保证分析检测数据可靠性的一些关键问题

摘要

前言

重视消除分析检测误差产生的五大因素

重视对分析检测数据误差的准确表述

重视对分析检测数据有疑问时的解决方法

由于工作中样品溶液与标准溶液基体一致是很难做到的，基体中有无干扰可以通过加标回收实验确定：即在被测样品中加入标准物质，测定其回收率，这是目前国内外各种实验室中常用而又方便确定检测数据可靠性（准确度）的方法。但是，加标回收仍需要注意以下几个问题：

　　1）若样品浓度小于测定下限时，则加入测定下限（标准系列浓度最低点）的浓度，否则无效。

　　2）作标准曲线时：实验点不少于5个点(最好7个点)，有人只做3个点不妥，太少了。

　　3）加标回收时需要加3个水平的添加量，因为回收率视含量不同而有差异。加标点的位置应该是三个（线性范围的两端各一点、线性范围中间取一点）。

重视相关系数r与斜率b的关系，避免误判分析测试数据的可靠性

　　从仪器学理论和分析化学的角度来看，我们平日所讲的标准曲线又称校正曲线，其理论依据是郎伯－比尔定律。即：

A=KLC

　　式中：A为吸光度；K为系数；L为光程；C为试样浓度。

　　现代分析仪器自动化水平都较高，都带有计算机及配套软件。在测定标准浓度溶液后，都能通过计算机自动获得相应的吸光度，根据回归方程y=bx+a，自动给出校正曲线及校正曲线的相关系数（r）、斜率（b）和截距（a）。但吸光度A与试样浓度C之间的关系A=f(C)只是相关关系，只有当r≈1时，吸光度A与试样浓度C之间的关系才可近似地看作线性函数关系，最终根据测得的样品吸光度A值直接由A=f(C)反求试样浓度C值。当r偏离1较大时，则根据测得的吸光度A值直接由A=f(C)反求试样浓度C值将产生较大的误差。所以，注重 r 这个重要数据是对的。

　　但是，许多科技工作者只是单一的注重 r 这个重要数据，专门追求r值的大小，并且主要根据r值来对检测结果下结论，这就不对了。他们只看r值达到了几个“9”，并且很多科技工作者片面追求相关系数是否达到三个9以上：他们认为r值达到0.999,就算测定结果准确了。这是不对的，为什么？因为多数实验室忽略了斜率的变化。测定中的吸光度是随浓度的变化而改变的，如果浓度不准确，如标样浓度变小，吸光度也随之变小,反之亦然。根据回归方程y=bx+a,斜率b增大,吸光度也随之增大。所以即使相关系数好，测定结果也不一定准确。往往在接受质控考核中会遇到这个问题，我们应引起重视。

　　例如，测定水中的Mn时，作者和邹宗富等参加国家实验室比对考核时，测试结果雷同：三个实验室对Mn的测试时，相关系数都在0.9996以上，仪器都是使用国产TAS-990，国家给定的标准参考物质浓度：0.16±0.02 µg/ml，三个实验室用TAS-990测定Ｍn的结果：1、2实验室考核合格；3实验室考核不合格。三个实验室测定结果如下表：

表中所示，三个实验室测试结果中，r值都为三个“9”，但是斜率在第三个实验室的测试数据中不正常。最后导致测试结果的浓度也不正常。致使第3个实验室考核不及格。所以r值不能完全代表实验的有效性。

测量方法至少包括抽样，样品前处理和仪器测定三个部分组成。除样品的代表性（送样只对送样负责、采样对批量负责）、合理的前处理外，还要朔源仪器的检定。当对某样品测定时，无论选用哪种分析方法，都要用化学组成形态与样品相似的标准参考物质同时进行测量，只有标准参考物质的测量结果在证书值给定范围内，才能说明测量结果的可靠性。这也说明了标准参考物质的重要性。

据分析仪器（仪器学理论）和仪器分析（分析化学理论）的理论，很多分析都是相对测量，所以标准特别重要。一般情况下，要求试样浓度应尽量在标准系列的中间。例如食品等需要消解的样品，根据卫生部食品标准方法，AAS石墨炉法测Pb的标系为：10～80 ng/ml。若称样量2 g，经微波消解后定容为10 ml待测，测得的样品Pb的含量，按卫生部标准计算则为0.2（µg）×2（样品量）/10 ml=40 ng/ml。这个结果很好，在标系范围内，并且在标系中间。

