Грубые погрешности (промахи) – погрешности, сильно искажающие результат анализа. К ним относятся погрешности, зависящие, например, от неправильного отсчета по шкале бюретки при титровании, от просыпания части осадка или от проливания части раствора и т. д. Из-за промахов результат данного определения становится неверным, и поэтому он отбрасывается при выводе среднего из серии параллельных определений. Выявить промахи позволяют методы математической статистики.
Математическая обработка результатов анализа
Как уже указывалось выше, для уменьшения влияния случайных погрешностей на результат анализа обычно проводят не одно, а три и более, определений исследуемого компонента в данном веществе. Как правило, ни при одном из этих определений не получается истинного значения определяемой величины, т. к. все они содержат погрешности. Поэтому задачей анализа является нахождение наиболее вероятного значения определяемой величины и оценка точности полученного результата.
Таблица 1.1
Формулы математической обработки результатов анализа
(Xi – отдельные измерения, n – количество измерений)
№
|
Вычисляемая величина
|
Расчетная формула
|
1.
|
Среднее арифметическое
|
|
2.
|
Стандартное отклонение (погрешность единичного определения)
|
|
3.
|
Стандартное отклонение среднего арифметического (погрешность среднего арифметического)
|
|
4.
|
Доверительный интервал (абсолютная погрешность)
|
|
55.
|
Представление результатов анализа
|
|
На практике при анализе всегда имеют дело с небольшим числом определений. В этом случае для учета влияния случайных погрешностей на результаты анализа пользуются методами математической статистики, разработанными для небольшого числа определений. Математическую обработку результатов анализа проводят по формулам, представленным в табл.1.1.
При расчетах используют специальный t-критерий (параметр Стьюдента), определяющий ширину доверительного интервала, в котором может находиться результат анализа. Значения t-критерия находят в специальных таблицах, учитывая число измерений и степень вероятности (0,95 или 0,99) нахождения результатов анализа в данном доверительном интервале.
Из данных табл. 1.2 видно, что t-критерий, а значит и ширина доверительного интервала, снижается при увеличении числа измерений. Меньшее число измерений ухудшает воспроизводимость анализа.
Таблица 1.2
Значения t-критерия для α = 0,95
f=n–1
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
|
12,71
|
4,30
|
3,18
|
2,78
|
2,57
|
2,45
|
2,36
|
2,31
|
2,26
|
2,26
|
Достарыңызбен бөлісу: |