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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）
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