分析化学怎么处理数据

㈠ 化学领域的数据分析方法

1、标准偏差（SD 、Standard Deviation）

一种量度数据分布的分散程度的标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

标准偏差公式：S = Sqr[∑(xn-x平均)^2 /(n-1)]

Sqr……开平方，^……平方

2、相对标准偏差（RSD、Relative Standard Deviation）

相对标准偏差就是指:标准偏差与测量结果算术平均值的比值,用公式表示如下
RSD=SD/X,其中S为标准偏差,X为测量平均值

3、加标回收率

加标回收实验是化学分析中常用的实验方法,也是重要的质控手段,回收率是判定分析结果准确度的量化指标。加标实验及回收率的计算并不复杂,加标方式可根据不同项目、不同分析方法和不同的需要灵活掌握,回收率的计算也各不相同,因此文献[1 ]只给出回收率(记作R) 计算的定义公式:
R = 加标试样测定值 - 试样测定值/加标量×100 %分析化学

呵呵，具体加标回收率的操作 由于文字太多 就不贴出来了，再说也不知道对你到底是否有用。

如果有用的话，可以去下面的网址查看具体操作

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

1 列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。

本课程中的许多实验已列出数据表格可供参考，有一些实验的数据表格需要自己设计，表1．7—1是一个数据表格的实例，供参考。

表1．7—1 数据表格实例

杨氏模量实验增减砝码时，相应的镜尺读数

2 作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1／T为横轴画图，则为一条直线。

要特别注意的是，实验作图不是示意图，而是用图来表达实验中得到的物理量间的关系，同
时还要反映出测量的准确程度，所以必须满足一定的作图要求。

1）作图要求
（1）作图必须用坐标纸。按需要可以选用毫米方格纸、半对数坐标纸、对数坐标纸或极坐标纸等。

（2）选坐标轴。以横轴代表自变量，纵轴代表因变量，在轴的中部注明物理量的名称符号及其单位，单位加括号。

（3）确定坐标分度。坐标分度要保证图上观测点的坐标读数的有效数字位数与实验数据的有效数字位数相同。例如，对于直接测量的物理量，轴上最小格的标度可与测量仪器的最小刻度相同。两轴的交点不一定从零开始，一般可取比数据最小值再小一些的整数开始标值，要尽量使图线占据图纸的大部分，不偏于一角或一边。对每个坐标轴，在相隔一定距离下用整齐的数字注明分度（参阅图1．7—1）。

（4）描点和连曲线。根据实验数据用削尖的硬铅笔在图上描点，点子可用“＋”、“×”、“⊙”等符号表示，符号在图上的大小应与该两物理量的不确定度大小相当。点子要清晰，不能用图线盖过点子。连线时要纵观所有数据点的变化趋势，用曲线板连出光滑而细的曲线（如系直线可用直尺），连线不能通过的偏差较大的那些观测点，应均匀地分布于图线的两侧。
（5）写图名和图注。在图纸的上部空旷处写出图名和实验条件等。此外，还有一种校正图线，例如用准确度级别高的电表校准低级别的电表。这种图要附在被校正的仪表上作为示值的修正。作校正图除连线方法与上述作图要求不同外，其余均同。校正图的相邻数据点间用直线连接，全图成为不光滑的折线（见图1．7—1）。这是因为不知两个校正点之间的变化关系而用线性插入法作的近似处理。

图1．7—1 校准曲线图示例

2）作图举例
表1．7—2所列数据是测量约利秤弹簧伸长与受力的关系。测量弹簧长度使用带有0.1mm游标的米尺。加外力使用的是5个200mg的4级砝码，其误差限很小，对测量结果的不确定度的影响可以忽略。

表1．7—2 弹簧伸长与受力关系数据表

作图示例见图1．7—2。

图1．7—2 作图示例

如果所作图线是一条直线，可以按以下方法求直线的斜率和截距。

直线方程为y＝ax＋b

其斜率（1．7—1）

在所作直线上选取相距较远的两点P1、P2，从坐标轴上读取其坐标值P1（X1，Y1）和P2（X2，Y2）代入式（1．7—1），可求得斜率a。P1、P2两点一般不取原来测量的数据点。为了便于计算，X1、X2两数值可选取整数。在图上标出选取的P1、P2点及其坐标。斜率的有效数字位数要按有效数字运算规则确定。

图1．7—1例中劲度系数

截距b为x=0时的y值，可直接用图线求出。但有的图线x轴的原点不在图上，用延长图线的办法，如果延得太长，稍有偏斜会导致b有很大误差。这时，可采取从图线上再找一点P3（X3，Y3），利用关系式

求得截距b。

用作图法表述物理量间的函数关系直观、简便，这是它的最大优点。但是利用图线确定函数关系中的参数（如直线的斜率和截距）仅仅是一种粗略的数据处理方法。这是由于：①作图法受图纸大小的限制，一般只能有3、4位有效数字；②图纸本身的分格准确程度不高；③在图纸上连线时有相当大的主观任意性。因而用作图法求取的参数，不可避免地会在测量不确定度基础上增加数据处理过程引起的不确定度。一般情况下，用作图法求取的参数，只用有效数字粗略地表达其准确度就可以了。如果需要确定参数测量结果的不确定度，最好采用直接由数据点去计算的方法（如最小二乘法等）求得。

