Повторить некорректно проведенный анализ — это непременное правило

Статистическая обработка результатов количественного анализа

При проведении количественного анализа обычно измеряют или определяют расчетным путем на основании проведенных измерений различные физические величины: массу вещества, концентрацию раствора, объем жидкости, интенсивность окраски вещества, оптическую плотность анализируемой среды, окислительно-восстановительные потенциалы, показатели преломления света и другие аналитические сигналы (эффекты).

Все без исключения физические величины измеряются с некоторой ошибкой (погрешностью). Невозможно измерить какую-либо физическую величину абсолютно точно (да и сам термин «точно» неясен и должен быть конкретно определен в анализе). Поэтому при проведении количественного анализа и соответствующих расчетов необходимо в количественной форме (численно) учесть ошибки определения.

Источники ошибок могут быть самыми разнообразными (например, просроченные и некачественно приготовленные реактивы, грязная химическая посуда и т.д.).

Если при проведении количественного анализа допущены существенные отступления от алгоритма методики или имеют место ее нарушения, то анализ необходимо повторить заново, отбросив явно неправильные результаты («грубые промахи»).

Один из основателей химического анализа немецкий ученый Карл Ремигиус Фрезениус (1818—1897), начавший свою деятельность учеником фармацевта, писал (в 1847 г.):

«Каждый аналитик всегда сомневается в точности полученных результатов, а иногда и заведомо знает, что они неверны. Он может пролить несколько капель раствора или сделать какую-либо другую ошибку. Единственное, что должен сделать аналитик в такой ситуации, — это повторить анализ; оценивать потерю на глаз или вносить поправку недопустимо. Тот, у кого на это не хватит силы воли, не годится в аналитики, даже если он хорошо владеет техникой анализа и обладает достаточными знаниями. Химик, который не может поклясться, что результаты его ра­бот надежны и достоверны, не должен их публиковать, ибо если он все же сделает это, то причинит вред не только себе, но и всей науке».

Однако даже если строго соблюдены все требования, предусмотренные методикой, результаты отдельных независимых анализов одного и того же объекта все равно, как правило, несколько различаются. Эти различия целесообразно оценить количественно, чтобы понять, насколько достоверны найденные результаты. Подобная оценка обычно подразумевает получение метрологических характеристик на основе положений теории вероятности (теории ошибок). При этом полезно помнить, что любая статистическая обработка данных эксперимента является приближенной, имеет вероятностный смысл.

Ниже мы рассмотрим такие важнейшие для количественного анализа метрологические понятия, как правильность и воспроизводимость результатов анализа (метрология — наука, изучающая методы измерения физических величин).

Дата добавления: 2014-12-26