多次重复测量所得分析数据之间符合的程度

多次重复测量所得分析数据之间符合的程度

“多次重复测量所得分析数据之间符合的程度”，是衡量测量方法（包括仪器、操作、环境、样品等综合因素）的“随机误差”或“分散性”大小的关键指标，是评价“仪器校验”结果、分析方法及测量系统“精密度”的核心依据。其定量描述通常用“重复性标准偏差”或“重复性限”来表示。在“仪器校验”实践中，这一指标尤为重要。“仪器校验”时对同一稳定的被测量（如一个量块、一瓶标准物质、一个稳定的信号源）进行足够次数的独立重复测量，然后评估这些测量结果之间的离散程度。离散度越小，表明“仪器校验”过程的随机波动控制得越好，仪器自身的稳定性、操作的一致性、环境的稳定性就越高。这不仅直接反映了“仪器校验”本身的质量，更是判断“仪器校验”方法是否可靠、被校仪器是否稳定的重要判据。因此，在“仪器校验”报告中，必须给出基于重复测量的重复性标准偏差，以评估“仪器校验”结果的不确定度A类分量，并为最终判断仪器的计量特性（如重复性、稳定性）是否合格提供数据支撑。

“《仪器分析》引言 1）精密度（Precision）”在仪器分析与计量学中，“精密度（Precision）”是一个核心概念，它被定义为“多次重复测量所得分析数据之间符合的程度”。具体而言，“多次重复测量所得分析数据之间符合的程度”反映了在相同条件下（如同一操作者、同一台仪器、短时间内、同一地点），对同一均匀样品或标准进行多次独立测量时，所得各测量结果之间的接近（或离散）程度。离散程度越小，则说明“多次重复测量所得分析数据之间符合的程度”越高，即方法的随机误差越小，精密度越好。在仪器分析与仪器校验工作中，评估“多次重复测量所得分析数据之间符合的程度”是衡量测量系统随机波动、判断仪器校验结果可靠性的重要指标，通常用标准偏差、相对标准偏差（RSD）或方差来定量表示。

使用同一方法或步骤进行多次重复测量所得分析数据之间符合的程度。 标准偏差(Absolute standard deviation)，s 平均标准偏差(Standard deviation of mean, sm) 相对标准偏差(Relative standard deviation, RSD) l 变异系数(Coefficient of variance, CV) 方差(Variance): s2 2) 误差（Bias） 测量值的总体平均值x与“真值接近的程度。

即通过多次测量已知浓度或含量的物质（称为标准物质），得到总体平均值与标准物质含量（真实值）比较。在建立新的分析方法时，对标准物质的测量可找出误差的来源！并通过空白分析和仪器校正来消除误差。

3）灵敏度（Sensitivity）反映了仪器或方法识别微小浓度或含量变化的能力，也就是说，当浓度或含量有微小变化时，仪器或方法均可以觉察出来。

影响灵敏度的因素有二： a）仪器计量曲线的斜率； b) 分析的重现性或精密度。 IUPAC推荐使用“校正灵敏度”或者“校正曲线斜率”作为衡量灵敏度高低的标准。 因此，有人建议以“分析灵敏度(Analytical Sensitivity)”表示，即 优点：当仪器信号放大时，k 值增加，灵敏度提高； 但此时 s 也相应增加，从而一定程度地保证了灵敏度恒定；

缺点：s 与浓度有关，即灵敏度随浓度而变化 4）检测限（Detection limit, DL） 检测限：在已知置信水平，可以检测到的待测物的最小质量或浓度。它和分析信号（Singnal）与空白信号的波动（噪音, Noise）有关，或者说与信噪比（S/N）有关。 只有当有用的信号大于噪音信号时，仪器才有可能识别有用信号。