測量數據統計學原理及表達（一）
發布時間：2017-09-01
一、概述
當對物質的特性量值進行測量時，由于測定用的儀器和工具的限制、測試方法的不完善、分析操作和測試環境的變化、測試人員本身的技術水平及經驗的影響，使分析檢測結果總是帶有誤差。人們在實際的分析中往往不能得到真值，而只能對其作出相對準確的估計，如何正確表達這種含有誤差的分析結果，如何評價結果的可靠程度，這在理化檢驗及分析測試工作中是十分重要的問題。隨著分析化學的發展、分析儀器自動化程度的提高，分析數據的獲得越來越快速，因此正確估計測量誤差是十分必要的。
隨著資源開發、貿易交流、生產控制、科學研究的需要，分析測量工作在化學、物理、生物以及工程等領域越來越普遍，而且超越了單個實驗室范圍，逐漸變成多個實驗室乃至區域性和國際性的合作實驗測量。測量領域向著痕量分析、價態分析、表面、微區分析發展。隨著分析技術的發展，測量又向著準確、快速、靈敏的方向發展。測量的基本目標就是要達到結果的準確、一致。可是，在技術高度發展的今天，低劣測量還是經常可見。
表2―1列出了對美國舊金山灣污泥的測量結果。從這個結果可以看出，不同實驗室分析測量數據之間有很大差異，很難判斷污染的真實情況，因此也難于對污染進行有效治理。
加拿大對港灣沉積物中的多環芳香烴的測量，由不同分析測試技術所得結果見表2―2所示。從表2―2中可以看出，不同分析技術之間也存在較大差異。
歐共體標準局(BCR)曾經組織共同體國家的分析實驗室，測量橄欖葉中6種重金屬元素含量，各實驗室的結果見表2―3所示。歐洮I 40個水平較高的實驗室分析奶粉中9種污染物的含量，結果見表2―4所示。
從表2―3、表2―4可以看出，即使水平較高的實驗室在進行復雜基體中痕量組分的分析測定中，分析結果也有上百倍的差異。據有關資料報道，美國用光譜法分析鋼樣，只要使低劣的分析減少l％，則每年至少可節約500萬美元。美國臨床化驗分析，每年大約要進行30億次。估計約有10％～25％的測量由于不夠可靠需重新測量，又由于這種低劣測量造成的損失將達3億美元以上。據美國和德國專家透露，僅在化學測量領域，減少不可靠數據的重復測量，一年內在美國有500億美元，在德國有20億馬克的經濟效益。
從以上例子中可以看出，一方面測量本身確實存在誤差，需要對其進行研究；另一方面在實驗室之間，在不同分析方法之間也存在誤差，同樣也需要對其進行研究。研究誤差的目的并非要使誤差趨于零，或小到不能再小的程度，因為這往往是辦不到的，而且為了進一步減小誤差，要花費大量的勞力和代價，這在很多情況下是不合算的。研究誤差的目的是要對自己實驗所得的數據進行處理，判斷其最接近的值是多少，其可靠性如何，正確地處理實驗數據，充分利用數據信息，以便得到更接近真實值的最佳結果，應合理地計算所得結果的誤差。既不能將誤差算得過小，以免造成對生產的危害，也不能將誤差算得過大，以免造成人力、設備的浪費。研究誤差理論還可以幫助我們正確地組織實驗和測量，合理地設計儀器，選用儀器及選定測量方法，使我們能以最經濟的方式獲得最有效的結果。在數據處理中所要解決的問題是選擇真值的最佳估計值以及確定該估計值的誤差，而要解決這些問題的最基本手段就是應用統計學的原理。
參考資料：標準物質定值原則和統計學原理
