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实验室误差理论在质量控制中的应用

作者: 点击:68 时间:2022-07-18

在日常检测工作中,虽然我们有的检测方法.有合格的仪器设备.有符合检验要求的环境条件和熟悉检验工作的操作人员,但检验结果往往不能准确,即使同一检验人员对同一检验样品.对于同一项目的测试,结果不会完全相同,总会有这样或那样的差异,也就是说,任何物理量的测量都不能准确,测量值和真实值之间总是有或多或少的差异,这就是误差。

在日常检测工作中,虽然我们有的检测方法.有合格的仪器设备.有符合检验要求的环境条件和熟悉检验工作的操作人员,但检验结果往往不能准确,即使同一检验人员对同一检验样品.对于同一项目的测试,结果不会完全相同,总会有这样或那样的差异,也就是说,任何物理量的测量都不能准确,测量值和真实值之间总是有或多或少的差异,这就是误差。

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术语和定义

1.准确度

准确性是指测试结果与真实值之间的一致性。(测试结果与真实值之间的差异越小,分析测试结果的准确性就越高)

2.精密度

精度是指在重复测试中,测试结果之间的一致性。(测试结果越接近,分析测试结果的精度就越高)

3.重复性

重复性是指在相同的测量条件下连续测量相同的测量.多次测量结果之间的一致性。重复性条件包括:相同的测量程序.同样的测量者.在相同条件下,使用相同的测量仪器设备,在短时间内进行重复测量。

4.再现性(再现性)

在改变测量条件下,同一测量结果之间的一致性。变化条件包括:测量原理.测量方法.测量人.参考测量标准.测量地点.测量条件及测量时间等。

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误差种类.来源和消除

根据误差的来源和性质,误差可分为以下几类:

1.系统误差(又称规则误差)

1.1系统误差的定义

※系统误差是指在偏离检测条件的情况下,按规律变化的误差。

※系统误差是指在同一数量的多次测量过程中,以恒定或可预测的方式变化的测量误差。

1.2系统误差的特点

系统误差,也称为可测量误差,是由检测过程中的一些常见原因引起的。重复测量会重复,对检测结果的影响相对固定。

1.3系统误差的主要来源

a)方法误差

主要是由于检测方法本身的缺陷。例如,在重量法检测中,少量的分解或吸附了一些杂质.在滴定分析中,反应不完全.等等点与滴定终点不一致等;

b)仪器误差

仪器设备精度不足造成的误差。如天平(尤其是电子天平,0).1-0.9mg之间).砝码.容量瓶等;

C)试剂误差

试剂的纯度不够.蒸馏水中的杂质会导致检测结果偏高或偏低;

d)操作误差

试验人员操作不当.不规范造成的误差。例如,一些检查人员对颜色观察不敏感,显然已经到了等待点.颜色已经突变,但他看不见;或者在容量分析滴定读数时,读数时间.读数方法不正确,按个人习惯操作。

1.消除4系统误差

a)对照试验

即用可靠的分析方法对比.对照已知结果的标准样品(包括标准加入法),或由不同的实验室进行比较.不同的分析师进行比较。(实验室资质认定要求制定比较方案,如人员比较。.样品复测和实验室之间的比对等属于比对试验)。

b)空白试验

也就是说,在没有样品的情况下,按照标准检测方法的相同条件和操作步骤进行测试,结果值为空白值。,通过减去被测样品的检测结果的空白值,可以得到更准确的检测结果(即实测结果=样品结果-空白值)(再例:重量法中的空白坩埚)。

c)校正试验

即校正仪器设备和检验方法,以校正值的方式消除系统误差。

2.偶然误差(随机误差).不定误差)

2.1误差(又称随机误差).不定误差)定义

偶然误差是指由于测量过程中一系列相关因素的小随机波动而产生的相互补偿误差。

2.2误差(随机误差(随机误差).不定误差)特征

偶然误差(随机误差.不确定误差)的特特征不确定,误差原因不固定,其来源往往难以察觉,可能是由于测量过程中外部意外波动.仪器设备和检测分析人员的一些小变化,误差的值和符号是可变的,检测结果大小.时正时负,带有偶然性。但当进行很多次重复测定时,就会发现,偶然误差(随机误差.不确定误差)具有统计规律性,即服从正态分布。如果使用置信区间。〔-△.△〕,限制这条曲线(因为我们不能无限期地做测试,即使做得更多,测试结果的误差也越来越接近零,但永远不会等于零),从而得到正态分布的结尾,正态分布图更好地描述了意外误差(随机误差、不确定误差)的客观规律,具有以下基本性质(意外误差)。

a)单峰性:直小误差大于值误差,机会多得多(±1σ占68.3﹪)

b)对称性:值相等的正.负误差的概率相等;

c)界限:在一定条件下,在有限检测中,偶然误差的值不会超过一定界限;

d)补偿:在相同条件下,随着测量次数的无限增加,检测相同数量时偶然误差的平均值趋于零。

3.粗大误差(简称粗大误差).又称过错误差.疏忽误差)

3.1粗误差定义:

※粗误差是指在一定的测量条件下,测量值明显偏离实际值(也称离群值)。

※粗误差是指在测定条件下明显超出预期的误差,即检测结果的误差明显歪曲。

3.2粗大误差的来源

粗大误差的原因包括主观因素和客观因素。例如,由于实验人员的疏忽,.错误,导致检测时错读.错记.错算或电压不稳定

确定仪器波动引起检测结果的异常值。含有粗大误差的检测结果成为检测结果的异常值。“坏值”坏值应找到发现和消除的方法。

3.消除粗大误差

去除粗大误差常用的方法是莱依达(即3)S)准则(3S也就是说,标准偏差的3倍)要求检测结果的次数不得少于10次,否则不能排除任何标准偏差“坏值”对于非从事计量检测的工作,对化学进行10次以上的检测分析是不现实的,因此,我们采用4法和Q检测法。

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误差理论在质量控制中的应用

利用误差理论控制日常检验工作的质量具有重要意义。例如,在《实验室资质鉴定评审准则》5中.结果质量控制57.7.提出了几种质量控制方法:

a)定期使用有证标准物质进行内部质量控制;

b)参加实验室之间的比较或能力测试;

c)重复检测采用不同的方法;

d)重新检测保留样品;

e)分析同一样品不同特性结果的相关性。


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