Tài liệu Giáo trình sai số trong hoá phân tích

Chương 1 Các dạng sai số trong hoá phân tích

1.1. Sai số và cách biểu diễn sai số

Sai số (error) là sự sai khác giữa các giá trị thực nghiệm thu được so với giá trị

mong muốn. Tất cả các số liệu phân tích thu được từ thực nghiệm đều mắc sai số. Sai

số phép đo dẫn đến độ bất ổn của số liệu phân tích.

1.1.1.Sai số tuyệt đối (EA) (Absolute error): Là sự sai khác giữa giá trị đo được (xi) với

giá trị thật hay giá trị đã được chấp nhận (kí hiệu là à hoặc xt).

EA = xi - à

Sai số tuyệt đối có giá trị âm hoặc dương, cùng thứ nguyên với đại lượng đo và

không cho biết độ chính xác của phương pháp.

1.1.2. Sai số tương đối (ER) (Relative error): Là tỷ số giữa sai số tuyệt đối và giá trị

thật hay giá trị đã được chấp nhận.

ER =

à

ưà i x hay ER % =

à A

E

. 100%

* Sai số tương đối cũng có thể biểu diễn dưới dạng phần nghìn (parts per

thousand-ppt)

ER = à

A E

. 1000 (ppt)

* Sai số tương đối cũng có giá trị âm hoặc dương và không có thứ nguyên.

Thí dụ 1.1: Kết quả xác định hàm lượng aspirin trong một mẫu chuẩn được biểu

diễn ở hình 1.1.

Hàm lượng đúng của aspirin trong mẫu chuẩn là 200 mg. Như vậy, phép đo

mắc sai số tuyệt đối từ -4mg đến +10mg và sai số tương đối từ -2% đến +5% (hay

20ppt đến 50ppt).

195 200 205 210

Sai số tuyệt đối (EA : mg) -5 0 5 10

Sai số tương đối (Er : % ) -2,5 0 2,5 5

Hình 1.1: Sai số tuyệt đối và sai số tương đối khi phân tích aspirin trong mẫu chuẩn.

1.2. Phân loại sai số

1.2.1.Sai số hệ thống hay sai số xác định (Systematic or determinate error):

Là loại sai số do những nguyên nhân cố định gây ra, làm cho kết quả phân tích

cao hơn giá trị thực (sai số hệ thống dương -positive bias) hoặc thấp hơn giá trị thật (sai

số hệ thống âm–negative bias).

Sai số hệ thống phản ánh độ đúng của phương pháp phân tích. Hầu hết các sai số

hệ thống có thể nhận biết được và được loại trừ bằng số hiệu chỉnh nhờ phân tích mẫu

chuẩn hay loại trừ nguyên nhân gây ra sai số.

2

Các nguyên nhân gây sai số hệ thống có thể gồm:

- Sai số do phương pháp hay quy trình phân tích như: Phản ứng hoá học không hoàn

toàn, chỉ thị đổi màu chưa đến điểm tương đương, do ion cản trở phép xác định

- Sai số do dụng cụ như: dụng cụ chưa được chuẩn hoá, thiết bị phân tích sai, môI

trường phòng thí nghiệm không sạch .

- Sai số do người phân tích như: mắt nhìn không chính xác, cẩu thả trong thực

nghiệm, thiếu hiểu biết, sử dụng khoảng nồng độ phân tích không phù hợp, cách lấy

mẫu phiến diện, dùng dung dịch chuẩn sai, hoá chất không tinh khiết, do định kiến cá

nhân (như phân tích kết quả sau dựa trên kết quả trước) .

Sai số hệ thống gồm:

- Sai số hệ thống không đổi (constant determinate error): loại sai số này không

thuộc vào kích thước mẫu (mẫu nhiều hay ít). Do đó, khi kích thước mẫu tăng thì ảnh

hưởng của sai số này hầu như không đáng kể và được loại trừ bằng thí nghiệm trắng

(blank sample).

- Sai số hệ thống biến đổi (proportional determinate error): loại sai số này tỷ lệ

với kích thước mẫu phân tích, khoảng cách giữa các trị đo luôn biến đổi theo hàm

lượng (nồng độ), do đó rất khó phát hiện.

Sai số hệ thống biến đổi rất khó phát hiện trừ khi biết rõ thành phần hoá học của

mẫu và có cách loại trừ ion cản.

Sai số hệ thống không đổi và biến đổi được biểu diễn trên đồ thị hình 2.

* Cách loại trừ sai số hệ thống:

- Tiến hành thí nghiệm trắng: là thí nghiệm không có chất phân tích và có thành

phần nền