分析化學怎麼處理數據

㈠ 化學領域的數據分析方法

1、標准偏差（SD 、Standard Deviation）

一種量度數據分布的分散程度的標准，用以衡量數據值偏離算術平均值的程度。標准偏差越小，這些值偏離平均值就越少，反之亦然。標准偏差的大小可通過標准偏差與平均值的倍率關系來衡量。

標准偏差公式：S = Sqr[∑(xn-x平均)^2 /(n-1)]

Sqr……開平方，^……平方

2、相對標准偏差（RSD、Relative Standard Deviation）

相對標准偏差就是指:標准偏差與測量結果算術平均值的比值,用公式表示如下
RSD=SD/X,其中S為標准偏差,X為測量平均值

3、加標回收率

加標回收實驗是化學分析中常用的實驗方法,也是重要的質控手段,回收率是判定分析結果准確度的量化指標。加標實驗及回收率的計算並不復雜,加標方式可根據不同項目、不同分析方法和不同的需要靈活掌握,回收率的計算也各不相同,因此文獻[1 ]只給出回收率(記作R) 計算的定義公式:
R = 加標試樣測定值 - 試樣測定值/加標量×100 %分析化學

呵呵，具體加標回收率的操作 由於文字太多 就不貼出來了，再說也不知道對你到底是否有用。

如果有用的話，可以去下面的網址查看具體操作

http://hi..com/yyx520/blog/item/5b2560f731afb827730eec6d.html

1 列表法
將實驗數據按一定規律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利於發現相關量之間的物理關系；此外還要求在標題欄中註明物理量名稱、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最後還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和准確度等級、有關環境條件參數如溫度、濕度等。

本課程中的許多實驗已列出數據表格可供參考，有一些實驗的數據表格需要自己設計，表1．7—1是一個數據表格的實例，供參考。

表1．7—1 數據表格實例

楊氏模量實驗增減砝碼時，相應的鏡尺讀數

2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為，取對數後得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1／T為橫軸畫圖，則為一條直線。

要特別注意的是，實驗作圖不是示意圖，而是用圖來表達實驗中得到的物理量間的關系，同
時還要反映出測量的准確程度，所以必須滿足一定的作圖要求。

1）作圖要求
（1）作圖必須用坐標紙。按需要可以選用毫米方格紙、半對數坐標紙、對數坐標紙或極坐標紙等。

（2）選坐標軸。以橫軸代表自變數，縱軸代表因變數，在軸的中部註明物理量的名稱符號及其單位，單位加括弧。

（3）確定坐標分度。坐標分度要保證圖上觀測點的坐標讀數的有效數字位數與實驗數據的有效數字位數相同。例如，對於直接測量的物理量，軸上最小格的標度可與測量儀器的最小刻度相同。兩軸的交點不一定從零開始，一般可取比數據最小值再小一些的整數開始標值，要盡量使圖線占據圖紙的大部分，不偏於一角或一邊。對每個坐標軸，在相隔一定距離下用整齊的數字註明分度（參閱圖1．7—1）。

（4）描點和連曲線。根據實驗數據用削尖的硬鉛筆在圖上描點，點子可用「＋」、「×」、「⊙」等符號表示，符號在圖上的大小應與該兩物理量的不確定度大小相當。點子要清晰，不能用圖線蓋過點子。連線時要縱觀所有數據點的變化趨勢，用曲線板連出光滑而細的曲線（如系直線可用直尺），連線不能通過的偏差較大的那些觀測點，應均勻地分布於圖線的兩側。
（5）寫圖名和圖注。在圖紙的上部空曠處寫出圖名和實驗條件等。此外，還有一種校正圖線，例如用准確度級別高的電表校準低級別的電表。這種圖要附在被校正的儀表上作為示值的修正。作校正圖除連線方法與上述作圖要求不同外，其餘均同。校正圖的相鄰數據點間用直線連接，全圖成為不光滑的折線（見圖1．7—1）。這是因為不知兩個校正點之間的變化關系而用線性插入法作的近似處理。

圖1．7—1 校準曲線圖示例

2）作圖舉例
表1．7—2所列數據是測量約利秤彈簧伸長與受力的關系。測量彈簧長度使用帶有0.1mm游標的米尺。加外力使用的是5個200mg的4級砝碼，其誤差限很小，對測量結果的不確定度的影響可以忽略。

