定一量资料名词解释

定量性的名词解释~

如果是定量性能，要根据要求确定最低性能特征，所用方法必须有以下特征：总不确定度(包括取样)、分析方法自身所要求的不确定度要求、定量限(含基体)、检测限(含基体)和线性等。
(1)准确度(accuracy)
准确度是指分析测量结果与真值之间的一致程度。准确度通常被分为两部分来研究：“正确度”(trueness)和“精密度”(precision)。(方法的)正确度是指一组(产生于方法的)结果的平均值与真值(true value)之间的接近程度。正确度通常以偏移(bias)来表示。“精密度”是测量结果之间相互接近程度的一个量度，通常以标准偏差这样的方式来表示，它描述了测量结果的分散程度。目前准确度越来越普遍的表示是“测量不确定度”。
(2)正确度(trueness)
实际评估正确度依赖于某个方法所得结果的平均值与已知值的比较，也就是说，正确度是相对一个参考值(即真值或者约定真值)来评估的。评估正确度有两种可用的方法：通过与一个已定值物质的参考值或与来自于另一已表征(确认)方法的参考值进行对照检查。理想的参考值可以溯源到国际标准。有证标准物质一般被认为可以提供可溯源的值，因此常常被采用。参考值就是有证标准物质(CRM)的标准值(认定值)。应该注意的是参考值，不管是认定的值或者是其他的值可能是绝对的(absolute，可溯源到SI单位的)或者约定的(conventiona1)，也就是说，通常对于一个特定的用途而协商一致的。
用标准物质来检验正确度，需要确定一组重复测试的平均值和标准偏差，与标准物质的特性量值进行比较。理想的标准物质是经认定、天然基体标准物质，近似于目标样品。
显然。这类物质十分有限。因而，根据实际情况的用于确认方法的标准物质可以是：
①用纯的有证标准物质或者其他的具有合适的纯度和稳定性的物质标记的代表性物质；
②稳定性经过内部检验并且用于内部质量控制，严格定值的代表性物质。
为保证方法确认适合目的要求，标准物质的选择可能要受到最终用途的影响。对于法规要求的(regulatory)工作，应使用相关的有证标准物质，理想的是基体匹配的标准物质。对于在内部工作中长期使用的方法，应采用稳定的内部标准物质或有证标准物质。对于临时性或要求不严格的工作，自制的标准(prepared standard)或标记物(spike)通常就足够了。
检查替代方法时，通常采用有证标准物质，内部用标准或者代表性样品作为测试样品，比较两种方法对相同的样品所测得的结果。由于有证标准物质具有已知的稳定性和均匀性，同时又能给出相对于国际标准的偏差，因此，采用有证标准物质具有一定的优势。
(3)偏移(bias)
偏移有两个组成部分，方法偏移和实验室偏移。方法偏移来源于方法固有的系统误差，实验室偏移来源于该实验室特有的附加系统误差及其对方法的诠释。实际上，一个实验室只能估计组合偏移。
根据使用标准物质得到的结果，以及与其他实验室利用相同方法所得结果的比较，确定在方法确认中得到的总偏移。
大多数情况下，偏移测量应采用适当的标准物质和标准方法，考虑标准物质值的不确定度和最终应用所需的准确度水平，这一过程还需考虑方法的精密度。偏移是否可以接受应该在测得的总偏移基础上来考虑，最好进行统计学显著性检验。
(4)回收率(recovery)
回收率是准确度评价中的重要指标。通常进行回收率评价的方式有两种，采用有证标准物质的方式和采用在样品中添加分析物的方式。 如果可以获得相应的有证标准物质，工作人员也许可以开展标准物质回收率的研究。回收率(recovery)就是将提取物测定的结果和标准物质对应的认定值相比较的百分率。如果标准物质是采用天然材料生产定值得到的，而不是通过将被分析物添加到基体材料中形成的合成标准物质，则回收率研究应该能够准确地代表实际测试部分的提取情况。
(5)精密度(precision)
精密度是指在特定条件下，相互独立的测量结果之间的一致程度。方法的“精密度”通常是在特定环境条件下确定的，在实际测量中，环境条件可能会有很大的变化。两种最常见的精密度量度为“重复性”(repeatability)和“再现性”(reproducibility)。它们代表着人们能够得到的对精密度的两种极端的量度方式。
①重复性(repeatability)
重复性是用一种方法在短时间内用一台仪器，同一操作者对一种单一的被分析物进行测量时得到的。通过分析工作范围内的不同浓度的标准物质和经添加的样品空白，获得在每一个浓度下测定重复性标准偏差。通过重复性标准偏差σr或者sr，可以计算出重复性限“r”。该值可以使分析人员用来确定在重复性条件下一个样品在重复分析中的差异是否显著。
②再现性(reproducibility)
再现性是用一种方法在较长时间内使用不同仪器，不同操作者对一种单一的被分析物进行测量时得到的。如果在同一个实验室内，这种方法被称为“期间精密度”(intermediate precision)；如果是在不同实验室进行，需要进行协作研究。
分析工作范围内的不同浓度的标准物质和经添加的样品空白，获得在每一个浓度下测定再现性标准偏差。通过再现性标准偏差σR。或者sR。可以计算出再现性限“R”。该值可以使分析人员用来确定在再现性条件下一个样品在重复分析中的差异是否显著。
精密度通常用标准偏差或者相对标准偏差来描述。重复性和再现性通常依赖于被分析物的浓度。因此应在多个浓度条件下进行测定。如果相关，则应建立精密度与被分析物浓度之间的关系。在这种情况下，相对标准偏差更为有用。
(6)检测限(1imit of detection，LoD)
检测限是在给定的置信度内定性检出样品中被测物的最小浓度或最小量。当测量是在较低的被分析物含量或性能水平的情况下进行时，如痕量分析，知道方法所能测知的最低被分析物浓度或特性值是很重要的。检测的概率不可能从0突然变到1。方法确认时，通常“空白+3s”法就可满足要求。当用于法规或指标符合性时，使用IU—PAC和其他国际权威组织提供的概念可能更加适宜。建议在使用时指出检测限定义的出处。在色谱分析时，LoD一般为3倍信噪比响应值对应的样品分析物浓度或含量。
(7)定量限(limit of quantification，LoQ)
定量限(LoQ)严格意义上是以可接受的重复性精密度和正确度水平，可以测定的被分析物的最低浓度。根据不同的惯例，定量限也被定义为样品空白值加上5、6或者10倍空白平均值的标准偏差所对应的被分析物的浓度。定量限有时也被称作“检测限”(1imit of determidtion)。LoQ是一个指示值。
注意，无论是LoD还是IoQ都不代表在这个浓度水平上不可能进行定量测量。它仅表示在LoD区域内实际结果的相关不确定度大小趋于可比。
(8)灵敏度(sensitivity)
这是响应曲线的有效梯度，也就是随着被分析物浓度变化而发生的仪器响应的变化。当仪器响应与浓度之间的线性关系已经确立，也就是在方法的线性范围内，响应曲线的截距已经确定时，灵敏度是定量分析计算和公式使用中的一个有用的参数。
(9)工作范围和线性范围(working&linear ranges)
方法可以应用的被分析物的浓度范围是指实际测量的溶液浓度范围或者适当的特性量值范围。在浓度范围的低端，极限因子是检测限或定量限的值。在浓度范围的高端，极限是根据仪器响应系统的各种不同影响来确定的。在工作范围之内可能存在线性响应范围。在线性范围内，信号响应与被分析物浓度或者特性值之间有线性关系。线性范围的宽度可以在工作范围的评估过程中确定。通常，线性关系的检查至少需要10个不同浓度／特性值。
当使用日常方法时，为计划所需的校准程度，工作范围和线性范围的评估也是很有用的。建议要研究工作范围内的变化情况。在线性范围内，确定校准直线的斜率，一个校准点也许就足够了。然而在工作范围的其他区域，则需要进行多点(6个以上为宜)校准。方法有效并不要求仪器对浓度的响应是完美的，但要求每天的曲线应该是重复的。注意：根据来自于基体的干扰作用，工作范围和线性范围对于不同的基体可能是不同的。方法应用于某类仪器时，也许应该考虑“灵敏度”、“鉴别力”(discrimination)、鉴别力阈(discrimination threshold)和“响应时间”。

