Page 42 - Hóa phân tích
P. 42

Sai số dụng cụ có thể phát hiện và hiệu chỉnh bằng cách định kỳ chuẩn

                  hoá các dụng cụ.

                  3.2.1.2. Sai số cá nhân

                         Nhiều phép đo đòi hỏi sự quan sát xét đoán của con người như đọc vị trí

                  của kim, của mực nước giữa hai vạch, quan sát màu… Vì vậy sai số do cá nhân

                  gây nên là điều không tránh khỏi.

                         Sai số cá nhân có thể hạn chế bằng cách thao tác cẩn thận, kỷ luật, tự giác

                  3.2.1.3. Sai số phương pháp

                         Nguyên nhân có thể là do các đặc điểm vật lý và hoá học của phản ứng,

                  các thuốc thử, hoá chất không đạt tới mức hoàn hảo, lý tưởng. Ví dụ: phản ứng

                  chậm hoặc không hoàn toàn, có phản ứng phụ, thuốc thử không đặc hiệu,…

                         Sai số phương pháp thường khó phát hiện và là nguyên nhân quan trọng

                  gây nên sai số hệ thống. Có thể làm một số việc để hạn chế sai số phương pháp:

                  - Phân tích mẫu chuẩn: Phân tích các mẫu chuẩn (đã biết rõ và chắc thành phần)

                  để kiểm tra tính đúng của phương pháp.

                  - Phân tích độc lập: So sánh phương pháp đang khảo sát với phương pháp độc

                  lập và đáng tin cậy dựa vào việc phân tích các mẫu điển hình. Phương pháp độc

                  lập là phương pháp khác xa với phương pháp khảo sát do đó sẽ tránh được tình


                  trạng mẫu có ảnh hưởng như nhau lên hai phương pháp.
                  - Phân tích mẫu trắng: Việc phân tích mẫu trắng cho ta thấy sai số do các tạp


                  chất trong thuốc thử và dụng cụ.
                  3.2.2  Sai số thô


                         Thường là những sai số lớn, hầu hết do sự cẩu thả, cũng có khi do không
                  may.Ví dụ: nhầm lẫn do tính toán, đọc và chép sai, nhầm dấu, lẫn quả cân. Sai


                  số thô có thể do những trục trặc bất ngờ: mất điện, mất nước.

                         Sai số thô có thể làm hỏng một dữ liệu, hoặc làm sai cả một tập hợp dữ

                  liệu. Có thể tránh những sai số này bằng cách thận trọng và giữ kỷ luật tự giác.

                  3.2.3  Sai số ngẫu nhiên








                                                              37
   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46   47