表1．7—2 彈簧伸長與受力關系數據表

作圖示例見圖1．7—2。

圖1．7—2 作圖示例

如果所作圖線是一條直線，可以按以下方法求直線的斜率和截距。

直線方程為y＝ax＋b

其斜率（1．7—1）

在所作直線上選取相距較遠的兩點P1、P2，從坐標軸上讀取其坐標值P1（X1，Y1）和P2（X2，Y2）代入式（1．7—1），可求得斜率a。P1、P2兩點一般不取原來測量的數據點。為了便於計算，X1、X2兩數值可選取整數。在圖上標出選取的P1、P2點及其坐標。斜率的有效數字位數要按有效數字運算規則確定。

圖1．7—1例中勁度系數

截距b為x=0時的y值，可直接用圖線求出。但有的圖線x軸的原點不在圖上，用延長圖線的辦法，如果延得太長，稍有偏斜會導致b有很大誤差。這時，可採取從圖線上再找一點P3（X3，Y3），利用關系式

求得截距b。

用作圖法表述物理量間的函數關系直觀、簡便，這是它的最大優點。但是利用圖線確定函數關系中的參數（如直線的斜率和截距）僅僅是一種粗略的數據處理方法。這是由於：①作圖法受圖紙大小的限制，一般只能有3、4位有效數字；②圖紙本身的分格准確程度不高；③在圖紙上連線時有相當大的主觀任意性。因而用作圖法求取的參數，不可避免地會在測量不確定度基礎上增加數據處理過程引起的不確定度。一般情況下，用作圖法求取的參數，只用有效數字粗略地表達其准確度就可以了。如果需要確定參數測量結果的不確定度，最好採用直接由數據點去計算的方法（如最小二乘法等）求得。

3）曲線改直
按物理量的關系作出曲線雖然直觀，但是作圖和從圖線中獲得有關參數卻比較困難。許多函數形式可以經過適當變換成為線性關系，即把曲線改成直線，這樣既便於作圖，也便於求得有關參數。舉例如下。

（1）y＝axb，a、b為常數，則lgy＝lga＋blgx，則lgy～lgx直線的斜率為b，截距為lga。

（2）y＝ae-bx，a、b為常數，則lgy＝lga－bx/2.30，lgy～x直線的斜率為－b/2.30，截距為lga。

（3）y＝abx，a、b為常數，則lgy＝lga＋（lgb）x，lgy～x直線的斜率為lgb，截距為lga。

（4）y2＝2px，p為常數，改變後，y＝±√2px，則y為√x的線性函數。

（5）1/y＝a/x＋b，a、b為常數，則1/y～1/x直線的斜率為a，截距為b。

4）用對數坐標紙作圖
在某些情況下，變數變化范圍很大，或者兩物理量之間的關系為指數函數或冪函數時，利用對數坐標紙作圖往往更為方便。對數坐標紙的分度與所表示量的對數值成正比，其每一循環（1，2，3，…，9，1）對應於一個數量級，簡稱級。用對數坐標紙作圖時，可根據數據的覆蓋范圍選取不同的級。全對數坐標紙兩個坐標軸都以對數間距分度；半對數坐標紙僅一個坐標以對數間距分度，而另一坐標仍以毫米均勻分度。

曲線改直例（1）可用全對數坐標紙作圖。如用實驗研究彈簧振子周期T與振子質量m的關系。令T=Amα，A和α待定，測得振子質量m與振動周期T的數據後，就可以用全對數坐標紙作圖，還可從圖中確定A與α的值。

圖1．7—2是在半對數坐標紙上作的半導體熱敏電阻的R～1/T關系圖（半導體熱敏電阻電阻值隨溫度變化數據見表1．7—3）。因該元件的電阻溫度關系為，在普通坐標紙作圖將是一條指數曲線，而在半對數紙上作圖即為一條直線。

