малой погрешностью. В настоящее время не имеется подобных стандартов нефтяного происхождения и поэтому оценка правильности анализа делается косвенно исходя из возможностей компенсации причин, вызывающих погрешности в результатах НАА. Некоторые из них, например, взвешивание, растворение, отбор аналитической навески и т. д., являются общими с другими методами анализа и при аккуратной работе могут быть сведены к минимальному значению. Основные погрешности анализа и вероятные их величины приведены в табл. 1.19. НАА присущи специфические источники погрешностей, основными из которых являются [c.110]