分析化学课程知识点总结

翰林百特出品1分析化学课程知识点总结第一章绪论第一节分析化学及其任务和作用定义：研究物质的组成、含量、结构和形态等化学信息的分析方法及理论的科学，是化学学科的一个重要分支，是一门实验性、应用性很强的学科第二节分析方法的分类一、按任务分类定性分析：鉴定物质化学组成（化合物、元素、离子、基团）定量分析：测定各组分相对含量或纯度结构分析：确定物质化学结构（价态、晶态、平面与立体结构）二、按对象分类：无机分析，有机分析三、按测定原理分类（一）化学分析定义：以化学反应为为基础的分析方法，称为化学分析法.分类：定性分析重量分析：用称量方法求得生成物W重量定量分析滴定分析：从与组分反应的试剂R的浓度和体积求得组分C的含量反应式：mC+nR→CmRnXVW特点：仪器简单，结果准确，灵敏度较低，分析速度较慢，适于常量组分分析（二）仪器分析：以物质的物理或物理化学性质为基础建立起来的分析方法。仪器分析分类：电化学分析(电导分析、电位分析、库伦分析等）、光学分析（紫外分光光度法、红外分光光度法、原子吸收分光光度核磁共振波谱分析等）、色谱分析（液相色谱、气相色谱等）、质谱分析、放射化学分析、流动注射分析、热分析特点：灵敏，快速，准确，易于自动化，仪器复杂昂贵，适于微量、痕量组分分析四、按被测组分含量分类-常量组分分析：1%；微量组分分析：0.01%~1%；痕量组分分析；0.01%五、按分析的取样量分类试样重试液体积常量分析0.1g10ml半微量0.1～0.01g10～1ml微量10～0.1mg1～0.01ml超微量分析0.1mg﹤0.01ml六、按分析的性质分类：例行分析（常规分析）、仲裁分析第三节试样分析的基本程序1、取样（采样）：要使样品具有代表性，足够的量以保证分析的进行2、试样的制备：用有效的手段将样品处理成便于分析的待测样品，必要时要进行样品的分离与富集。3、分析测定：要根据被测组分的性质、含量、结果的准确度的要求以及现有条件选择合适的测定方法。4、结果的计算和表达：根据选定的方法和使用的仪器，对数据进行正确取舍和处理，合理表达结果。第二章误差和分析数据处理-章节小结（一）1．基本概念及术语翰林百特出品2准确度：分析结果与真实值接近的程度，其大小可用误差表示。精密度：平行测量的各测量值之间互相接近的程度，其大小可用偏差表示。系统误差：是由某种确定的原因所引起的误差，一般有固定的方向（正负）和大小，重复测定时重复出现。包括方法误差、仪器或试剂误差及操作误差三种。偶然误差：是由某些偶然因素所引起的误差，其大小和正负均不固定。有效数字：是指在分析工作中实际上能测量到的数字。通常包括全部准确值和最末一位欠准值（有±1个单位的误差）。t分布：指少量测量数据平均值的概率误差分布。可采用t分布对有限测量数据进行统计处理。F检验：比较两组数据的方差（S2），确定它们的精密度是否存在显著性差异，用于判断两组数据间存在的偶然误差是否显著不同。(用来做什么？考点)检验步骤：计算两组数据方差的比值F，查单侧临界临界值21,,ffF比较判断:两组数据的精密度不存在显著性差别，S1与S2相当。两组数据的精密度存在着显著性差别，S2明显优于S1。（二）t检验：将平均值与标准值或两个平均值之间进行比较，以确定它们的准确度是否存在显著性差异，用来判断分析方法或操作过程中是否存在较大的系统误差。（用来做什么？考点）1.平均值与标准值（真值）比较检验步骤：a)计算统计量t，nSxtb）查双侧临界临界值fP,t比较判断:1)当t≥fP,t时，说明平均值与标准值存在显著性差异，分析方法或操作中有较大的系统误差存在，准确度不高；2)当tfP,t时，说明平均值与标准值不存在显著性差异，分析方法或操作中无明显的系统误差存在，准确度高。2.平均值与平均值比较：两个平均值是指试样由不同的分析人员测定，或同一分析人员用不同的方法、不同的仪器测定。