當(dāng)我們用光譜儀進行測量時，我們希望相信所獲得的結(jié)果。無論我們測量成分或厚度，無論我們采用XRF、OES或LIBS進行分析，我們都希望所獲得的結(jié)果盡可能準(zhǔn)確。

信任我們的測量結(jié)果的步是理解我們對準(zhǔn)確性的定義。

準(zhǔn)確性定義

在光譜學(xué)中，準(zhǔn)確性是衡量我們的測量值與期望值有多接近的尺度。（我們希望期望值是真實值，但由于我們無法知道真實值，因此我們使用期望值這個術(shù)語。）

準(zhǔn)確性取決于兩個因素：

• 精密度。測量值重復(fù)性。如果使用運行相同程序的相同設(shè)備在同一點多次測量同一樣品，結(jié)果的可重復(fù)性如何？

• 正確度。如果進行幾次測量，平均值是否與期望值相匹配？這也稱為“平均值的準(zhǔn)確性”。

下圖說明了精密度和正確度如何共同影響準(zhǔn)確性。

Institut für Informatik - Humboldt-Universität zu Berlin

https://www2.informatik.hu-berlin.de/~hochmuth/praez.shtml

由此可知，有可能獲得良好精密度，但也有可能獲得差的正確度。并且有可能獲得高正確度（平均值的準(zhǔn)確性）和差的精密度。為獲得真正準(zhǔn)確的結(jié)果，我們既需要高精密度又需要正確度。

不同的誤差類型

在解決我們希望減少的誤差之前，我們應(yīng)該先討論我們想要消除的誤差。

過失誤差

我們的首要任務(wù)是檢查并消除測量中的過失誤差。通過觀察上述圖表，我們會發(fā)現(xiàn)，一個過失誤差將導(dǎo)致測量結(jié)果*位于綠色區(qū)域之外，并且可能會被視為異常。制備過程中的樣品污染等工藝誤差可能導(dǎo)致過失誤差。缺陷樣品亦如此，例如，測量區(qū)域中的空腔或運行不正確的測量程序也會導(dǎo)致過失誤差。通過培訓(xùn)和使用正確的程序，可以避免過失誤差。

我們必須假設(shè)測量系統(tǒng)中存在兩種誤差類型：

• 系統(tǒng)誤差

系統(tǒng)誤差通常與正確度有關(guān)，并在測量樣品的平均值和預(yù)期結(jié)果之間給出一致的偏差。造成這類誤差的原因在于設(shè)備缺乏維護、部件磨損或校準(zhǔn)不良等設(shè)備故障。由于偏差對于確定的關(guān)注區(qū)域內(nèi)的每個測量值均一致，因此可以測量偏移量，然后將校正系數(shù)合并到樣品測量值中。定期校準(zhǔn)和維護可以減少系統(tǒng)誤差。

• 隨機誤差

隨機誤差與精密度有關(guān)。隨機變化越大，測量精密度越低，誤差幅度越大。不同于系統(tǒng)誤差，這類誤差是不可預(yù)測的，并且使用統(tǒng)計方法進行估計。這些測量波動可能由樣品的不均勻性、測量環(huán)境的微小變化以及用于校準(zhǔn)的參考樣品的測量不確定性造成。目標(biāo)是通過良好的程序和維護良好的設(shè)備，盡可能提高精密度。

如何獲得您信任的結(jié)果

事實上，您能*相信結(jié)果的方法是您了解讀數(shù)的誤差范圍。在每次測量中，由于測量系統(tǒng)的局限性和其中的隨機波動，總會存在誤差范圍。為獲得盡可能準(zhǔn)確的讀數(shù)，我們應(yīng)消除過失誤差，減少系統(tǒng)誤差和隨機誤差，然后在商定的置信度內(nèi)接受并計算剩余的誤差范圍。

從本質(zhì)上講：在置信度為95%的情況下，鉻成分為20%+/-0.2%，這是一個值得信賴的結(jié)果。而這種說法：鉻成分為20%，是不完整且不可靠的結(jié)果。

想了解更多？

可通過簡單的計算來確定系統(tǒng)誤差（平均值偏移）。隨機誤差遵循統(tǒng)計學(xué)模型。我們將在指南“探索真值”中向您展示如何計算這兩種類型的誤差。請點擊下載指南。