Методика проведения первичной математической обработки экспериментальных данных

Для улучшения метрологических характеристик методик предпринимают статистический дисперсионный анализ с целью выявления «слабого звена». Предполагают, что каждое звено (этап анализа) вносит свою долю в общую погрешность анализа. Допуская независимость и аддитивность частных дисперсий, обусловленных каждым из звеньев, можно, оценив их специальными приемами, записать s2S = s21 + s22 + ... + s2i и усовершенствовать лишь 1-2 звена, в которых дисперсии наибольшие.

Автоматизация анализа и широкое использование ПК позволяют улучшить метрологические характеристики химического анализа, так как повышается единообразие дозировок, смешения, титрования, фотометрирования и т. п., что приводит к снижению случайных погрешностей анализа. Кроме того, автоматизация обычно повышает скорость выполнения определений и может привести к уменьшению их доверительных интервалов, позволяя увеличить число параллельных определений, выполняемых за фиксированный промежуток времени. При использовании некоторых методов математического моделирования с применением ПК можно получать более правильную градуировочную характеристику, в значительной мере учесть матричный эффект. Расчеты на ПК позволяют во многих физико-химических и физических методах анализа восстанавливать действительную форму контуров аналитических сигналов и обеспечить более высокое их разрешение, в результате чего повысить точность, снизить предел обнаружения. ПК существенно сокращают затраты труда на обработку результатов анализа, повышают их надежность.

Заключение

Основные этапы гравиметрического анализа

1) расчет массы навески пробы и количества осадителя;

2) пробоподготовка и пробоотбор;

3) взятие навески пробы;

4) растворение навески;

5) осаждение определяемого компонента в виде малорастворимого соединения;

6) фильтрование с целью отделения осадка от раствора;

7) промывание осадка для удаления адсорбированных примесных ионов;

8) высушивание или прокаливание осадка;

9) взвешивание;

10) расчет результатов анализа, статистическая обработка данных.

Последний этап гравиметрического метода можно проводить с помощью персонального компьютера и программ, например, таких как MS Excel.

Завершающей стадией количественного анализа химического состава вещества любым методом является статистическая обработка результатов измерений. Она позволяет оценить систематические и случайные погрешности измерений. Используя приемы математической статистики, можно: рассчитать основные метрологические характеристики методики анализа (оценить воспроизводимость и правильность полученных данных, отбросив результаты, содержащие промахи); определить методом регрессивного анализа вид функциональной зависимости аналитического сигнала от концентрации (содержания) определяемого элемента; рассчитать метрологические характеристики параметров градуировочного графика и результатов анализа; представить результаты статистической обработки в виде компактных табличных данных, позволяющих оценить воспроизводимость и правильность полученных результатов.

Список использованных источников

1. Беляева Т.В., Волынец Н.Ф. Аналитическая химия и физико-химические методы анализа: Методические указания к выполнению лабораторных работ. – СПб.: СЗТУ, 2001. – 47 с.
2. Бурдун Г. Д., Марков Б. Н., Основы метрологии, 2 изд., - М., 1975. – 326 с.
3. Васильев В.П. Аналитическая химия. В 2 ч. Ч. 1. Гравиметрический и титриметрический методы анализа: Учебник. – М.: Высшая школа, 1989. – 320 с.
4. Метрологическое обеспечение производства, под ред. А. А. Тупиченкова. - М.: Дело, 1982. – 326 с.
5. Основы аналитической химии. В 2 кн. Кн. 1. Общие вопросы. Методы разделения: Учебник для вузов / Под ред. Ю.А. Золотова. – М.: Высшая школа, 2012. – 351 с.
6. Отто М. Современные методы аналитической химии. – М.: Техносфера, 2013. – 544 с.
7. Пискарева С.К., Барашков К.М., Ольшанова К.М. Аналитическая химия: Учебник. – М.: Высшая школа, 1994. – 384 с.
8. ЧарыковА.К., Математическая обработка результатов химического анализа, Л., 1984. – 245 с.
9. Шаевич А. Б., Аналитическая служба как система. - М.: Дело, 1981. – 316 с.