3）曲线改直
按物理量的关系作出曲线虽然直观，但是作图和从图线中获得有关参数却比较困难。许多函数形式可以经过适当变换成为线性关系，即把曲线改成直线，这样既便于作图，也便于求得有关参数。举例如下。

（1）y＝axb，a、b为常数，则lgy＝lga＋blgx，则lgy～lgx直线的斜率为b，截距为lga。

（2）y＝ae-bx，a、b为常数，则lgy＝lga－bx/2.30，lgy～x直线的斜率为－b/2.30，截距为lga。

（3）y＝abx，a、b为常数，则lgy＝lga＋（lgb）x，lgy～x直线的斜率为lgb，截距为lga。

（4）y2＝2px，p为常数，改变后，y＝±√2px，则y为√x的线性函数。

（5）1/y＝a/x＋b，a、b为常数，则1/y～1/x直线的斜率为a，截距为b。

4）用对数坐标纸作图
在某些情况下，变量变化范围很大，或者两物理量之间的关系为指数函数或幂函数时，利用对数坐标纸作图往往更为方便。对数坐标纸的分度与所表示量的对数值成正比，其每一循环（1，2，3，…，9，1）对应于一个数量级，简称级。用对数坐标纸作图时，可根据数据的覆盖范围选取不同的级。全对数坐标纸两个坐标轴都以对数间距分度；半对数坐标纸仅一个坐标以对数间距分度，而另一坐标仍以毫米均匀分度。

曲线改直例（1）可用全对数坐标纸作图。如用实验研究弹簧振子周期T与振子质量m的关系。令T=Amα，A和α待定，测得振子质量m与振动周期T的数据后，就可以用全对数坐标纸作图，还可从图中确定A与α的值。

图1．7—2是在半对数坐标纸上作的半导体热敏电阻的R～1/T关系图（半导体热敏电阻电阻值随温度变化数据见表1．7—3）。因该元件的电阻温度关系为，在普通坐标纸作图将是一条指数曲线，而在半对数纸上作图即为一条直线。

图1．7—3 半对数坐标纸作图示例

表1．7—3 半导体热敏电阻电阻值随温度变化数据

3 最小二乘法
用作图法处理实验数据获得直线的斜率和截距等重要参数虽然简单明了，但是存在相当大的主观成分，结果也往往因人而异。最小二乘法则是一种比较精确的直线拟合方法。它的依据是：对于等精度测量若存在一条最佳拟合直线，那么各测量值与这条直线上的对应点值之差的平方和应为极小。

这里只考虑最简单的直线拟合问题。假定每个数据点的测量都是等精度的，而且x的测量误差很小，可忽略，只有y的测量存在测量误差。

已知所观测的一组数据点（xi,yi）（i＝1，2，…，n），变量x与y有y＝ax＋b ，并且xi的测量误差远小于yi的测量误差。根据最小二乘原理估计a和b的值，应满足测量值yi和直线上的对应点值（axi＋b）之差的平方和为最小，即

（1．7—3）

确定a，b使式（1．7—3）成立的必要条件是：对a和b的一阶偏导数等于零，即

（1．7—4）

于是有

（1．7—5）

整理后写成

（1．7—6）

式中：

联合求解，得

（1．7—7）

要使式（1．7—3）取极小值还需满足充分条件，即其二阶导数大于零，这里不再证明。

衡量数据点在拟合直线两侧的离散程度，仍用标准偏差表示：

（1．7—8）

Sy表示以拟合直线y＝ax＋b求得的y值的标准不确定度的A类分量值。根据不确定度传递关系，可求得斜率a和截距b的标准不确定度A类分量：

（1．7—8）

必须指出，任何一组观测值（xi,yi）都可以通过式（1．7—7）得到系数a、b，也就是说x和y之间存在线性函数关系是预先设定好的，因此这种关系是否可靠需要验证。可以通过相关系数γ来描述两个变量x、y的线性关系的明显程度。

（1．7—9）

γ是绝对值≤1的数，｜γ｜越大，说明两个变量的线性关系越明显。若｜γ｜≈1，说明xi与yi间线性相关强烈；｜γ｜≈0，说明实验数据点分散，xi与yi无线性关系；γ＞0（或γ＜0）表示y随x增加而增加（或y随x增加而减小）。