检验步骤：计算统计量t，式中SR称为合并标准偏差：查双侧临界临界值fP,t（总自由度f=n1+n2－2）比较判断:当t≥fP,t时，说明两个平均值之间存在显著性差异，两个平均值中至少有一个存在较大的系统误差；当tfP,t时，说明两个平均值之间不存在显著性差异，两个平均值本身可能没有系统误差置信水平与显著性水平：指在某一t值时，测定值x落在μ±tS范围内的概率，称为置信水平（也称置信度或置信概率），用P表示；测定值x落在μ±tS范围之外的概率（1－P），称为显著性水平，用α表示。置信区间与置信限：系指在一定的置信水平时，以测定结果x为中心，包括总体平均值μ在内的可信范围，)(212221SSSSF21,,ffaFF21,,ffaFF212121nnnnsxxtR2nn1ns1nss21222121R翰林百特出品3即μ＝x±uσ，式中uσ为置信限。分为双侧置信区间与单侧置信区间。显著性检验：用于判断某一分析方法或操作过程中是否存在较大的系统误差和偶然误差的检验。包括t检验和F检验。2．重点和难点（1）准确度与精密度的概念及相互关系准确度与精密度具有不同的概念，当有真值（或标准值）作比较时，它们从不同侧面反映了分析结果的可靠性。准确度表示测量结果的正确性，精密度表示测量结果的重复性或重现性。虽然精密度是保证准确度的先决条件，但高的精密度不一定能保证高的准确度，因为可能存在系统误差。只有在消除或校正了系统误差的前提下，精密度高的分析结果才是可取的，因为它最接近于真值（或标准值），在这种情况下，用于衡量精密度的偏差也反映了测量结果的准确程度。（2）系统误差与偶然误差的性质、来源、减免方法及相互关系系统误差分为方法误差、仪器或试剂误差及操作误差。系统误差是由某些确定原因造成的，有固定的方向和大小，重复测定时重复出现，可通过与经典方法进行比较、校准仪器、作对照试验、空白试验及回收试验等方法，检查及减免系统误差。偶然误差是由某些偶然因素引起的，其方向和大小都不固定，因此，不能用加校正值的方法减免。但偶然误差的出现服从统计规律，因此，适当地增加平行测定次数，取平均值表示测定结果，可以减小偶然误差。二者的关系是，在消除系统误差的前提下，平行测定次数越多，偶然误差就越小，其平均值越接近于真值（或标准值）。（3）有效数字保留、修约及运算规则保留有效数字位数的原则是，只允许在末位保留一位可疑数。有效数字位数反映了测量的准确程度，绝不能随意增加或减少。在计算一组准确度不等（有效数字位数不等）的数据前，应采用“四舍六入五留双”的规则将多余数字进行修约，再根据误差传递规律进行有效数字的运算。几个数据相加减时，和或差有效数字保留的位数，应以小数点后位数最少（绝对误差最大）的数据为依据；几个数据相乘除时，积或商有效数字保留的位数，应以相对误差最大（有效数字位数最少）的数据为准，即在运算过程中不应改变测量的准确度。有效数字1.定义：为实际能测到的数字。有效数字的位数和分析过程所用的测量仪器的准确度有关。有效数字＝准确数字+最后一位欠准的数（±1）如滴定管读数23.57ml，4位有效数字。称量质量为6.1498g，5位有效数字2.“0”的作用：作为有效数字使用或作为定位的标志。例：滴定管读数为20.30毫升,有效数字位数是四位。表示为0.02030升，前两个0是起定位作用的，不是有效数字，此数据仍是四位有效数字。3.规定（1）改变单位并不改变有效数字的位数。20.30ml0.02030L（2）在整数末尾加0作定位时，要用科学计数法表示。例：3600→3.6×103两位→3.60×103三位（3）在分析化学计算中遇到倍数、分数关系时，视为无限多位有效数字。（4）pH、pC、logK等对数值的有效数字位数由小数部分数字的位数决定。[H+]=6.3×10-12[mol/L]→pH=11.20两位（5）首位为8或9的数字，有效数字可多计一位。