圖1．7—3 半對數坐標紙作圖示例

表1．7—3 半導體熱敏電阻電阻值隨溫度變化數據

3 最小二乘法
用作圖法處理實驗數據獲得直線的斜率和截距等重要參數雖然簡單明了，但是存在相當大的主觀成分，結果也往往因人而異。最小二乘法則是一種比較精確的直線擬合方法。它的依據是：對於等精度測量若存在一條最佳擬合直線，那麼各測量值與這條直線上的對應點值之差的平方和應為極小。

這里只考慮最簡單的直線擬合問題。假定每個數據點的測量都是等精度的，而且x的測量誤差很小，可忽略，只有y的測量存在測量誤差。

已知所觀測的一組數據點（xi,yi）（i＝1，2，…，n），變數x與y有y＝ax＋b ，並且xi的測量誤差遠小於yi的測量誤差。根據最小二乘原理估計a和b的值，應滿足測量值yi和直線上的對應點值（axi＋b）之差的平方和為最小，即

（1．7—3）

確定a，b使式（1．7—3）成立的必要條件是：對a和b的一階偏導數等於零，即

（1．7—4）

於是有

（1．7—5）

整理後寫成

（1．7—6）

式中：

聯合求解，得

（1．7—7）

要使式（1．7—3）取極小值還需滿足充分條件，即其二階導數大於零，這里不再證明。

衡量數據點在擬合直線兩側的離散程度，仍用標准偏差表示：

（1．7—8）

Sy表示以擬合直線y＝ax＋b求得的y值的標准不確定度的A類分量值。根據不確定度傳遞關系，可求得斜率a和截距b的標准不確定度A類分量：

（1．7—8）

必須指出，任何一組觀測值（xi,yi）都可以通過式（1．7—7）得到系數a、b，也就是說x和y之間存在線性函數關系是預先設定好的，因此這種關系是否可靠需要驗證。可以通過相關系數γ來描述兩個變數x、y的線性關系的明顯程度。

（1．7—9）

γ是絕對值≤1的數，｜γ｜越大，說明兩個變數的線性關系越明顯。若｜γ｜≈1，說明xi與yi間線性相關強烈；｜γ｜≈0，說明實驗數據點分散，xi與yi無線性關系；γ＞0（或γ＜0）表示y隨x增加而增加（或y隨x增加而減小）。

4 逐差法
對於自變數等間距變化的數據組，常採用逐差法處理一元線性擬合問題。逐差法與作圖法相比，它不像作圖法擬合直線具有較大的隨意性，比最小二乘法計算簡單而結果相近，在物理實驗中是常用的數據處理方法。設實驗數據組（xi,yi）具有線性關系

