主要研究方面之一实验室科学是理化检测;其检测结果是评价产品质量的主要科学依据。理化实验主要包括三个方面误差的来源:系统误差,随机误差和人为误差.在采取进一步行动之前,应充分研究这些实验室误差的来源。
那么,每个错误的具体来源是什么?
物理和化学测试的可靠性显著降低;受设备、样品、仪器、实验室环境、试剂、操作规程等因素影响;导致理化检测中存在诸多误差。
实验室实验中的系统错误
系统误差适用于在重复的测量条件下对同一物体进行重复测量。误差值的数量不是正的就是负的;这叫做修正了实验室实验和实验室测试中的系统错误.或者误差的变化表现出一定的规律;当测量条件变化时,也称为可变系统误差。
的系统性的错误来源主要由:
- 实验室实验中不正确的测量方法
- 在实验室实验中使用仪器的不正确方法
- 实验室实验中测量仪器的故障
- 在实验室实验中测试工具本身的性能
- 实验室实验中标准材料的不恰当使用和环境条件的变化
通过一定的步骤适当的实验室设备这些错误的来源可以被最小化和纠正。
不同类型的系统错误有:
实验室实验方法误差
实验室实验中的方法误差是指理化检验过程本身所产生的误差。这种误差是不可避免的,所以测试结果经常是低或高的。
例如,在物理和化学测试中进行重量分析时,沉淀物的溶解很可能引发错误;没有完全的反应滴定法,或因滴定终点与计量水平不一致而发生副反应。
实验室实验中的仪器误差
造成测试实验室仪器误差的主要原因是实验室仪器不准确.例如,如果表盘或零点不准确;测量结果可能太小或太大。除非调整时间不太长,否则最终会出现称重误差。玻璃表未进行标准和刻度测试;所以它是在从厂家购买后才使用的,这就会导致仪器误差的发生。
实验室实验中的试剂错误
造成实验室检测试剂误差的主要原因是试剂不纯或达不到实验规定;如在理化测试阶段所使用的试剂中存在杂质;或者存在可能影响检验结果的污水、试剂污染;或者储存或操作气候。试剂等的变化会引起反应物的误差。
随机误差在实验室实验中
由各种原因引起的错误未知的因素称为随机误差。这种误差造成了不稳定的随机变化,主要是由于各种小的、独立的和偶然的因素。从表面看,随机误差是非典型的。由于它是偶然的,所以常被称为随机误差不可测的误差或偶然误差.
统计分析也可以测量实验室中的随机误差来源,不像系统误差;它还可以确定随机误差对被研究量或物理规律的影响。为了解决随机误差,科学家们采用了复制技术。复制重复几次测量结果,并取平均值。
虽然,要注意的是,在通常的理化检测阶段,有一定的必然性,系统误差和随机误差都是存在的。一般理化检验人员检验过程错误、试剂添加不正确、程序或读数不准确、测量错误等引起的结果差异,应予以考虑“错误”而不是错误。
因此,如果同一测量对象的重复测量之间存在显著差异;是否由“错误应该加以考虑。在这种情况下,应仔细检查实验室的误差来源,并计算其特征。
实验室中一些随机误差源的实例
区分系统误差和随机误差的例子是;假设您正在使用秒表来计算10个摆摆动所需的时间。你的反应时间是导致手表起停错误的一个原因。在一次测量中,你可能很快就开始,很晚才停止;您可以在下一个任务中逆转这些错误。
这些都是偶然的错误,因为所有的情况都是等可能的。重复测试得到一系列时间,所有时间都略有不同。在随机情况下,它们在平均值附近不同。例如,如果还有一个系统错误,你的秒表不是从零开始的;所以计算会有所不同,不是关于平均值,而是关于移位的值。
在这个例子中随机和系统的实验室误差来源解释说。
人为错误在实验室实验中
实验室实验中的人为错误和实验室试验中的人为错误主要是指实验中的人为错误理化检验阶段造成的因素检查员;特别是在以下三个方面:
实验室实验中的操作错误
操作错误适用于主观的因素理化检验员的日常工作。例如,检验员对颜色的敏感会导致错误;或者在称量样品时没有有效的保护,使样品吸湿。
在洗涤沉淀物时,没有适当的洗涤或极端的洗涤是有错误的;全程燃烧沉淀,没有调节温度;漏液前,除非在理化测试过程中没有对滴管进行冲洗,否则会出现挂液现象,使注液后的气泡滞留在滴管底部;检查人员在刻度时向上(或向下)查找刻度会导致错误。
实验室实验中的主观误差
主观的错误主要是由理化测试分析人员的主观考虑造成的。例如,由于对颜色感知的锐度不同,有的分析人士认为歧视滴定终点的颜色时颜色较暗,但也有分析人士认为颜色较亮;
因为从不同的角度读取刻度值,在某些情况下,一些分析师感觉高,而一些分析师感觉低。此外,许多观察人士会有意见“预先报关”倾向在实际的理化检验工作中,即每当读出第二次测量值时,主观地不自觉地偏向第一次测量值。
实验室实验中可以忽略的误差
可忽略误差是指在理化检验过程中,由检验人员造成的误差检验员的读数错误,操作错误,测量错误等。例如,个人可能会记录一个错误的值,读错一个刻度,读刻度时忘记一个数字,或记录一个计算,或犯类似的错误。
错误会导致不正确的结果,并了解实验室误差来源将帮助我们减少错误的发生,提高测试结果的质量。
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