¿Cuáles son las principales causas de los errores de medición encontrados en los experimentos? ¿Qué paso del experimento es particularmente importante? ¡urgente!

Primero, el error sistemático

El error sistemático es la principal fuente de errores en el análisis cuantitativo y tiene un gran impacto en la precisión de los resultados de las mediciones. Es causada por ciertos factores regulares en el proceso de análisis, por lo que su impacto en los valores medidos es relativamente constante. Las características de los errores sistemáticos son "reproducibilidad" y "unidireccionalidad". Es decir, bajo las mismas condiciones, aparecerá repetidamente durante mediciones repetidas; haciendo que los resultados de la medición sean sistemáticamente altos y bajos, es decir, produciendo siempre errores positivos o negativos, sin oscilaciones, a veces positivos y a veces negativos. Si puede descubrir la causa del error e intentar medir su tamaño, entonces el error del sistema se puede reducir o eliminar mediante la corrección, por lo que también se denomina error medible.

Existen varias causas principales de errores sistemáticos.

(1) Errores de método

Los errores de método se originan por imperfecciones o defectos en el propio método de análisis. Por ejemplo, la reacción no se completa cuantitativamente, la influencia de los componentes que interfieren, el punto final de la titulación es inconsistente con el punto estequiométrico en el análisis de titulación, la pérdida por disolución del precipitado en el análisis gravimétrico, la influencia de la precipitación y la posprecipitación, etc. , puede provocar resultados de medición altos o bajos del sistema.

(2) Errores de instrumentos y reactivos

Los errores del instrumento ocurren porque el instrumento es inexacto o no está calibrado. Por ejemplo, debido al desgaste o la corrosión, la masa real del peso no coincide con la masa nominal; la calibración del recipiente o instrumento de análisis de titulación es inexacta e incorrecta debido a la corrosión del recipiente experimental, se introducen componentes extraños; Sin embargo, los reactivos impuros y las trazas de impurezas en el agua destilada pueden introducir errores en los reactivos.

Los errores causados ​​por los dos factores anteriores generalmente no varían de persona a persona.

(3) Errores operativos

Debido a que la operación real del analista es diferente del procedimiento operativo correcto, se producen errores operativos. Por ejemplo, utilizar una muestra no representativa; descomposición incompleta de la muestra o control inadecuado de determinadas condiciones de reacción.

A diferencia de la situación anterior, algunos errores son causados ​​por factores subjetivos de los analistas. Este tipo de error se denomina "error personal". Por ejemplo, al juzgar el color del punto final de la titulación, algunas personas están acostumbradas a que sea oscuro y otras a que sea claro al leer el volumen del valorante, algunas personas están en el lado alto y otras en el lado alto; el lado bajo. Otros operadores tienen un sesgo de "las personas antes que ellos mismos", especialmente aquellos sistemas donde los puntos finales no son obvios. No prestaron atención al cambio de color de la solución, sino que siempre miraron la escala de la bureta y juzgaron el punto final basándose en los resultados anteriores, lo que provocó errores operativos. La magnitud del error operativo puede variar de persona a persona, pero suele ser constante para el mismo operador.

En segundo lugar, errores aleatorios

En mediciones paralelas, incluso si se elimina la influencia de los errores sistemáticos, los datos obtenidos siguen siendo desiguales, lo que es el resultado de errores aleatorios. A diferencia de los errores sistemáticos, los errores aleatorios son causados ​​por algunos factores aleatorios, como pequeños cambios en la temperatura, la humedad, la presión del aire y el voltaje del circuito externo durante la medición; la influencia del polvo; analista al manejar cada muestra Matices e incertidumbres en las lecturas. Estos factores son difíciles de percibir o controlar para las personas y son inevitables. El error aleatorio es el resultado de la acción combinada de estos factores aleatorios. No sólo provoca fluctuaciones en los resultados de la medición, sino que también hace que los valores medidos se desvíen del valor real. Por las razones anteriores, la característica del error aleatorio es que su tamaño y signo son difíciles de predecir y no se pueden corregir, por lo que el error aleatorio también se denomina error accidental o error no medido.

Para un número limitado de mediciones, los errores aleatorios parecen irregulares. Sin embargo, después de repetidas mediciones un número considerable de veces, se encontrará que su apariencia obedece a leyes estadísticas y puede reducirse aumentando adecuadamente el número de mediciones paralelas.

Aunque los errores sistemáticos y los errores aleatorios tienen diferentes propiedades y diferentes métodos de procesamiento, a menudo coexisten y, en ocasiones, son difíciles de distinguir. Por ejemplo, en el análisis gravimétrico, el error sistemático es causado por la absorción de humedad de la muestra durante el proceso de pesaje, pero el grado de absorción de humedad es accidental. Para poner otro ejemplo, el error de calibración de la bureta es un error sistemático, pero en el trabajo de análisis general, a menudo no se corrige porque el error es pequeño y se trata como un error aleatorio.

Además de las dos razones anteriores, también existen errores causados ​​por errores del operador durante el proceso de análisis. Por ejemplo, pérdida de muestra, errores de adición de reactivos, errores de registro o cálculo, etc. , a veces ni siquiera se puede encontrar la causa exacta. La negligencia es un factor importante que causa grandes errores de medición, pero es esencialmente un error y no tiene las propiedades de los errores anteriores.

Como analista, debemos fortalecer nuestro sentido de responsabilidad, cultivar un estilo de trabajo riguroso y meticuloso y seguir estrictamente los procedimientos operativos para evitar errores. Si hay datos con grandes errores en los valores de medición, se deben analizar las razones. Si es causado por negligencia, se deben eliminar para garantizar la precisión y confiabilidad de los resultados de la medición.