Page 70 - Hóa phân tích

BÀI 4: XỬ LÝ SỐ LIỆU THỰC NGHIỆM TRONG HÓA PHÂN TÍCH

Mục tiêu học tập

1. Phân loại được các sai số và cách loại trừ sai số thường gặp trong thực
nghiệm.
2. Trình bày được các đại lượng đặc trưng thống kê của dữ liệu thực nghiệm:
độ đúng, độ chính xác....
3. So sánh được hai hay nhiều trị số trung bình theo chuẩn Fischer và chuẩn
Student.
4. Biểu thị đúng chữ số có nghĩa của dữ liệu thực nghiệm.
5. Chủ động, tích cực và sáng tạo trong học tập.

1. Các dạng sai số trong hóa phân tích

Trong phân tích việc đánh giá các kết quả là một trong những bước không

thể thiếu được trong quá trình phân tích. Khi tiến hành một phép phân tích mà kết

quả thu được ta không thể chắc chắn rằng hoàn toàn không mắc sai số trong quá
trình phân tích.Việc tính sai số là một trong việc đánh giá mẫu phân tích là quan

trọng nhất vì nó cho ta biết kết quả phân tích thu được đúng và chính xác tới mức
độ nào.

Điều đó có nghĩa là chúng ta không thể biết được giá trị thực của đại lượng

cần xác định, chỉ có thể cố gắng thực hiện phân tích sao cho sai số là nhỏ nhất. Có

hai loại sai số được biểu diễn chủ yếu trong hóa phân tích là sai số tuyệt đối và sai

số tương đối.

1.1. Sai số tuyệt đối ( EA) ( Absolute error)

Là sự sai khác giữa giá trị đo được với giá trị thật hay giá trị qui chiếu được

chấp nhận ( kí hiệu là µ)

EA = xi - µ (1.1)

Sai số tuyệt đối có giá trị âm hoặc dương, cùng thứ nguyên với đại lượng đo

và không cho biết độ chính xác của phương pháp.

60