例92.5可以认为是4位有效数；有效数字的运算法则（一）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）例：50.1+1.45+0.5812=52.1δ±0.1±0.01±0.0001（二）乘除法：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）δ±0.0001±0.01±0.00001例：0.0121×25.64×1.05782=0.328RE±0.8%±0.4%±0.009%（三）乘方、开方：结果的有效数字位数不变8.4254.6275.256.7翰林百特出品4（四）对数换算：结果的有效数字位数不变[H+]=6.3×10-12[mol/L]→pH=11.20两位（4）有限测量数据的统计处理与t分布通常分析无法得到总体平均值μ和总体标准差σ，仅能由有限测量数据的样本平均值和样本标准差S来估计测量数据的分散程度，即需要对有限测量数据进行统计处理，再用统计量去推断总体。由于和S均为随机变量，因此这种估计必然会引进误差。特别是当测量次数较少时，引入的误差更大，为了补偿这种误差，可采用t分布（即少量数据平均值的概率误差分布）对有限测量数据进行统计处理。（5）置信水平与置信区间的关系置信水平越低，置信区间就越窄，置信水平越高，置信区间就越宽，即提高置信水平需要扩大置信区间。置信水平定得过高，判断失误的可能性虽然很小，却往往因置信区间过宽而降低了估计精度，实用价值不大。在相同的置信水平下，适当增加测定次数n，可使置信区间显著缩小，从而提高分析测定的准确度。（6）显著性检验及注意问题t检验用于判断某一分析方法或操作过程中是否存在较大的系统误差，为准确度检验，包括样本均值与真值（或标准值）间的t检验和两个样本均值间的t检验；F检验是通过比较两组数据的方差S2，用于判断两组数据间是否存在较大的偶然误差，为精密度检验。两组数据的显著性检验顺序是，先由F检验确认两组数据的精密度无显著性差别后，再进行两组数据的均值是否存在系统误差的t检验，因为只有当两组数据的精密度或偶然误差接近时，进行准确度或系统误差的检验才有意义，否则会得出错误判断。需要注意的是：①检验两个分析结果间是否存在着显著性差异时，用双侧检验；若检验某分析结果是否明显高于（或低于）某值，则用单侧检验；②由于t与F等的临界值随α的不同而不同，因此置信水平P或显著性水平α的选择必须适当，否则可能将存在显著性差异的两个分析结果判为无显著性差异，或者相反。（7）可疑数据取舍在一组平行测量值中常常出现某一、两个测量值比其余值明显地偏高或偏低，即为可疑数据。首先应判断此可疑数据是由过失误差引起的，还是偶然误差波动性的极度表现？若为前者则应当舍弃，而后者需用Q检验或G检验等统计检验方法，确定该可疑值与其它数据是否来源于同一总体，以决定取舍。（8）数据统计处理的基本步骤进行数据统计处理的基本步骤是，首先进行可疑数据的取舍（Q检验或G检验），而后进行精密度检验（F检验），最后进行准确度检验（t检验）。（9）相关与回归分析相关分析就是考察x与y两个变量间的相关性，相关系数r越接近于±1，二者的相关性越好，实验误差越小，测量的准确度越高。回归分析就是要找出x与y两个变量间的函数关系，若x与y之间呈线性函数关系，即可简化为线性回归。(10)误差的传递：误差的传递分为系统误差的传递和偶然误差的传递。1.系统误差的传递①和、差的绝对误差等于各测量值绝对误差的和、差R=x+y-zδR=δx+δy-δz②积、商的相对误差等于各测量值相对误差的和、差R=xy/z2.偶然误差的传递①和、差结果的标准偏差的平方，等于各测量值的标准偏差的平方和。R=x+y-z②积、商结果的相对标准偏差的平方，等于各测量值的相对标准偏差的平方和。R=xy/z3.测量值的极值误差在分析化学中，若需要估计一下整个过程可能出现的最大误差时，可用极值误差来表示。它假设在最不利的情况下各种误差都是最大的，而且是相互累积的，计算出结果的误差当然也是最大的，故称极值误差。(11)提高分析结果准确度的方法1、系统误差的判断与评估（1）对照试验：选用组成与试样相近的标准试样，在相同条