Bài giảng Xử lý số liệu thực nghiệm trong Hóa phân tích

Bài giảng "Xử lý số liệu thực nghiệm trong Hóa phân tích" biên soạn với mục tiêu giúp người học phân biệt được các loại sai số thường gặp, cách loại trừ các sai số; biểu thị đúng chữ số có nghĩa và cách làm tròn số. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Xử lý số liệu thực nghiệm trong Hóa phân tích XỬ LÝ SỐ LIỆU THỰC NGHIỆM TRONG HÓA PHÂN TÍCH MỤC TIÊU HỌC TẬP 1. Phân biệt được các loại sai số thường gặp, cách loại trừ các sai số 2. Biểu thị đúng chữ số có nghĩa và cách làm tròn số Các dạng sai số trong hóa phân tích Là sự sai khác giữa giá trị đo được (xi) với giá trị thật hay giá trị qui chiếu được chấp nhận( Ký hiệu µ) Là tỉ số giữa sai số tuyệt đối với giá trị thật hay giá trị qui chiếu được chấp nhận Sai số tuyệt đối EA = x i - µ SS tuyệt đối không cho ta thấy mức độ gần nhau của GTXĐ được và GT thực tức là không cho thấy được độ đúng của phép XĐ. Để biết được độ đúng của phép XĐ người ta dùng SS tương đối (S) xi − µ Sai số tương đối ER = µ Thông thường SS tương đối được biểu thị theo % hoặc 0/00 EA EA ER % = .100 ER = .1000 µ µ VD1: Khối lượng của chất A chứa trong một mẫu là 45,2mg, của chất B chứa trong một mẫu tương tự là 215,4mg. Giá trị xác định được thực hiện cùng một phương pháp. Hàm lượng thực của A là 45,8mg và B là 216,0mg. Hãy XĐ sai số tuyệt đối và sai số tương đối. Bài giải: SS tuyệt đối của A và B là EA A = 45,2 – 45,8 = - 0,6mg. EA B = 215,4 – 216,0 = - 0,6 mg Nhưng ta thấy ngay phép xác định B đúng hơn vì: Với A : ER% = - 0,6 x 100/ 45,8 = -1,31% Với B : ER% = - 0,6 x 100/ 216,0 = - 0,28% SS tương đối chỉ ra việc xác định B chính xác hơn VD 2: Hãy xác định SS tuyệt đối và SS tương đối của kết quả phân tích thể tích mẫu dung dịch NaOH. Dùng dung dịch HCl để chuẩn độ được tiến hành 3 lần cho kết quả lần lượt là: Sinh viên 1: 0,100N; 0,110N; 0,107N. Sinh viên 2: 0,095N; 0,105N; 0,097N Sinh viên 3: 0,100N; 0,090N; 0,110N? Gía trị thực của NaOH là 0,100N TL: - SS tuyệt đối của phép xác định X1 = (0,100 + 0,110 + 0,107)/3 = 0,106 X2 = (0,095 + 0,105 + 0,097)/3 = 0,099 X3 = (0,100 + 0,090 + 0,110)/3 = 0,100 E A1= 0,106 – 0,100 = 0,006 EA = X − µ E A2= 0,099 – 0,100 = - 0,001 E A3= 0,100 – 0,100 = 0,000 - SS tương đối của phép xác định ER1 = (0,006:0,100) x 100% = 6% ER2 = (-0,001:0,100) x 100% = -1% ER3 = (0,000:0,100) x 100% = 0% SS tương đối chỉ ra việc xác định lần 3 chính xác hơn xác định lần 1 và 2 Do Giá trị thu Do những những được Do các giai nguyên nguyên thường rất đoạn trong nhân không nhân cố cao hoặc QTPT cố định gây định gây rất thấp so gây ra ra ra với GTTB Sai số hệ thống( SSHT) SSHT là loại sai số do những nguyên nhân cố định gây ra, làm cho KQPT cao hơn giá trị thực (SSHT dương) hoặc thấp hơn giá trị thực (SSHT âm) * Nguyên nhân gây SSHT: + Do Phương pháp hay Qúa trình phân tích + Do dụng cụ như: Dcụ chưa được chuẩn hóa, Tbị phân tích sai, môi trường phòng TN không sạch… + Do người phân tích như: mắt nhìn không CX, cẩu thả trong TN, sử dụng khoảng nồng độ chưa phù Cách loại trừ SSHT + Tiến hành TN với mẫu trắng: Mẫu trắng là mẫu không có chất phân tích nhưng có thành phần nền giống như dung dịch mẫu phân tích + PT mẫu chuẩn: Mẫu chuẩn là mẫu có hàm lượng chất cần phân tích đã biết trước, được dùng để đánh giá độ chính xác của phương pháp. + PT theo PP thêm chuẩn để loại trừ ảnh hưởng của các chất cản trở̉. + PT độc lập: Phải gửi mẫu phân tích đến phòng thí nghiệm khác, tiến hành phân tích độc lập Sai số ngẫu nhiên (SSNN) SSNN hay là SS không xác định: là những SS gây nên bởi những nguyên nhân không cố định, không biết trước. * Nguyên nhân gây SSNN: + Do khách quan: nhiệt độ tăng đột ngột, thay đổi khí quyển, đại lượng đo có độ CX giới hạn… + Do chủ quan: thao tác TN không chuẩn xác, thành phần chất nghiên cứu không đồng nhất… * Cách loại trừ SSNN: +Cần phải làm nhiều TN + Tiến hành xử̉ lý thống kê số liệu SSNN làm cho kết quả phân tích không chắc chắn SSHT làm cho kết quả phân tích sai. Sai số ngẫu nhiên được đánh giá dựa vào kết quả thống kê, độ lệch của các kết quả so với trung bình đúng. ( Độ lệch chuẩn S) (x ) N 2 i −x S = i =1 N −1 Các sai số ngẫu nhiên là loại SS nhỏ thường đi kèm với thử nghiệm và hoàn toàn không có qui luật vì vậy giá trị TB của chúng không làm sai lệch khi SS với các giá trị chính xác Giá trị bất thường (Sai số thô) Là những giá trị thu được thường rất cao hoặc rất thấp so với giá trị TB. GT bất thường có khi làm hỏng một dữ liệu, sai cả một tập dữ liệu. * Có thể tránh GTBT này bằng cách trước khi xử lý số liệu cần loại bỏ giá trị bất thường theo chuẩn Dixon (chuẩn Q) xnghi .ngo − xlan.can Qtinh = xmax − xmin So sánh Q tính và Q chuẩn (P=0,90%) giá trị nghi ngờ sẽ chính là giá trị bất thường nếu Q tính > Q chuẩn Gía trị chuẩn Q dùng để loại bỏ giá trị bất thường (Chỉ dùng với tập số liệu có N ≤ 10) N Mức tin cậy 90% 95% 99% 3 0,89 0,94 0,99 4 0,76 0,83 0,93 5 0,64 0,71 0,82 6 0,56 0,63 0,74 7 0,51 0,58 0,68 8 0,47 0,54 ...