校准图的生成和解释指南

你对特定分析方法的选择将基于其适用性和对浓度变化的响应是线性的确信。

浓度在x轴上的图形表示和相应的仪器在y轴上的响应称为校准图。

Pic1
校准的阴谋

未知量的浓度是通过从相应的响应点画一条垂直于浓度轴的线来确定的。除了未知浓度的信息外,校准图还提供了其他信息

线性动态范围哪一个浓度范围是技术对浓度变化给出线性响应的范围

最小检测限(MDL)哪些是可以检测到但不能量化的最小量

最小检测量(MDQ)这是在规定的不确定度范围内使用该技术可以检测到的最小数量。MDL总是低于MDQ。

本文的目的是让您熟悉校准图,您可以从中获得的信息,以及在绘制校准图及其解释之前需要记住的要点。

建立标定图可靠性的基本考虑:

  • 应使用待测定浓度的分析物的可追溯标准来生成校准图。
  • 为所有校准点的测定保持相同的测试条件,如检测器波长,样品基质,色谱条件等
  • 3个点可以建立直线,但校准图应至少从5到6个点,其中应包括空白测定。
  • 校准图的坡度越大,方法的灵敏度就越大,因为在较低浓度下,相应的响应信号将高于坡度较低的图。

在生成校准图时应避免的错误

本文提供了一些关键的指南,在继续解释和外推校准图之前,您应该验证这些指南

  • 应生成至少5到6个点的校准图,并应包括空白测定

Pic2
校准点太少

Pic3
足够的校准点
  • 如果校准图是一条水平直线,则应该直接拒绝,因为这意味着该技术对样品浓度的变化没有反应

图片4
注意力和反应之间没有关系

Pic3
注意力和反应的相关性
    • 校准线不应外推到记录的最高浓度,因为您不能确定超过这一点的线性度

图6
无效的线性外推法

Pic3
正常校准情节
  • 如果最高点与他人不是一条直线,不要根据自己的判断试图画出曲线。在这种情况下,你需要有更多的点来建立超出最后一个线性点的线性关系

图片5
无效的曲率外推

有效曲率外推
有效曲率外推
  • 当标定点出现离散时,采用线性回归分析建立最佳拟合线。不要做出个人判断来决定通过原点的最佳直线

图8
个人偏见的情节

图片9
基于回归分析的Plot

在本文中,已经讨论了线性图,但在实际情况下,线性行为的偏差往往会在一定浓度以上发生。在回归分析的基础上建立线性关系,并利用相关系数对线性关系进行量化。这些方面将在后续的文章中讨论。

如果你喜欢这篇文章,请告诉我们,并留下你的评论。

相关文章

反应

您的电子邮件地址将不会被公布。必填字段被标记

  1. 我很感激迪帕克博士关于绘制校准图的指南和步骤的帖子。不稳定的是,他给出的这些步骤对我在分析化学方面起到了指导作用,我目前正在大学学习一门课程,非常感谢您,先生。

  2. 不错的工作!
    但比尔·兰伯特定律的加入可能有助于全面理解

  3. 尽管比尔·兰伯特定律有一定的局限性,但有时理解它会有所帮助

  4. 我对实验室分析实验很感兴趣,请问你能经常给我更新吗?

  5. 它相当全面,特别是对于初学者理解概念线性图及其对分析质量的贡献。非常感谢迪帕克博士,你真的为分析界提供了很棒的服务。

small_c_popup.png

不要被忽略!

超过2万名科学家阅读了我们的每周通讯!

Baidu