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公司新闻

标准曲线的经典问题,做好标曲就靠它了

点击次数:790发布时间:2020/10/13

标准曲线的经典问题,做好标曲就靠它了


标准曲线的制作中,会有这样那样的问题,比如,常有人问:一定要做5个点?线性相关系数R值必须几个9才达标?标曲是每天都做还是每次都做?标曲是否必须通过原点?
 
  1标准曲线的做法依据?
 
  GB/T22554-2010《基于标准样品的线性校准》中:
 
  1、标准曲线的浓度范围应覆盖正常操作条件下的被测量范围;
 
  2、标准样品的组分尽量与被测样品组分一致;
 
  3、标准样品的浓度值应等距离的分布在被测量范围;
 
  4、标准样品的个数至少应有3个浓度;
 
  5、每个标准点至少重复2次,这个重复是指从稀释开始;
 
  如果国家标准有相应的浓度系列推荐,尽量按国家标准。工作中我们经常采用线性校准,因为线性方程*为简洁。
 
  2什么是校准曲线?
 
  校准曲线包括标准曲线和工作曲线,前者用标准溶液系列直接测量,没有经过预处理过程,这对于样品往往造成较大误差;而后者所使用的标准溶液经过了与样品相同的消解、净化、测量等全过程。
 
  3首先标曲要做几个点?
 
  标准曲线需要几个数据点,是由所检测组分的浓度范围、分析仪响应特性、干扰因素、浓度与检测信号响应类型有关的。
 
  3个点:对于一些低浓度,特别是微量分析,并且浓度范围不是很大的,检测器响应可靠,背景干扰非常小的,则可以选用较少的工作点就行,一般有3个浓度点就足够了,有些甚至可以只用一个浓度点就行,另一个点直接用坐标原点。
 
  4~6 个点:对于平时测量的样品浓度范围较宽,并且检测器响应不完全是一次曲线(直线)的,可以采用二次曲线或分段校正方式,以减少数据偏差,这种情况就需要多用几个数据点,如果不分段,数据点有4~6 个就够用。
 
  至少两个点:但如果是分段校正,则每段需要至少两个数据点。而对于一些样品无浓度范围规律的,特别是一些检测机构,如果分析仪的检测响应可靠,环境因素影响少的,可以做校正曲线。若是环境因素影响大的,则不必做校正曲线,而采用标准加入法或标准加入-一次稀释法反而简便一些。
 
  实际上,我们一般是做五个点(不包括零浓度);一般以检出限的5~10倍为个点,以后根据1倍递增,浓度是浓度的10~20倍为宜(理化分析实验为例)。当然,要根据仪器的灵敏度来调整。
 
  4标曲R值是几个9才合格?
 
  实验室应按检测标准(方法)的要求使用标准溶液或标准物质建立标准曲线。所用标准溶液或标准物质应覆盖被测样品的浓度范围。检测标准(方法)如无具体的要求,至少使用5个标样(除空白外)建立线性标准曲线,每个点重复测定1-3次,对于筛选方法,线性回归方程的相关系数不应低于0.98,对于确证方法,相关系数不应低于0.99。
 
  其实,大于0.99是判断是否为线性相关的一个标准,实际应用中线性大于0.999才是比较理想的。线性在0.99到0.999之间的监测结果只用接近浓度一半(中间浓度)的位置才比较准确,如果线性大于0.999的话,在整个线性范围内都会有一个比较满意的结果。
 
  如果检测的线性不好,可以减少标准的覆盖范围,将标准的浓度调整到待测样品浓度附近,这样结果也是非常准确的。例如,样品的浓度约20ppb,但在0~50ppb范围建立标准曲线,但线性非常不理想,这时可以将标准范围调整到15~25ppb之间,作五个标准。
 
  5标准曲线的检验?
 
  (1)线性检验:
 
  即检验校准曲线的精密度。对于以4~6个浓度单位所获得的测量信号值绘制的校准曲线,分光光度法一般要求其相关系数 | r | ≥0.9990,否则应找出原因并加以纠正,重新绘制合格的校准曲线。
 
  (2)截距检验:
 
  即检验校准曲线的准确度,在线性检验合格的基础上,对其进行线性回归,得出回归方程 y= a+bx ,然后将所得截距a与0作t检验,当取95%置信水平,经检验无显著性差异时,a可做0处理,方程简化为y= bx,移项得x=y/b。在线性范围内,可代替查阅校准曲线,直接将样品测量信号值经空白校正后,计算出试样浓度。
 
  当a与0有显著性差异时,表示校准曲线的回归方程计算结果准确度不高,应找出原因予以校正后,重新绘制校准曲线并经线性检验合格。在计算回归方程,经截距检验合格后投入使用。
 
  回归方程如不经上述检验和处理,就直接投入使用,必将给测定结果引入差值相当于解决a的系统误差。
 
  (3)斜率检验:
 
  即检验分析方法的灵敏度,方法灵敏度是随实验条件的变化而改变的。在完全相同的分析条件下,仅由于操作中的随机误差导致的斜率变化不应超出一定的允许范围,此范围因分析方法的精度不同而异。例如,一般而言,分子吸收分光光度法要求其相对差值小于5%,而原子吸收分光光度法则要求其相对差值小于10%等等。

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