ISSN:
1618-2650
Keywords:
Mehrkomponentenanalyse
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Genauigkeit von Eichung und Analyse, Zahl der Überbestimmungen
Source:
Springer Online Journal Archives 1860-2000
Topics:
Chemistry and Pharmacology
Description / Table of Contents:
Zusammenfassung Die Genauigkeitskriterien für Mehrkomponenten-Analysenverfahren werden auf statistischer Basis für Eich- und Analysenverfahren untersucht. Die Standardabweichung σ bzw. ihr meßtechnisch allein zugänglicher Schätzwert s erweist sich bei näherem Hinsehen als ungeeignet. Mit Hilfe eines statistischen Verfahrens auf der Basis der Kombinatorik und unter Verwendung von redundanten Eich- und Analysensystemen lassen sich der Erwartungswert Δ und das 2. Moment der Verteilung der Sollwertabweichungen errechnen. Der Erwartungswert Δ E für die Eichung steigt mit der Zahl der Überbestimmung in den Eichproben monoton an; der für die Analysen Δ F fällt monoton, so daß ein gemeinsamer Grenzwert Δ + für die Sollwertabweichungen postuliert werden kann. Er ist eine nur noch Verfahrens- und geräteabhängige Größe und kann zur statistischen Beurteilung der Eichsysteme und der Analysen herangezogen werden. Die Kenngrößen $$G_E = \frac{1}{{\Delta ^ + }}{\text{ }}(\Delta ^ + - \Delta _{\rm E} ){\text{ und }}G_F = \frac{1}{{\Delta ^ + }}{\text{ (}}\Delta _F - \Delta ^ + )$$ bieten sich als Qualitätsmerkmale für die Genauigkeit für Eich- und Analysensysteme an. Beide Größen sind stets positiv und fallen monoton mit steigender Anzahl der Eichproben. Mit der Forderung G E ≤0,2 ist die Mindestzahl der Eichproben festgelegt, die den notwendigen Fehlerausgleich garantiert und auch für die Analysen-proben eine mittlere Sollwertabweichung Δ F , die der der Eichproben nahe kommt, sichert; das 2. Moment der Verteilung der Sollwertabweichungen für Analysen bleibt allerdings auch bei großer Zahl der Eichproben signifikant größer als das der Eichproben.
Notes:
Abstract Precision criteria for multi-component analysis procedures are examined on a statistical basis for calibrating and analytical procedures. The standard deviation σ or its only by measuring approachable estimate s shows to be unsuitable when looked at more closely. By the aid of statistical methods which base on combinatorial rules, and by using redundant calibrating and analytical procedures, the expected value Δ and the second moment of the distribution of the differences of nominal values can be calculated. The expected value Δ E of calibration increases monotonously with the number of over-determinations in calibration samples, while that one for analytical procedures (Δ F ) decreases monotonously, so that there exists a mutual value Δ + for both distributions of differences of nominal values. This is a characteristic magnitude, which only depends on the procedure and the equipment, and it can be applied for the statistical evaluation of calibrating and analytical procedures. The characters $$G_E = \frac{1}{{\Delta ^ + }}{\text{ }}(\Delta ^ + - \Delta _{\rm E} ){\text{ and }}G_F = \frac{1}{{\Delta ^ + }}{\text{ (}}\Delta _F - \Delta ^ + )$$ present themselves as characters of quality for the precision of calibrating and analytical systems. Both characters always are non-negative and decrease monotonously with increasing number of calibration samples. The postulate G E ≤0.2 defines the minimum number of calibration samples, which secures the required compensation of errors as well as an average difference of nominal values for analytical samples Δ F , which is comparable with those for calibration samples. With a great number of calibration samples, however, the second moment is still significantly greater than that one for analytical samples.
Type of Medium:
Electronic Resource
URL:
http://dx.doi.org/10.1007/BF00445640
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