3.生命科学 确定糖类、蛋白质、DNA、酶以及各种抗原抗体、激素及激素受体的组成、结 构、生物活性及免疫功能等:分光光度法、化学发光法、色谱法、等。 4.工业 资源勘探,生产原料、中间体、产品的检验分析,工艺流程的控制,产品质量的检 验,三废的处理等 5.农业水土成分调查,农产品质量检验,细胞工程、基因工程、发酵工程等 6.国防核武器的燃料、武器结构材料、航天材料及环境气氛的硏究 (二)分析化学的发展 分析化学是近年来发展最为迅速的学科之一,这是同现代科学技术总的发展密切相 关的。现代科学技术的飞速发展就给分析化学提出了越来越高的要求,同时由于各门学 科向分析化学渗透,也向分析化学提供了新的理论、方法和手段,使分析化学不断丰富 和发展。 豺分析化学的要求:快速、准确、非破坏性、髙灵敏度、高选择性、遥测、自动化、智 能化等 分析化学的发展趋势:为获取物质尽可能全面的信息、进一步认识自然、改造自然,需 要仪器化、自动化,快速跟踪、无损、在线监测技术发展;现代分析化学的任务已不只 限于测定物质的组成、含量和结构,而是要对物质的形态确定物质的存在形态(氧化- 还原态、配位态、结晶态等)、微区、薄层及化学生物活性等作岀瞬时追踪 与我们联系痹切的是,分析化学与生物学的结合和交叉方面工作:生命科学及医学 中的分析化学,即从分子水平上研究生命的过程;环境科学、食品科学、医药科学中的 痕量分析、微区分析、表面分析、形态分析和结构分析的水平的提高 *分析化学程的点:。基本理论与实践紧密结合,通过严格的实验训练,培养认真 的科学态度及独立进行精密科学实验的技巧提高分析问题和处理问题的能力,为后继课 程的学习以及从事科学研究和生产工作打下良好的基础 化学分析法是仪器分析法的基础:对于大部分元素,只要组分的含量不是很小,化 学分析法的准确度是其他方法所不及的。化学分析法中除滴定分析法需要纯物质用于标 定外,无需其它标准物质。而许多仪器分析法需要与试样组成相似的标准物质作标准之 用,有时要合成标准或用化学分析法先分析标准;有时在用仪器分析法测定前,试样要 经过化学处理,如试样的溶解,干扰物质的分离等,这些都是在化学分析法的基础上进
11 3. 生命科学 确定 糖类、蛋白质、DNA、酶以及各种抗原抗体、激素及激素受体的组成、结 构、生物活性及免疫功能等：分光光度法、化学发光法、色谱法、等。 4. 工业 资源勘探，生产原料、中间体、产品的检验分析，工艺流程的控制，产品质量的检 验，三废的处理等； 5. 农业 水土成分调查，农产品质量检验，细胞工程、基因工程、发酵工程等 6. 国防 核武器的燃料、武器结构材料、航天材料及环境气氛的研究 （二）分析化学的发展 分析化学是近年来发展最为迅速的学科之一，这是同现代科学技术总的发展密切相 关的。现代科学技术的飞速发展就给分析化学提出了越来越高的要求，同时由于各门学 科向分析化学渗透，也向分析化学提供了新的理论、方法和手段，使分析化学不断丰富 和发展。 对分析化学的要求：快速、准确、非破坏性、高灵敏度、高选择性、遥测、自动化、智 能化等 分析化学的发展趋势：为获取物质尽可能全面的信息、进一步认识自然、改造自然，需 要仪器化、自动化，快速跟踪、无损、在线监测技术发展；现代分析化学的任务已不只 限于测定物质的组成、含量和结构，而是要对物质的形态确定物质的存在形态（氧化— 还原态、配位态、结晶态等）、微区、薄层及化学生物活性等作出瞬时追踪。 *与我们联系密切的是： 分析化学与生物学的结合和交叉方面工作：生命科学及医学 中的分析化学，即从分子水平上研究生命的过程；环境科学、食品科学、医药科学中的 痕量分析、微区分析、表面分析、形态分析和结构分析的水平的提高。 *分析化学课程的特点： 基本理论与实践紧密结合，通过严格的实验训练，培养认真 的科学态度及独立进行精密科学实验的技巧提高分析问题和处理问题的能力，为后继课 程的学习以及从事科学研究和生产工作打下良好的基础。 化学分析法是仪器分析法的基础：对于大部分元素，只要组分的含量不是很小，化 学分析法的准确度是其他方法所不及的。化学分析法中除滴定分析法需要纯物质用于标 定外，无需其它标准物质。而许多仪器分析法需要与试样组成相似的标准物质作标准之 用，有时要合成标准或用化学分析法先分析标准；有时在用仪器分析法测定前，试样要 经过化学处理，如试样的溶解，干扰物质的分离等，这些都是在化学分析法的基础上进
行的,所以,化学分析法是仪器分析法的基础 误差及分析数据处理 4学时 基本要点: 1.了解误差产生的原因及其表示方法 2.理解误差的分布及特点; 3.掌握分析数据的处理方法及分析结果的表示 定量分析的任务:准确测定试样中的组分的含量 实际测定中,由于受分析方法、仪器、试剂、操作技术等限制,测定结果不可能与 真实值完全一致。同一分析人员用同一方法对同一试样在相同条件下进行多次测定,测 定结果也总不能完全一致,分析结果在一定范围内波动 由此说明:客观上误差是经常存在的,在实验过程中,必须检查误差产生的原因 采取措施,提髙分析结果的准确度。同时,对分析结果准确度进行正确表达和评价 误差及其表示方法 误差—分析结果与真实值之间的差值(>真实值为正,<真实值为负) 误差的分类 1.系统误差( systermatic error)——可定误差( determinate error) (1)方法误差:拟定的分析方法本身不十分完善所造成 如:反应不能定量完成;有副反应发生;滴定终点与化学计量点不一致;干扰组 分存在等 (2)仪器误差:主要是仪器本身不够准确或未经校准引起的 如:量器(容量平、滴定管等)和仪表刻度不准 (3)试剂误差:由于世纪不纯和蒸馏水中含有微量杂质所引起; (4)操作误差:主要指在正常操作情况下,由于分析工作者掌握操作规程与控制条件 不当所引起的。如滴定管读数总是偏高或偏低 特性:重复出现、恒定不变(一定条件下)、单向性、大小可测出并校正,故有称为可
12 行的，所以，化学分析法是仪器分析法的基础。 误差及分析数据处理 定量分析的任务：准确测定试样中的组分的含量。 实际测定中，由于受分析方法、仪器、试剂、操作技术等限制，测定结果不可能与 真实值完全一致。同一分析人员用同一方法对同一试样在相同条件下进行多次测定，测 定结果也总不能完全一致，分析结果在一定范围内波动。 由此说明：客观上误差是经常存在的，在实验过程中，必须检查误差产生的原因， 采取措施，提高分析结果的准确度。同时，对分析结果准确度进行正确表达和评价。 • 误差及其表示方法 误差——分析结果与真实值之间的差值 ( > 真实值为正，< 真实值为负) 一. 误差的分类 1. 系统误差（systermatic error ）——可定误差（determinate error） （1）方法误差：拟定的分析方法本身不十分完善所造成； 如：反应不能定量完成；有副反应发生；滴定终点与化学计量点不一致；干扰组 分存在等。 （2）仪器误差：主要是仪器本身不够准确或未经校准引起的； 如：量器（容量平、滴定管等）和仪表刻度不准。 （3）试剂误差：由于世纪不纯和蒸馏水中含有微量杂质所引起； （4）操作误差：主要指在正常操作情况下，由于分析工作者掌握操作规程与控制条件 不当所引起的。如滴定管读数总是偏高或偏低。 特性：重复出现、恒定不变（一定条件下）、单向性、大小可测出并校正，故有称为可 4 学时 基本要点： 1. 了解误差产生的原因及其表示方法； 2. 理解误差的分布及特点； 3. 掌握分析数据的处理方法及分析结果的表示
