锤子
第一章 样品制备的基础知识(8)
上一讲公式(1.9)没有唯一的解,使用不同的 nS 和na相结合可以得到同样的误差值ET,应当基于科学的判断以及样品和分析的费用来选择 nS 和na 的结合。
一个简单的估计分析样品数量的方法是重复进行样品制备和分析,来计算总的标准偏差 s,使用学生 t 分布用下式计算得到给定置信水平需要的样品量:
N=(ts/e)2 (1.10)
式中 t 是对给定置信水平所选择的 t-统计值,e 是可以接受的误差水平,决定 t 的自由度可首先任意选择,之后不断修改一直到所选的值和计算值相匹配。
举例说明
重复进行药物代谢标准样的 HPLC 测定,测定的相对标准偏差在 2 到 5% 之间。几个血清样品样品的测量是通过固相萃取净化,然后进行 HPLC 的测定,结果说明浓度在 5-15 mg/L 之间其标准偏差为 2.5 mg/L,萃取过程显然增加了整个过程的随机误差,要计算需要进行的样品数量,总体平均在95% 置信水平内,样品的平均值必须在 ±1.2 mg/L 之内。
使用方程式 1-10 假设自由度为 10 ,在统计教科书中参考 t-分布,我们得到 t=2.23, s=2.25, 而 e=1.2 mg/L时,n =(2.23×2.5/1.2)2=21.58 或 22。因为 22 远大于 10,所以必须校准,使 t 值符合自由度为21 ,(t=2.08)
n =(2.08×2.5/1.2)2=18.78 或 19,
因为 19 与 22 接近,近似地说需要测试多次的样品。要想减少所测试的样品次数,就会加大误差,或降低置信水平。
(资料来源:“Sample Preparation Techniques in Analytical Chemistry“,Editor J. D. WINEFORDNER,2003)
(RFU)
安装App资料免费下
资料微服务您的资料助手