实验监测数据统计处理
一、基本概念
⒈真值（x）
在某一时刻和某一位置或状态下，某量的效应体现出客观值或实际值称为真值。
2.误差
分析测定结果与被测组分的真实值之间的差值，可分为优良误差（ea）和相对误差（er）。
3.偏差
个别测量值与多次测量均值之偏离叫偏差（d），它分优良偏差、相对偏差、平均偏差和标准偏差等。
误差的表示方法
偏差
4.准确度
分析结果与假定或*的真值之间的符合程度。用优良误差和相对误差表示。
5.精密度
重复分析均一样品所得测定值的一致程度。较常用标准偏差来表示。
6.有效数字
分析工作中实际能测量到的数字。
7.置信度（p）
多次测定结果的总体平均值落在某一范围内的概率。
二、可疑数据的取舍－q检验法
处理步骤如下：
（1）将测得数据由小到大排列，如x1，x2，x3…xn。求出极差xn－x1
（2）求出可疑数据xn或x1与临近数据之差
q=(xn－xn-1）/xn－x1或
q=(x2－x1）/xn－x1
（3）按上式求出q值。
（4）根据所要求的置信度和测定次数查表10.2得出q值。若计算所得q值大于表中q值，则将该可疑数据舍去。
三、监测结果统计检验－t检验法
样本均值与标准值间显著性差异检验
检查分析方法或操作过程是否存在较大系统误差，可采用已知其真实浓度（含量）为μ的标样进行n次分析，测得平均值为标准偏差为s,按下式计算t计，并将t计与表10.3中相应测定次数及相关置信度水平下的t值进行比较。若t计>t，则存在显著性差异，即分析方法或操作过程存在较大的系统误差，否则不存在显著性差异。
四、监测数据的回归处理与相关分析