卫生化学重点打印

《卫生化学重点打印》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第一章绪论一、分析方法的分类1.按分析任务分类定性分析（qualitativeanalysis）：含何种元素、何种官能团定量分析（quantitativeanalysis）：测定组分的相对含量结构分析（structureanalysis）：形态分析、立体结构、结构与活性2.按分析对象分类：无机分析和有机分析3.按待测组分含量分：常量、微量、痕量、超痕量4.按分析手段分类化学分析：以物质的化学反应及其计量关系为基础的分析方法，包括：重量分析和容量分析仪器分析：以物质的物理性质和物理化学性质为基础的分析方法，需要较特殊的仪器，通常称为仪器

2、分析，包括电化学分析、光化学分析、色谱分析、其它仪器分析方法5.按分析目的分类常规分析：例行分析，日常分析仲裁分析：权威机构、法定分析，具法律效力：司法鉴定等二、计量单位第二章样品的采集、保存和预处理一、样品采集的原则：代表性、典型性、适时性二、样品溶液的制备：（一）溶解法：酸性水溶法、水溶液浸出法、碱性水溶液浸出法、有机溶剂浸出法（二）分解法：高温灰化——经高温分解有机物使被测成份能够溶于适当溶剂成可测定状态；低温灰化——利用高频电场作用下产生的激发态氧等离子体消化生物样品中的有机体；湿消化法——利用浓无机酸和强氧化剂消化样品；密封

3、加压——利用高温高压，结合湿消化法消化样品微波消化——密闭加压、湿消化与微波能结合消化样品。三、分离与富集方法：溶剂萃取法、固相萃取法、固相微萃取法、超临界流体萃取法、蒸馏与挥发法、膜分离法第三章分析数据处理与分析工作质量保证一、了解三种误差1、随机误差（偶然误差）：在相同条件下多次测量同一量时，误差的绝对值和符号均以不可预定方式变化的误差。特点：不恒定、难以校正、服从正态分布(统计规律)、单峰性、有界性、抵偿性。原因：仪器波动、读数误差、实验室环境中条件的变化、操作人员的视觉误差和取样误差……减免：增加平行测定的次数2、系统误差：在

4、相同条件下多次测量同一量时，误差的绝对值和符号保持恒定，或在条件改变时按一定规律变化的误差叫系统误差。特点：对分析结果的影响比较恒定；在同一条件下，重复测定，重复出现；影响准确度，不影响精密度；可以消除。原因：方法误差、仪器误差、试剂误差、操作误差减免：采用标准方法,对比实验、校正仪器、作空白实验3、过失误差：测量过程中出现错误造成一、分清准确度与精密度1．准确度：指测量结果与真值的接近程度。准确度的高低用误差的大小来衡量；误差一般用绝对误差和相对误差来表示。绝对误差：相对误差：2．精密度：平行测量的各测量值间的相互接近程度。（1）绝

5、对偏差：单次测量值与平均值之差（2）相对偏差：绝对偏差占平均值的百分比（3）平均偏差：各测量值绝对偏差的算术平均值，用来表示一组数据的精密度。（4）相对平均偏差：平均偏差占平均值的百分比（5）标准偏差：标准偏差又称均方根偏差；用标准偏差比用平均偏差更科学更准确。标准偏差的计算分两种情况：无限次测量有限次测量：（6）平均值的标准偏差（7）相对标准偏差（变异系数）二、有效数字及其运算规则“四舍六入五成双”：舍去部分>5时，进1；舍去部分＝5时，保留末尾成偶数运算法则：1.加减法：以小数点后位数最少的数为准（即以绝对误差最大的数为准）2.乘

6、除法：以有效数字位数最少的数为准（即以相对误差最大的数为准）3.乘方和开方运算：结果有效数字位数与原数据一致。如2.532＝6.40(6.4009)4.对数和反对数运算：对数尾数有效数字位数与真数有效数字位数相同。如Log23.56=1.3721（1.372175……）注意点：（1）分数、比例系数、实验次数等不记位数；（2）第一位数字大于8时，多取一位，如：8.48，按4位算；（3）四舍六入五留双；（4）注意pH计算，[H+]=5.02´10-3；pH=2.299有效数字按小数点后的位数计算。一、可疑数据的取舍解决的问题:判断测定数据

7、是否为离群值，即过失误差的判断方法：Q检验法（适合于3－10次测定）；步骤：（1）数据排列：X1，X2，……，Xn（2）求极差：Xn－X1（3）求可疑数据与相邻数据之差：X可疑－X邻近（4）计算Q值：（5）根据测定次数和要求的置信度，（如90%）查表：（6）将Q与Q表（如Q90）相比，若Q>Q表则该数据可疑，应舍弃这个数据；否则，保留。当数据较少时舍去一个后，应补加一个数据。G（Grubbs，格鲁布斯）检验法，基本步骤：（1）排序：Ｘ1，Ｘ2，Ｘ3，Ｘ4，……（2）求Ｘ和标准偏差S（3）计算G（Tα）值：（4）由测定次数和要求的置信度

8、，查表得G表值（5）比较：若G计算>G表，弃去可疑值，反之保留。由于格鲁布斯(Grubbs)检验法引入了标准偏差，故准确性比Q检验法高。二、显著性检验显著性检验：利用统计学的方法，检验被处理的问题是否存在统计上的显著性差