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誤差的分類及消除化學分析數據處理知識點6、誤差的分類及消除化學分析中的誤差

受方法、儀器、試劑、操作人員等的多種因素的影響，分析過程中的測量誤差是客觀存在、不可避免的。了解分析過程中誤差產生的原因及其出現的規(guī)律，以便采取相應的措施減小誤差，以提高分析結果的準確度。知識點6、誤差的分類及消除定量分析的誤差系統(tǒng)誤差

由某種固定因素引起的誤差，是在測量過程中重復出現、正負及大小可測，并具有單向性的誤差?？赏ㄟ^其他方法驗證而加以校正。隨機誤差（增加測定次數）——由測量過程中一系列有關因素的微小的隨機波動而引起的誤差，（例如，溫度，濕度，壓力等微小的變化引起的誤差）具有統(tǒng)計規(guī)律性，可用統(tǒng)計的方法進行處理。操作中難以避免，也難以找到確定原因，不僅影響準確度，也明顯影響精密度。這類誤差不能通過校正方式消除。過失誤差—指明顯與事實不符的誤差，即異常值，亦稱“過失誤差”。如看錯砝碼、讀錯數據等。

粗心大意、違反操作規(guī)程，實質是錯誤?？梢员苊猓ㄖ刈觯┲R點6、誤差的分類及消除系統(tǒng)誤差方法誤差——選擇的方法不夠完善（用其他方法校正）例：重量分析中沉淀的溶解損失，滴定分析中指示劑選擇不當儀器誤差——儀器本身的缺陷（校準）例：天平兩臂不等，砝碼未校正；滴定管，容量瓶未校正試劑誤差——所用試劑有雜質（校準、空白）例：去離子水不合格；試劑純度不夠操作誤差——操作人員所掌握分析操作的差別而引起的誤差。（多實踐）

知識點6、誤差的分類及消除隨機誤差分布規(guī)律因測量過程中存在隨機誤差，使測量數據具有分散的特性，但仍具有一定的規(guī)律性：具有一定的集中趨勢。分散——測量時誤差的不可避免，集中——大誤差少而小誤差多標準正態(tài)分布曲線是以總體平均值μ為原點，標準偏差σ為橫座標單位的曲線。知識點6、誤差的分類及消除由圖可得：x=

(即誤差為零)時Y值最大。說明大多數測量值集中在算術平均值附近。

X值趨于＋

或—

(即x與差很大)時，曲線以Ｘ軸為漸近線

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