计量资料指连续的数据，通常有具体的数值，如身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素和白蛋白等。
在计量过程中，认为所使用量具和仪器是标准的，用它们来校准、检定受检量具和仪器设备，以衡量和保证使用受检量具仪器进行测量时所获得测量结果的可靠性。
计量资料的数据分布特征有三种情况：集中趋势（涉及量：均数、几何均数、中位数）、离散程度（涉及量：极差、百分位数和四分位数间距、方差、标准差、变异系数）、分布形状（正态分布、偏态分布）；计量资料的统计推断包括参数估计和假设检验。

扩展资料
统计描述：
1、集中趋势
（1）算术平均是平均数水平，应用甚广，最适用于对称分布，特别是正态分布；
（2）几何均数是平均增（减）倍数，它应用于等比资料，对数正态分布；
（3）中位数是位次居中的观察值水平，应用于偏态分布，分布不明，或分布末端无确定值情况。
2、离散程度
描述一组计量资料离散趋势的常用指标有极差、百分位数、四分位数间距、方差、标准差和变异系数等，其中方差和标准差最常用。
集中趋势和离散程度的指标分别反映资料的不同特征，作为资料的总结性统计量，在统计描述时两类指标要求一起使用，如正态或近似正态分布的资料常用均数±标准差，偏态分布的资料常用中位数和四分位数间距。
参考资料来源：百度百科-计量资料
参考资料来源：百度百科-计量

定量资料，又称计量资料（measurement data）、数值资料（numerical data）或尺度资料（scale data），是对观察对象测量指标的数值大小所得的资料，观察指标是定量的，表现为数值大小。

例如：身高（cm），体重（Kg），细胞数（个），人口数（人），等。

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