分析程序错误及其最小化
在通过所需的自信水平报告结果之前，对分析错误的理解是必不可少的。但是，在谈论错误之前，您应该对术语准确和精确度进行清晰度。我们大多数人认为这些术语具有相同的含义，但箭头的示例突击了目标。
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- 准确和精确 -所有结果都接近实际值，距离彼此关闭。这是所需的情况
- 精确但不准确 -结果彼此靠近但是从真实值中删除
- 准确但不准确 -所有结果都接近真实值，但不要彼此靠近
- 不准确，不准确 -结果分散，甚至没有接近真实值。
分析测量中的错误
分析测量中的错误是总共贡献错误的总和：
- 程序中的错误 - 您可能不会遵循验证程序
- 测量误差 - 由于个人看法，测量误差是由不正确的测量值导致的，例如由于在滴定中的颜色变化中的视差错误或错误而导致读取的错误。
- 转录错误 - 在制定观察后记录书籍中的错误导致错误
- 转换和计算误差 - 使用统计工具处理观察数据的结果
分析测量中的错误类型
广泛地说分析测量错误分为两类
- 系统或确定错误
- 随机或不确定的错误
现在您将被引入这些错误中的每一个，并将提供一些建议，以减少或最大限度地减少此类错误
系统或确定错误
可以确定系统错误，量化，可以避免。这些包括方法，仪器错误和试剂误差的误差。可以应用以下纠正措施来删除或消除此类错误
- 仪器和体积仪的校准免受参考标准和应用校正因子
- 使用高纯度试剂和化学品
- 使用前验证方法
- 在相同的条件下运行空白，如样品分析和应用校正因子
- 通过独立方法或互上的比较结果比较
- 使用诸如标准添加或内部标准等校正方法
- 在用特定试剂的分析或衍生化之前增加分析物浓度
随机或不确定的错误
随机误差表明由于在与尽可能高的条件下具有最大的观察者的多种观察者的多种观察结果的变化。通常，这种错误不是技术的错误，而是观察者的个人错误。
常见的个人错误是以下类型的。
- 在称重之前，样品的不完全干燥
- 沉淀物转移过程中的物质损失
- 转移解决方案的错误
- 读取速率和移液器时的视差错误
- 在稀释时出错
- 在滴答期间观察颜色变化的错误
- 转录错误
通常观察到小错误比大的误差更频繁地发生，并且相同幅度的第二正误差具有相同的发生概率
完全无法淘汰个人错误，但可以通过适当的培训和自动分析系统引入来减少。提高样本量和观察次数也有助于减少这种误差。您可以分享您的经历，并在分析错误和最小化方面提供您的评论。
在执行的每个实验上进行。要保持一致，实验室管理人员需要识别删除或降低化学错误率的方法[...]
是的。必须避免使用相关的化学相关错误
如何计算数据池的不确定的测量。
给出的不同类型的错误似乎是系统的而不是随机的。我需要更多澄清。谢谢你。
在文章中涵盖的好问题主要是系统而不是随机的，因为您可以对系统错误进行控制，但几乎无法控制随机错误
我们可以在所有化学滴定中使用自动分析系统吗？
自动滴定技术主要用于基于电化学分析的监测反应，例如电位测量和电流测量。
请！在这里放置“除了除以这两个的分析化学中的不同方法”。
错误被分为两类 - 确定可以识别和消除和不确定，不能量化。如果有任何其他类别，请告诉我。谢谢
爵士概述了总和的错误
如何详细缩短决定性错误