任何分析检测工作的结果很容易引入误差，测定值往往与真实值不同。因此，一定要重视这些误差对测定结果可能产生的影响，并要控制在一个很小范围内。例如：测定水中的Pb，其测定值为11.0 ng/mL；采用生活饮用水国家卫生标准（10.0ng/mL）衡量，则11.0 ng/mL超标。但是若对10 ng/mL的Pb标准溶液，进行多次测定，其浓度可能在8.0～12.0 ng/mL范围内变化，从测定误差考虑，饮用水中的Pb也可认为11.0 ng/mL不超标，也可以判定合格。所以分析测试工作者对数据的分析和处理结论都很重要。

1)当采用不同分析方法对同一样品进行重复测定所得结果一致，则检测数据可靠。

　　2)采用不同类型仪器（紫外、液相；AAS、滴定等）对同一样品进行重复测定所得结果一致，则检测数据可靠。

　　3)同一类型的不同仪器（例如不同型号的液相、不同型号的紫外等）对同一样品进行重复测定所得结果一致，则检测数据可靠。

　　4)用统计学方法检验.统计检验表明，多次测试结果其差异不明显时（或数据在误差要求范围内时），则可认为测试数据可靠。

　　有些分析工作者在调试国产仪器时，经常使用进口仪器的测试数据来作参照。但他们并不注意比较仪器的档次、仪器的测试条件、被测试样的情况。例如在验收某国产紫外仪器（国产某1901型紫外分光光度计）时，相关方要求一定要用三个月以前、曾用某进口仪器（进口某5000型紫外分光光度计）验收测试时用过的样品来做比较。然而，该国产仪器厂商的工程师不清楚进口仪器的型号、档次、测试条件，而且相关方也不提供用于做对比的进口仪器技术指标，只强调国产仪器测试数据、谱图一定要与进口仪器测试的数据和谱图完全一致才行。经过多次调试、检测，这台仪器还是不能达到相关方的要求。

　　后来，经咨询作者并与相关方讨论协商，最终提出了具体解决方案：一是重新配置同样的样品测试，二是找到原进口仪器比对测试。应作者要求，在找到原比对的进口仪器后、在同样条件下，用这台进口仪器当场再测试存放三个月之久的样品，最终检测结果与该进口仪器原来测试的数据、谱图完全不同，但与当时参与验收的国产仪器现场测试结果（数据、谱图）完全一致。为什么会产生这个现象呢？因为试样放置了三个月，已发生化学变化，自然不可能与三个月以前的测试结果相同。

　　还有一些药物分析工作者或药检工作者，他们根据药典要求进行药品中重金属元素（致癌物质）的分析检测，并将某些药品在AAS仪器上得到的数据与药典上要求的数据相比较来考核仪器性能。然而，他们并严格不按照药典的要求来配制或处理试样，一旦发现数据不符就下结论说仪器不好，这也是不妥的。为什么？前面说过，试样的处理、配制（称样、量具、溶剂）对分析测试结果有很大影响，如果不注意认真处理试样，极易导致测试数据误差的产生。此外，在仪器条件方面，虽然药典（标准）上有明确的检测方法要求，但是有时药典（标准）未讲明具体仪器条件。因此，一旦发现检测数据与药典（标准）不符时，还要认真改变仪器条件后反复测试，这样才能得出正确的结论。

　　曾经某医院一位医务工作者要买一台国产专用AAS来测试Cu、Zn、Ca、Mg、Fe，招标时有两家同类国产仪器厂商竞争。为了挑选一台好的仪器，该医院提出要求将这两款专用仪器（价值仅几万元RMB/台）的测试数据与美国PE公司AA-800（价值超过80万RMB/台）检测的数据与进口AAS仪器比较，哪台仪器测试数据与进口品牌仪器最接近就买哪台仪器。而巧合的是进口AA-800正处在故障阶段（稳定性不好），并且还尚未修复，所以这种比较是不妥的，比出的结果是不正确的。

　　作者在这里再次强调，也恳请大家记住：比较检测结果时，一定要同类、同档次的仪器才可以比较，不能用低档的751UVS测试数据与中、高档仪器TU-1901、Cary6000i的测试数据比较。同样，也不能将一台行业专用AAS仪器测试数据与进口通用高端AA-800检测数据来比较。这个问题应该怎样解决？作者认为：如果这位医务工作者自己配制一个样品，对他来讲是已知的试样，而对这两家国产仪器的竞争者是盲样，将这两款仪器分别对该样品进行测试，看谁的数据与实际值最接近，然后在再综合评价仪器，谁的测试结果好就买谁的仪器，这才是正确的做法。

