吸光光度法的靈敏度與準確度-資料下載頁
2025-08-11 13:06本頁面
【導讀】一.靈敏度的表示方法:摩爾吸光系數(shù)(?越大,靈敏度越高:. 104～5×104為中等靈敏度;T-透光率讀數(shù)誤差。實際工作中，應控制T在10～70％,*顯色劑在測定波長處無明顯吸收。*反應生成的有色化合物組成恒定，穩(wěn)定。*顯色條件易于控制，重現(xiàn)性好。如不能通過控制酸度和掩蔽的辦法消除干擾，則需采取分離法。例:鄰二氮菲光度法測Li2CO3中的Fe，參比溶液為不含Li2CO3樣品的所有試劑。2）加入等量干擾組分到空白溶液中,作參比.2)磷的測定:DNA中含P～%,RNA中含P～%,苯丙氨酸、蛋白質(zhì)等。間硝基酚酸形均無色.依據(jù)滴定過程中溶液吸光度變化來確定終點的滴定分析方法。
【正文】 理論上，系統(tǒng)誤差是可以通過試驗條件及試驗過程的仔細操作而控制的。實際上一些主要的系統(tǒng)性偏差較易控制，而有些細微偏差則較難控制。 49 三、隨機誤差的規(guī)律性 32 1 321%%0圖 隨機誤差的分布模式 )(?f 以大豆品種蛋白質(zhì)含量的測定為例，若從一批種子中抽取100份樣品，分別進行蛋白質(zhì)含量的測定，若無系統(tǒng)偏差的干擾，則所獲 100個數(shù)據(jù)，將其平均數(shù)當作理論真值 ，根據(jù) ???? ??? y 可計算出 100個誤差值。這 100個誤差值有“＋”有“－”，平均起來正負相抵消等于 0。若將其畫成坐標圖，接近于一個對稱的鐘形圖 (圖 ），在靠近 0的＋、－范圍內(nèi)出現(xiàn)的誤差次數(shù)多，越遠離 0出現(xiàn)的次數(shù)越少。 50 四、隨機誤差的層次性 仍以大豆品種蛋白質(zhì)含量測定為例，可以看到大豆蛋白質(zhì)測定中抽取樣品時，因為取樣過程的隨機性存在取樣的隨機誤差，對于同一份樣品，由于測定過程中的隨機因素導致存在隨機誤差，兩者雖都是隨機誤差，但發(fā)生的時段或?qū)哟尾灰粯?，因此，隨機誤差具有層次性。這里前一階段的是取樣誤差，后一階段的是測定過程誤差。此時，觀測值可表示為： ??? ???y51 五、試驗誤差的控制 根據(jù)以上關于試驗誤差來源的分析，研究工作者為保證試驗結(jié)果的正確性，必須針對各種可能的系統(tǒng)偏差原因預防多種多樣的系統(tǒng)誤差；同時針對不同階段、不同層次偶然性因素造成的隨機誤差分別盡量控制這種不同階段、不同層次上發(fā)生的隨機誤差，使之盡量縮小。 52 第四節(jié) 試驗統(tǒng)計學的發(fā)展和本課程的主要內(nèi)容 一、試驗統(tǒng)計學的發(fā)展 二、本課程的主要內(nèi)容 53 ?17世紀 Pascal 和 Fermat的概率論； ?18世紀 De Moivre、 Laplace和 Gauss的正態(tài)分布理論； ?19世紀達爾文應用統(tǒng)計方法研究生物界的連續(xù)性變異； ?孟德爾應用統(tǒng)計方法發(fā)現(xiàn)顯性、分離、獨立分配等遺傳 定律； ?Karl Pearson用統(tǒng)計方法研究進化問題，并創(chuàng)建了 Biometrika雜志； ?Galton研究了親子身高的回歸問題； ?20世紀以來 Gosset用實驗方法發(fā)現(xiàn)了 t分布； 一、試驗統(tǒng)計學的發(fā)展 54 ?Fisher提出了方差分析，建立了試驗設計的三大原理，并提出了隨機區(qū)組、拉丁方等試驗設計，還將統(tǒng)計方法用之于研究數(shù)量性狀的基因效應； ?Yates、 Yule等發(fā)展了一系列的試驗設計包括后來的混雜設計和不完全區(qū)組設計等； ?英國 Rothamsted試驗場在生物統(tǒng)計和田間試驗設計方面卓有貢獻； ?Neyman和 . Pearson建立了統(tǒng)計推斷的理論； 55 ?Snedecor建立了統(tǒng)計實驗室并出版了“ Statistical Methods Applied to Experiment in Agriculture and Biology”； ?Wald建立序貫分析和統(tǒng)計決策函數(shù)的理論； ?Cochran和 Cox系統(tǒng)地歸納了試驗設計和抽樣方法研究 的進展，出版了“ Experimental Design”和“ Sampling Technique”二書； ?Kempthorne將統(tǒng)計方法應用于數(shù)量性狀的遺傳研究， 出版了“ An Introduction to Geic Statistics”； ?而 Mather則出版了“ Biometrical Geics”。 56 二、本課程的主要內(nèi)容 本課程包括 7個單元 15章。 第一單元在介紹科學研究基本過程、試驗方案制訂和試驗誤差及其控制的基礎上進一步講述田間試驗的誤差來源、土壤差異和控制誤差的小區(qū)技術、試驗設計、實施規(guī)則以及試驗數(shù)據(jù)的獲取。 第二單元從樣本試驗數(shù)據(jù)最基本的描述統(tǒng)計開始，進而介紹研究對象總體的理論分布、統(tǒng)計數(shù)的抽樣分布及其概率計算。 57 第三單元在誤差理論的基礎上引入通過假設測驗進行統(tǒng)計推斷的基本方法，介紹平均數(shù)比較的 u測驗、 t測驗和F測驗，以及計數(shù)資料的 測驗及其應用等。 第四單元承上啟下介紹參數(shù)估計方法包括矩法、最小二乘法和極大似然法等。 第五單元進入 2個及 2個以上變數(shù)間的回歸與相關分析，包括一元、多元線性回歸與相關，以及曲線回歸。第六單元為方差分析的進一步應用，介紹單因素、多因素及不完全區(qū)組試驗結(jié)果的統(tǒng)計分析。 第七單元介紹應用于調(diào)查研究的抽樣調(diào)查方法、抽樣結(jié)果的統(tǒng)計分析以及抽樣方案的設計。 2?
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