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郭海林主讲
安全工程专业学生的专业课程
第七章 检测数据处理及质量保障
如果没有一个科学的监测质量保证程序,由于人员的技术水平、仪器设备、地域等差异,难免出现数据矛盾,不能利用的现象,造成大量人力、物力和财力的浪费。在监测工作中即使得到了准确的数据,还要正确进行数据的统计处理,才能综合分析利用,得到正确的结论。
本节的主要内容为:
第一节 数据与误差的分布规律
第二节 监测数据的统计处理
第三节 监测数据的回归处理与相关分析
第四节 监测分析质量保障
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第一节 数据与误差的分布规律
本节的主要内容为:
检测结果的准确度与精密度
数据与误差的分布规律
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检测结果的准确度与精密度
(一)准确度与误差
任何测定项目,总有其真实值存在。测得值与真实值接近程度叫准确度,通常用误差来衡量,误差越小,准确度越高。误差的表示方法有:
绝对误差=测得值-真实值;相对误差=(绝对误差/真实值)×100%
绝对误差只反映测量值与真实值的差值。相对误差反映的是误差在真实值中所占的比例,可用于不同含量时测量准确度的比较。
(二)精密度与偏差
在实际监测分析工作中真实值往往是不知道的,常常用多次测定结果的平均值反映被测量的大小。个别测得值与平均值的差值称为偏差。它反映的是测量数据彼此接近的程度,即精密度。偏差越小,精密度越高。偏差也有两种表示方法:
绝对偏差=个别测得值-平均值;相对偏差=(绝对偏差/平均值)×100%
误差和偏差是两个完全不同的概念,前者以真实值为基础,衡量准确度;后者以多次测定结果的平均值为基础,衡量精密度。但在实际工作中,有时将偏差和误差都叫误差,而不加区别。
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检测结果的准确度与精密度(续1)
(三)误差的分类
按照误差的来源可分为:
:又称恒定误差、可测误差,是由测量过程中某些恒定因素造成的。在一定的测量条件下,系统误差会重复地表现出来,增加测量次数不能消除系统误差。
系统误差产生的原因主要有:方法误差、仪器误差、试剂误差、恒定的个人误差和恒定的环境误差。可以通过进行仪器校准、空白试验、对照分析、回收率试验等消除系统误差。
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检测结果的准确度与精密度(续2)
:是由测量过程中犯了不应有的错误造成的。
过失误差的消除,关键在于分析人员必须养成专心、认真、细致的良好工作。含有过失误差的测量数据经常表现为离群数据,可以用离群数据的统计检验方法将其剔除。
:又称随机误差或不可测误差,是由测量过程中各种随机因素的共同作用造成的。随机误差可看作是大量随机因素造成的误差的迭加。偶然误差可以通过增加测量次数加以消除。
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数据与误差的分布规律
当测定的次数是够多时,可以发现测得值及其偶然误差出现的机会服从统计规律。例如甲、乙、丙三人用双硫腙比色法测定某水样中的镉含量时,甲测定4次,乙测定33次,丙测定72次。以各人测得值的出现次数对含镉量(ppm)作图,得到下图。
既使采取措施消除了系统误差和过失误差,但在同样条件下对同一试样进行多次测定时,每次测定的结果仍然不相同,总是存在着随机误差。
当测定次数足够多时,便可获得如图中所画的光滑曲线,这种曲线叫正态分布曲线。
正态分布曲线能反映偶然误差的分布规律,可以看出,第一,正负误差出现的机会相等即呈对称形;第二,小误差出现的机会大,大误差出现的机会小,特大误差出现的机会极小;第三,算术平均值通常是接近真实值的数值,它比个别测量值的可靠性要大。
因为监测数据和误差符合统计学的规律,所以能用统计方法处理监测数据及有关问题。
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第二节 监测数据的统计处理
总体和样本
基本统计量的计算
测量结果的统计检验
本节的主要内容为:
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总体和样本
总体是被研究对象的全体。例如一个地区的大气和一条河流的水,是我们监测的总体。但是,我们不可能将整个地区的大气和一条河流的水都拿来进行检测,而是取其中一部分具有代表性的样品进行测定。在统计学上,把这种代表总体的试样叫做样本。统计方法就是解决如何用样本来研究总体的问题。
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基本统计量的计算
样本均值和中位数M都是表示总体平均水平的统计量。一般说,当数据呈正态分布时,两者是一致的。样本均值在剔除了极端值(特大值和特小值)后,可以得到较为正确的结果,否则会受极端值的影响。中位数不受极端值的影响。但是,在数据不是正态分布时或测定次数较少时,可能出现较大的偏差。由于它用不着繁琐的计算,所以应用比较方便。
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