这是所有分析检测工作者必须注重的问题，也是保证分析检测数据可靠性好的最重要的问题之一。作者列举如下几个要点，便于读者理解：

正确理解精度、精密度和准确度的关系

精度、精密度、准确度这些指标大家经常用到，但是很多人仍搞不清他们的关系。有的科技工作者讲：“分析检测仪器中没有准确度一说”；有人认为“精密度或重复性就是准确度”。这些都是错误的概念。精密度或重复性是指的多次测量中的离散性，如：3次或5次测量结果中，最大值与最小值之差即为重复性。精度包含准确度（Accuuracy）、精密度（Precision），这个问题大家也经常模糊不清。准确度则是指实际测量的值与真值或理论值之差，精密度表征重复性或离散性，一般取平均值表示。精密度和准确度是完全不同的两个概念。Owen[9]为了说明准确度和精密度或重复性的区别，为了澄清国际上的错误观念，用打靶的例子作了精辟的说明，详见下图所示：

图中：(a)－精密度和准确度都不好；(b)－精密度好，准确度差；(c)－精密度差，但准确度好；(d)－精密度和准确度都好；又可叫“精度”好。

检测限是表征仪器检测能力的指标，表征仪器的灵敏度。可以指明对某个物质的最小检测量（如HPLC对萘的检测限为10-9 mg/mL等），也可用S/N表示，一般用S/N=2为定性检测限。而定量检测时，有人用S/N=10表征检测限；但是一般用S/N=3（我国很多标准规定用S/N=2），也有用3倍标准偏差作为检测限的。测定限是指能测出的数据，与N无关。检测限和测定限的区别如下图：

它们是广大分析检测科技工作者使用最多一个指标，用于表征分析检测的离散性或重复性。但是在具体应用时，很多科技工作者的操作不规范。有人作3次平行数据、有人作5次平行数据，这些都是不妥的。作者认为，做SD测量时应该至少作6次以上，所以有些标准规定平行数据不得少于6次就是这个道理。

　　相对标准偏差RSD是指在同一条件下，对同一试样多次重复测量，测量结果相互符合的程度或离散性，又叫精密度或重复性。

　　精密度通常用统计方法来计算；如：对于同一试样，在相同条件下进行多次测量，测出某值Xi，并求出多次测量的平均值X：

此时，标准偏SD（又可以用σ表示）可由下式求得：

式中的σ为标准偏差；n为测定次数， Xi 为第i次测量的值。X为多次测量的平均值。此时，相对标准偏差一般惯用RSD表示：RSD＝SD/X´100％

　　当我们的测量次数足够多的时候，SD 遵循高斯定律，SD获得的正负次数大约相等，因此，分析测定的标准偏差也可以用 ±SD 表示。但是作者认为还是不加“±”为好。分析检测人员正确理解和正确运用这些检测仪器的性能技术指标，是用好一台检测仪器的关键，或者说是得到准确可靠分析检测数据的关键。希望广大读者重视这些指标的物理意义的理解，重视对这些指标的自检方法，正确选择和运用这些技术指标。这样才能真正用好检测仪器，保证分析检测数据的可靠性，真正的成为一名合格的检测人员。

测试结果的表述与测试方法、标准、仪器条件等有关，如果有些国标、行标、企标设定标准为0.003 µg/mL，此时检测报告中的“0”和“未检 出”应写“低于0.003 µg/mL”，绝对不能写“检出结果为0”和“未检出”。如果没有国标、行标、企标，检测人员根据当时的方法、使用仪器型号、选择仪器条件，经过认真检验和判断，在报告中写上检测结果。如果真的检测不出来，可以在报告中写低于仪器检测限（但应给出具体数据：如使用某HPLC，其检测限为萘1.0×10-8 g/mL。此时，对萘的检测报告中可写：低于1.0×10-8 g/ml。但是绝对不能写“未检出”或“0”）。

在验收AAS时，经常出现验收单上有指标验收标准值，但没有验收实测值和结论的现象。例如：有人在验收TAS-990F时，用Hg灯的特征波长来测试仪器的波长准确度。他选用三条特征波长：253.7 nm、546.1 nm、871.6 nm，这是对的。然而在“验收实测值”栏里却有9个实测数据，它们是：253.84 nm、253.85 nm、253.85 nm、546.19 nm、546.19 nm、546.20 nm、871.64 nm、871.64 nm、871.65 nm。那么问题出在哪里？第一，标准值（或要求值）只要求小数点后一位（253.7 nm、546.1nm、871.6nm），但实测值为小数点后两位数字（例如：253.84…）；第二，没有结论。在验收实测值这栏中，应该对9个数据进行数据处理（例如取均值），最终得出一个实测结论，最后填写验收实测值的结论值。在这个案例中，结论值应该是±0.2 nm。所以大家一定要重视数据处理这一问题。

例如，我国南方在室温为8℃和30℃时进行测试时，得到的数据是不同的。此外湿度的大小也会影响实际检测的数据。这些细节问题，往往是很多分析测试科技工作者所忽略的，作者认为应该引起实验室管理人员以及检测人员的重视。