定误差。可以用对照试验、空白试验、校正仪器等办法加以校正 2.随机误差( random error不可定误差( indeterminate error) 产生原因与系统误差不同,它是由于某些偶然的因素所引起的 如:测定时环境的温度、湿度和气压的微小波动,以其性能的微小变化等。 特性:有时正、有时负,有时大、有时小,难控制(方向大小不固定,似无规律) 但在消除系统误差后,在同样条件下进行多次测定,则可发现其分布也是服从一定规 律(统计学正态分布),可用统计学方法来处理 系统误差—可检定和校正 偶然误差——可控制 只有校正了系统误差和控制了偶然误差,测定结果才可靠 准确度与精密度 (一)准确度与误差( accuracy and error) 准确度:测量值(x)与公认真值(μ)之间的符合程度 它说明测定结果的可靠性,用误差值来量度: 绝对误差=个别测得值-真实值 AE 但绝对误差不能完全地说明测定的准确度,即它没有与被测物质的质量联系起来。 如果被称量物质的质量分别为lg和0.1g,称量的绝对误差同样是0.000lg,则其含义就 不同了,故分析结果的准确度常用相对误差(RE%)表示: RE x-×10 (RE%)反映了误差在真实值中所占的比例,用来比较在各种情况下测定结果的准确度 比较合理。 (二)精密度与偏差( precision and deviation) 精密度:是在受控条件下多次测定结果的相互符合程度,表达了测定结果的重复性和 再现性。用偏差表示: 偏差 绝对偏差 相对偏差 RD
13 定误差。可以用对照试验、空白试验、校正仪器等办法加以校正。 2. 随机误差(random error)——不可定误差（indeterminate error） 产生原因与系统误差不同，它是由于某些偶然的因素所引起的。 如：测定时环境的温度、湿度和气压的微小波动，以其性能的微小变化等。 特性：有时正、有时负，有时大、有时小，难控制（方向大小不固定，似无规律） 但在消除系统误差后，在同样条件下进行多次测定，则可发现其分布也是服从一定规 律（统计学正态分布），可用统计学方法来处理 系统误差——可检定和校正 偶然误差——可控制 只有校正了系统误差和控制了偶然误差， 测定结果才可靠。 二. 准确度与精密度 （一）准确度与误差（accuracy and error） 准确度：测量值（x）与公认真值（）之间的符合程度。 它说明测定结果的可靠性，用误差值来量度： 绝对误差 = 个别测得值 - 真实值 AE = x − (1) 但绝对误差不能完全地说明测定的准确度，即它没有与被测物质的质量联系起来。 如果被称量物质的质量分别为 1g 和 0.1g，称量的绝对误差同样是 0.0001g，则其含义就 不同了，故分析结果的准确度常用相对误差（RE%）表示： 100% − = x RE (2) （RE%）反映了误差在真实值中所占的比例，用来比较在各种情况下测定结果的准确度 比较合理。 （二）精密度与偏差（precision and deviation） 精密度：是在受控条件下多次测定结果的相互符合程度，表达了测定结果的重复性和 再现性。用偏差表示： 1. 偏差 绝对偏差： d = x − x (3) 相对偏差： % = % x d RD (4)
2.平均偏差 当测定为无限多次,实际上〉30次时 总体平均偏差 d∑|x- 总体—研究对象的全体(测定次数为无限次) 样本——从总体中随机抽出的一小部分 当测定次数仅为有限次,在定量分析的实际测定中,测定次数一般较小,<20次时: 平均偏差(样本)MD 相对平均偏差 RMD- MD 用平均偏差表示精密度比较简单,但不足之处是在一系列测定中,小的偏差测定 总次数总是占多数,而大的偏差的测定总是占少数。因此,在数理统计中,常用标准偏 差表示精密度。 3.标准偏差 (1)总体标准偏差 当测定次数大量时(>30次),测定的平均值接近真值此时标准偏差用σ表示 ∑(x1-4) (8) (2)样本标准偏差 在实际测定中,测定次数有限,一般n30,此时,统计学中,用样本的标准偏 差S来衡量分析数据的分散程度: (x,-x 式中(n-1)为自由度,它说明在n次测定中,只有(n-1)个可变偏差,引入(n-1), 主要是为了校正以样本平均值代替总体平均值所引起的误差 lim x-x)Σ(x- 而
