分析測試中標準曲線的製作、檢驗及使用

2021-03-01 化學分析計量

不能。通常的標準系列多是配製0,1,2,3mg/L系列這樣的說法,沒做實驗人為添加(0,0)很不妥,因為很多時候0管進入儀器可能也有響應值,這也是我們考察試劑空白的一個重要步驟。這個0管在某些時候非常重要,比如全血鉛測定,我們採用牛血清來基體匹配標準系列,如果此時你用酸做空白或沒做實驗人為添加(0,0),那你就很難做好標準曲線。所以標準曲線的0管也是做好標準曲線的重要考慮點。

標準曲線需要減掉試劑空白來做嗎?

不需要。儀器測出來標準系列的響應值可以減掉試劑空白或減掉0管的響應值來做,工作中我們也常用0管來做儀器調零。其實沒有必要那麼麻煩,即使空白或0管有響應值,在構建標準曲線時,我們已經認為該響應值就是0濃度,也就是扣除了這個空白的。

什麼時候用Y=bX和二次曲線呢?

標準曲線我們通常採用的是Y=a+bX,曲線擬合完必須要做統計檢驗,且要做統計完備的線性檢驗和失擬檢驗,然後再做a與0的差別檢驗,如果a與0的統計學上無差異,你就可以考慮用Y=bX的擬合曲線,擬合出來後同樣做線性檢驗和失擬檢驗,如果線性檢驗合格(P<0.05)且失擬檢驗合格(p>0.05)此時你就可以採用Y=bX。二次曲線的採用同樣是這樣的道理,如果你Y=a+bX時擬合不合格,你就考慮用Y=a+bX+cX2,同樣做失擬檢驗,考察擬合的符合情況。如果Y=a+bX和Y=a+bX+cX2都滿足擬合檢驗和失擬檢驗合格,則採用Y=a+bX形式,這樣符合統計學上參數最少的統計簡潔性原則。

標準曲線去查含量時是先減空白信號算樣品含量還是先算出空白含量相減呢?

工作中我們常要減掉空白得到樣品含量,現有國家標準方法有的推薦先算出空白含量,用樣品含量相減,也有推薦先用樣品信號減空白信號然後去標準曲線推算含量。而且這兩種算法常常差距很大。其實這種差距往往是低含量水平時才出現,在低含量水平通過標準曲線推算含量時,本身不確定度就很大。這兩種方法都可以。個人推薦先用樣品信號減空白信號然後去標準曲線推算含量,因為這樣出來的含量不確定度要小一些,而先算出空白含量再相減就增加了1次標準曲線推算含量時的不確定度,因為好的測量永遠是不確定度小的測量。

如何做兩條標準曲線的檢驗呢?

1.先從原理上講:判斷兩條或多條標準曲線的差異,須檢驗殘差,截距和斜率三項,分別有不同的統計學參數,殘差用F檢驗,截距和斜率採用較為複雜的統計量。

2、從實際操作講:多用協方差分析檢驗截距和斜率的差異,以SPSS為例:

①先重新整理數據,將y2數據列加到y1下面,變成一個變量y;將x2數據列加到x1下面,變成一個變量x;然後再設定一個新的分組變量group,原來第1組值為1,第2組值為2。

②進行協方差分析(第一步分析斜率是否無差異)。Analyze->GeneralLinear Model->Univariate Dependent List:填入y—將y做為因變量 Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x—將x做為協變量 Model:選Custom Model:填入x groupx*group—注意如果變量填入順序不一樣,結果也會不一樣。Sum ofsquares下拉列表框:選TypeI然後點擊ok,看結果裡x*group這一行的Sig.P值,若大於0.05,則接受原假設,即兩條回歸直線的斜率無差異,否則拒絕。

③再來進行截距的無差異分析其實過程跟上面一樣,只是Model裡去掉了x*group交叉項.Analyze->GeneralLinear Model->Univariate Dependent List:填入y—將y做為因變量Fixed Factor:填入group Covaraites:填入x—將x做為協變量Model:選Custom Model:填入x group—注意如果變量填入順序不一樣,結果也會不一樣。Sum of squares下拉列表框:選TypeI點擊ok後,看group一行的Sig.P值,若P值大於0.05說明兩條回歸直線截距也無差異,若小於0.05說明截距是有差異的。

標準系列的標準溶液體積取

用中有效數字該如何寫呢?