y＝ax＋b

xi按等間距變化，並且其測量誤差遠小於y的測量誤差。為了進行逐差法擬合直線，把數據分成兩組：

進行等間隔逐差（隔n項）：

再利用y＝ax＋b的關系求得一組斜率值：

a1＝（yn+1－y1）／（xn+1－x1）

a2＝（yn+2－y2）／（xn+2－x2）

…

ai＝（yn+i－yi）／（xn+i－xi）

…

an＝（y2n－yn）／（x2n－xn）

取平均值

（1．7—10）

因為自變數xi等間距變化，且其測量誤差可以忽略，則有

（1．7—11）

式中：x為自變數的變化間距；n為逐差間隔數，即為測量次數的1/2。

a的A類不確定度分量

（1．7—12）

由此可見，逐差法處理數據是利用等間隔的數據點連了n條直線，分別求出每條直線的斜率後，再取平均值，得到擬合直線的斜率。

㈡ 化學實驗數據處理

18.47，因為後面是5然後5後面如果是偶數的話就不進，是奇數就進，這好像是分析化學上冊的內容

㈢ 實驗方法和數據分析方法，看看其中數據情況，怎麼處理的

實驗數據處理的幾種方法
物理實驗中測量得到的許多數據需要處理後才能表示測量的最終結果。對實驗數據進行記錄、整理、計算、分析、擬合等，從中獲得實驗結果和尋找物理量變化規律或經驗公式的過程就是數據處理。它是實驗方法的一個重要組成部分，是實驗課的基本訓練內容。本章主要介紹列表法、作圖法、圖解法、逐差法和最小二乘法。
1.4.1 列表法
列表法就是將一組實驗數據和計算的中間數據依據一定的形式和順序列成表格。列表法可以簡單明確地表示出物理量之間的對應關系，便於分析和發現資料的規律性，也有助於檢查和發現實驗中的問題，這就是列表法的優點。設計記錄表格時要做到：
（1）表格設計要合理，以利於記錄、檢查、運算和分析。
（2）表格中涉及的各物理量，其符號、單位及量值的數量級均要表示清楚。但不要把單位寫在數字後。
（3）表中數據要正確反映測量結果的有效數字和不確定度。列入表中的除原始數據外，計算過程中的一些中間結果和最後結果也可以列入表中。
（4）表格要加上必要的說明。實驗室所給的數據或查得的單項數據應列在表格的上部，說明寫在表格的下部。
1.4.2 作圖法
作圖法是在坐標紙上用圖線表示物理量之間的關系，揭示物理量之間的聯系。作圖法既有簡明、形象、直觀、便於比較研究實驗結果等優點，它是一種最常用的數據處理方法。
作圖法的基本規則是：
（1）根據函數關系選擇適當的坐標紙（如直角坐標紙，單對數坐標紙，雙對數坐標紙，極坐標紙等）和比例，畫出坐標軸，標明物理量符號、單位和刻度值，並寫明測試條件。
（2）坐標的原點不一定是變數的零點，可根據測試范圍加以選擇。，坐標分格最好使最低數字的一個單位可靠數與坐標最小分度相當。縱橫坐標比例要恰當，以使圖線居中。
（3）描點和連線。根據測量數據，用直尺和筆尖使其函數對應的實驗點准確地落在相應的位置。一張圖紙上畫上幾條實驗曲線時，每條圖線應用不同的標記如「+」、「×」、「·」、「Δ」等符號標出，以免混淆。連線時，要顧及到數據點，使曲線呈光滑曲線（含直線），並使數據點均勻分布在曲線（直線）的兩側，且盡量貼近曲線。個別偏離過大的點要重新審核，屬過失誤差的應剔去。

㈣ 化學數據處理（例如分析化學實驗中的紫外分光光度法）

用origin吧，比較適合初學者，輸入x,y很快就出結果了，如果您想深入了解您的數據用matlab，傅里葉變換等各種變換任你折騰！還可以進行各種計算！不足之處就是稍復雜點。

㈤ 常用數據分析處理方法有哪些

1、漏斗分析法

漏斗分析法能夠科學反映用戶行為狀態，以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用於網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利。

3、分組分析法

分組分析法是根據數據分析對象的特徵，按照一定的標志(指標)，把數據分析對象劃分為不同的部分和類型來進行研究，以揭示其內在的聯系和規律性。

4、矩陣分析法

矩陣分析法是指根據事物(如產品、服務等)的兩個重要屬性(指標)作為分析的依據，進行分類關聯分析，找出解決問題的一種分析方法，也稱為矩陣關聯分析法，簡稱矩陣分析法。

㈥ 試述分析化學中 樣品分析的一般步驟有哪些

樣品分析一般步驟：
1.首先檢測樣品的理化指標(pH,粘度，酸值等);
2.對樣品進行分離提純，得到各性狀下的單一成分;
3.SEM+EDS，可以通過掃描電鏡和能譜，獲知形貌、粒徑分布、元素半定量等，為後續分析做個參考。
4.FITR，紅外光譜分析。通過紅外，可以或者很多官能團結構或者直接獲得樣品成分;
5.進行頂空GC-MS。如果樣品是無機和有機混合物，可以獲得樣品有機物成分;
6.高分辨ICP-MS。可以獲知樣品全元素分布;
7.核磁;
成分分析需要注意什麼問題?
1.有效成分含量太低，在分離過程中獲取不到或者被分離手段污染得不到相應成分。
2.樣品雜質含量太多，在檢測過程中，雜質會對結果造成誤判。
3.樣品中有同分異構體，這樣的成分在檢測手段上很難區分。
4.樣品中有螯合物或者聚合物，這樣分析的結果很難得到原料是什麼。
5.樣品分離後的產物，在現有資料庫中無法匹配到數據。