14 2. 平均偏差 当测定为无限多次，实际上 〉30 次时： 总体平均偏差 n x − = (5) 总体——研究对象的全体（测定次数为无限次） 样本——从总体中随机抽出的一小部分 当测定次数仅为有限次，在定量分析的实际测定中，测定次数一般较小，<20 次时： 平均偏差（样本） n x x MD − = (6) 相对平均偏差 = % x MD RMD (7) 用平均偏差表示精密度比较简单，但不足之处是在一系列测定中，小的偏差测定 总次数总是占多数，而大的偏差的测定总是占少数。因此，在数理统计中，常用标准偏 差表示精密度。 3. 标准偏差 （1）总体标准偏差 当测定次数大量时（>30 次），测定的平均值接近真值此时标准偏差用 表示： n x n i i = − = 1 2 ( ) (8) （2）样本标准偏差 在实际测定中，测定次数有限，一般 n<30 ，此时，统计学中，用样本的标准偏 差 S 来衡量分析数据的分散程度： 1 ( ) 1 2 − − = = n x x S n i i (9) 式中（n-1）为自由度，它说明在 n 次测定中，只有（n-1）个可变偏差，引入（n-1）， 主要是为了校正以样本平均值代替总体平均值所引起的误差 即 n x n x x i i n − − − → 2 2 ( ) 1 ( ) lim (10) 而 S →
(3)样本的相对标准偏差——变异系数 RSDo- S (11) (4)样本平均值的标准偏差 (12) 此式说明:平均值的标准偏差按测定次数的平方根成正比例减少 4.准确度与精密度的关系 精密度高,不一定准确度高; 准确度髙,一定要精密度好。 精密度是保证准确度的先决条件,精密度髙的分析结果才有可能获得髙准确度; 准确度是反映系统误差和随机误差两者的综合指标。 ·误差的统计概念 随机误差的正态分布 1.正态分布 随机误差的规律服从正态分布规律,可用正态分布曲线(高斯分布的正态概率密 度函数)表示: 式中:y一概率密度;μr总体平均值;σ一总体标准偏差 正态分布曲线依赖于和σ两个基本参数,曲线随和σ的不同而不同。为简便起见 使用一个新变数(u)来表达误差分布函数式: u的涵义是:偏差值(x-4)以标准偏差为单位来表示。 变换后的函数式为: y=q(u) (15)
15 （3）样本的相对标准偏差——变异系数 % = % x S RSD (11) （4）样本平均值的标准偏差 n S S x = (12) 此式说明：平均值的标准偏差按测定次数的平方根成正比例减少 4. 准确度与精密度的关系 精密度高，不一定准确度高； 准确度高，一定要精密度好。 精密度是保证准确度的先决条件，精密度高的分析结果才有可能获得高准确度； 准确度是反映系统误差和随机误差两者的综合指标。 • 误差的统计概念 一. 随机误差的正态分布 1. 正态分布 随机误差的规律服从正态分布规律，可用正态分布曲线（高斯分布的正态概率密 度函数）表示： 2 2 2 ( ) 2 1 ( ) − − = = x y f x e (13) 式中：y —概率密度； —总体平均值； —总体标准偏差。 正态分布曲线依赖于 和 两个基本参数，曲线随 和 的不同而不同。为简便起见， 使用一个新变数（u）来表达误差分布函数式： − = x u (14) u 的涵义是：偏差值（x-）以标准偏差为单位来表示。 变换后的函数式为： 2 2 1 2 1 ( ) u y u e − = = (15)