標準溶液體積取用的有效數字跟你採用的體積量具有直接關係。比如說量取或準確量取等字眼,10mL和10.0mL提示你要採用不同的量具。當我們使用某個量具完成某次體積取用後,讀數是按照量具的最小允差決定的,而最小允差是針對最小分度線而言的。當取用10mL體積時,如果用A級10mL的分度吸管,那麼10.0mL應該是確定的,因為它的分度線為0.1mL。當取用1mL體積時,如果用A級1mL的分度吸管,那麼1.00mL應該是確定的,因為它的分度線為0.01mL。所以個人意見,到底寫10.00還是10.0以最小分度線來確定,最小分度線以下的都為估讀。如果你認為估讀也是有效數字的話,10.00mL也可以,因為此時的容量允差為0.05mL,但1.000mL就沒有太大意義了,因為A級1mL的分度吸管的容量允差已經是0.008mL了。

標準曲線的相關係數的

有效數字該如何保留呢?

GB5750.3-20068.2.7項有如下規定:校準曲線相關係數隻舍不入,保留到小數點後出現非9的一位,如0.99989→0.9998。如果小數點後都是9時,最多保留小數點後4位。

標準系列一般都是配製不同濃度,進樣相同體積來做的(濃度法)。但實際工作中我們還用到同一濃度來進樣不同體積的方式來做(體積法),濃度法與體積法的區別在於濃度法中與待測物質存在的溶劑/待測物質的比例與體積法不同。濃度法中溶劑的環境(體積)基本是一致的,這樣的好處就是濃度法在判斷溶劑(或溶劑中幹擾物質)和待測物質的指認上更加容易。體積法中幹擾物質也會隨標準系列增加,不容易實現待測物質的指認。從進樣針,進小體積時不確定度比較大,帶來的直接結果時標準曲線不如濃度法容易做直。而且物理體積的限制,體積法不太容易實現較大跨度的濃度系列設置。總之,體積法和濃度法本質上是一致的,但濃度法有:容易做好標準曲線,容易實現較大濃度跨度和容易實現待測物質的指認等優點。

標準曲線查出樣品是負值,如何報告結果呢?

這種情況下我們一般選擇四種方式報告結果:未檢出,<檢出限,<定量限,<標準曲線第一點所推算的樣品濃度。四種都有道理,實際區別是埋在四種選擇下面的結果報告人的風險。未檢出的全部含義應該是本實驗室本儀器本方法未檢出,如果沒有這些界定,未檢出的歧義很多,而且沒有提供其它任何可用的信息。所以建議學生一般不採用這種報告方法;檢出限是定性檢出的標誌,它是跟空白的統計比較計算出來的。每臺儀器,每次測定都有其檢出限,檢出限計算目前有兩大類計算方法:單濃度方法和校正設計法(Anal.Chem.1997,69:3069),常規採用的單濃度方法需要額外的工作,所以現在趨向用校正設計法,既利用標準曲線直接計算檢出限,但檢出限I類和II類錯誤皆控制在0.05。定量限是可以定量檢出的標誌,其RSD定為10%,其II類錯誤比檢出限小很多。<標準曲線第一點所推算的樣品濃度,是我們儀器比較可信的測定濃度。總之,報告<檢出限,<定量限,<標準曲線第一點所推算的樣品濃度所犯I類和II類錯誤依次降低,但如果這個報告結果已經超過你要判斷的限值,那麼你的檢測就一點意義都沒有了。所以現在的檢測單位甚至直接報告小於國家標準規定的限值,從概率統計的角度講,它犯錯誤的機率最小,但又解決了客戶的檢測問題。

空白測出來是負值,該不該減呢?

空白代表你所選擇的空白對儀器響應/信號的影響,當然可能是正方向和負方向的影響,所以理論上講必須減掉空白。至於是先減空白信號,還是減空白測定值,按國家規定或參見4.4問題。

線性範圍(動態範圍)的最低點

和最高點如何確定呢?

配置一系列濃度標準,包括0濃度,從低濃度開始擬合當擬合檢驗出現P>0.05的最高的那個濃度點為止。有也經驗說當加入的高濃度點在低濃度點構建的直線方程推算的響應超出±10%範圍。關於線性範圍的最低點應該是0、檢出限或是定量限的問題,個人趨向最低點為0,因為線性範圍只是統計學上線性的表現,跟能否準確定量是兩方面的問題。

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