㈦ 分析化學的一般程序是什麼

分析化學的一般程序：

1、取樣。

2、分析前處理。

3、實驗分析操作。

4、實驗數據處理。

分析化學是關於研究物質的組成、含量、結構和形態等化學信息的分析方法及理論的一門科學，是化學的一個重要分支。

是鑒定物質中含有那些組分，及物質由什麼組分組成，測定各種組分的相對含量，研究物質的分子結構或晶體。詞條介紹了分析化學的發展歷史、分析方法、應用領域、誤差消除等。

(7)分析化學怎麼處理數據擴展閱讀：

分析化學的發展階段：

1、第一個重要階段

20世紀二三十年代利用當時物理化學中的溶液化學平衡理論，動力學理論，如沉澱的生成和共沉澱現象，指示劑作用原理，滴定曲線和終點誤差，催化反應和誘導反應，緩沖作用原理大大地豐富了分析化學的內容，並使分析化學向前邁進了一步.

2、第二個重要階段

20世紀40 年代以後幾十年，第二次世界大戰前後，物理學和電子學的發展，促進了各種儀器分析方法的發展，改變了經典分析化學以化學分析為主的局面。

3、第三個重要階段

自20世紀70年代以來，以計算機應用為主要標志的信息時代的到來，促使分析化學進入第三次變革時期

參考資料來源：網路—分析化學

㈧ 實驗數據如何處理

一是列表法。列表法就是將一組實驗數據和計算的中間數據依據一定的形式和順序列成表格。列表法可以簡單明確地表示出物理量之間的對應關系，便於分析和發現資料的規律性，也有助於檢查和發現實驗中的問題，這就是列表法的優點。設計記錄表格時要滿足以下幾點：

1.表格設計要合理，以利於記錄、檢查、運算和分析。

2.表格中涉及的各物理量，其符號、單位及量值的數量級均要表示清楚。但不要把單位寫在數字後。

3.表中數據要正確反映測量結果的有效數字和不確定度。列入表中的除原始數據外，計算過程中的一些中間結果和最後結果也可以列入表中。

此外，表格要加上必要的說明。通常情況下，實驗室所給的數據或查得的單項數據應列在表格的上部，說明寫在表格的下部。

二是作圖法。作圖法是在坐標紙上用圖線表示物理量之間的關系，揭示物理量之間的聯系。作圖法既有簡明、形象、直觀、便於比較研究實驗結果等優點，它是一種最常用的數據處理方法。作圖法的基本規則是：

1.根據函數關系選擇適當的坐標紙(如直角坐標紙，單對數坐標紙，雙對數坐標紙，極坐標紙等)和比例，畫出坐標軸，標明物理量符號、單位和刻度值，並寫明測試條件。

2.坐標的原點不一定是變數的零點，可根據測試范圍加以選擇。，坐標分格最好使最低數字的一個單位可靠數與坐標最小分度相當。縱橫坐標比例要恰當，以使圖線居中。

3.描點和連線。根據測量數據，用直尺和筆尖使其函數對應的實驗點准確地落在相應的位置。一張圖紙上畫上幾條實驗曲線時，每條圖線應用不同的標記符號標出，以免混淆。連線時，要顧及到數據點，使曲線呈光滑曲線(含直線)，並使數據點均勻分布在曲線(直線)的兩側，且盡量貼近曲線。個別偏離過大的點要重新審核，屬過失誤差的應剔去。

4.標明圖名，即做好實驗圖線後，應在圖紙下方或空白的明顯位置處，寫上圖的名稱、作者和作圖日期，有時還要附上簡單的說明，如實驗條件等，使讀者一目瞭然。作圖時，一般將縱軸代表的物理量寫在前面，橫軸代表的物理量寫在後面，中間用「～」聯接。

實驗數據的處理離不開繪製成表，列表法和作圖法還是有一定區別的。科研工作者在處理數據時，要注意根據實驗數據的特點，選擇是用列表法還是作圖法。

㈨ 分析化學常用的數據處理方法有哪些

一般用電子表格都能夠做了的，有些復雜的可以用到origin還有mathlab,SAS等軟體處理，

㈩ 3.對於分析化學中的數據處理,你是怎樣理解的

對於分析化學中的數據處理主要是誤差的處理，包括誤差的消除、減小偶然誤差，對於隨機出差的規律統計計算，有效數據的運算規則等。