4 逐差法
对于自变量等间距变化的数据组，常采用逐差法处理一元线性拟合问题。逐差法与作图法相比，它不像作图法拟合直线具有较大的随意性，比最小二乘法计算简单而结果相近，在物理实验中是常用的数据处理方法。设实验数据组（xi,yi）具有线性关系

y＝ax＋b

xi按等间距变化，并且其测量误差远小于y的测量误差。为了进行逐差法拟合直线，把数据分成两组：

进行等间隔逐差（隔n项）：

再利用y＝ax＋b的关系求得一组斜率值：

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）

因为自变量xi等间距变化，且其测量误差可以忽略，则有

（1．7—11）

式中：x为自变量的变化间距；n为逐差间隔数，即为测量次数的1/2。

a的A类不确定度分量

（1．7—12）

由此可见，逐差法处理数据是利用等间隔的数据点连了n条直线，分别求出每条直线的斜率后，再取平均值，得到拟合直线的斜率。

㈡ 化学实验数据处理

18.47，因为后面是5然后5后面如果是偶数的话就不进，是奇数就进，这好像是分析化学上册的内容

㈢ 实验方法和数据分析方法，看看其中数据情况，怎么处理的

实验数据处理的几种方法
物理实验中测量得到的许多数据需要处理后才能表示测量的最终结果。对实验数据进行记录、整理、计算、分析、拟合等，从中获得实验结果和寻找物理量变化规律或经验公式的过程就是数据处理。它是实验方法的一个重要组成部分，是实验课的基本训练内容。本章主要介绍列表法、作图法、图解法、逐差法和最小二乘法。
1.4.1 列表法
列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要做到：
（1）表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
（2）表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
（3）表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
（4）表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
1.4.2 作图法
作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。
作图法的基本规则是：
（1）根据函数关系选择适当的坐标纸（如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等）和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
（2）坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
（3）描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记如“+”、“×”、“·”、“Δ”等符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线（含直线），并使数据点均匀分布在曲线（直线）的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。

㈣ 化学数据处理（例如分析化学实验中的紫外分光光度法）

用origin吧，比较适合初学者，输入x,y很快就出结果了，如果您想深入了解您的数据用matlab，傅里叶变换等各种变换任你折腾！还可以进行各种计算！不足之处就是稍复杂点。

㈤ 常用数据分析处理方法有哪些

1、漏斗分析法

漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。

2、留存分析法

留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。

3、分组分析法

分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志(指标)，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。

4、矩阵分析法

矩阵分析法是指根据事物(如产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也称为矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。

㈥ 试述分析化学中 样品分析的一般步骤有哪些

样品分析一般步骤：
1.首先检测样品的理化指标(pH,粘度，酸值等);
2.对样品进行分离提纯，得到各性状下的单一成分;
3.SEM+EDS，可以通过扫描电镜和能谱，获知形貌、粒径分布、元素半定量等，为后续分析做个参考。
4.FITR，红外光谱分析。通过红外，可以或者很多官能团结构或者直接获得样品成分;
5.进行顶空GC-MS。如果样品是无机和有机混合物，可以获得样品有机物成分;
6.高分辨ICP-MS。可以获知样品全元素分布;
7.核磁;
成分分析需要注意什么问题?
1.有效成分含量太低，在分离过程中获取不到或者被分离手段污染得不到相应成分。
2.样品杂质含量太多，在检测过程中，杂质会对结果造成误判。
3.样品中有同分异构体，这样的成分在检测手段上很难区分。
4.样品中有螯合物或者聚合物，这样分析的结果很难得到原料是什么。
5.样品分离后的产物，在现有数据库中无法匹配到数据。

㈦ 分析化学的一般程序是什么

分析化学的一般程序：

1、取样。

2、分析前处理。

3、实验分析操作。

4、实验数据处理。

分析化学是关于研究物质的组成、含量、结构和形态等化学信息的分析方法及理论的一门科学，是化学的一个重要分支。

是鉴定物质中含有那些组分，及物质由什么组分组成，测定各种组分的相对含量，研究物质的分子结构或晶体。词条介绍了分析化学的发展历史、分析方法、应用领域、误差消除等。

(7)分析化学怎么处理数据扩展阅读：

分析化学的发展阶段：

1、第一个重要阶段

20世纪二三十年代利用当时物理化学中的溶液化学平衡理论，动力学理论，如沉淀的生成和共沉淀现象，指示剂作用原理，滴定曲线和终点误差，催化反应和诱导反应，缓冲作用原理大大地丰富了分析化学的内容，并使分析化学向前迈进了一步.

2、第二个重要阶段

20世纪40 年代以后几十年，第二次世界大战前后，物理学和电子学的发展，促进了各种仪器分析方法的发展，改变了经典分析化学以化学分析为主的局面。

3、第三个重要阶段

自20世纪70年代以来，以计算机应用为主要标志的信息时代的到来，促使分析化学进入第三次变革时期

参考资料来源：网络—分析化学

㈧ 实验数据如何处理

一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：

1.表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。

2.表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。

3.表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。

二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：

1.根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。

2.坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。

3.描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。

4.标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。

实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。

㈨ 分析化学常用的数据处理方法有哪些

一般用电子表格都能够做了的，有些复杂的可以用到origin还有mathlab,SAS等软件处理，

㈩ 3.对于分析化学中的数据处理,你是怎样理解的

对于分析化学中的数据处理主要是误差的处理，包括误差的消除、减小偶然误差，对于随机出差的规律统计计算，有效数据的运算规则等。