14: Розробка стандартного методу
- Page ID
- 24828
У розділі 1 ми зробили різницю між аналітичною хімією та хімічним аналізом. Серед цілей аналітичної хімії — вдосконалення усталених методів аналізу, розширення існуючих методів аналізу на нові види зразків, розробка нових аналітичних методів. Після того, як ми розробляємо новий метод, його звичайне застосування найкраще описати як хімічний аналіз. Ми визнаємо стан цих встановлених методів шляхом виклику їх стандартними методами.
Численні приклади стандартних методів представлені та розглянуті в розділах 8—13. Те, що нам ще належить розглянути, - це те, що являє собою стандартний метод. У цьому розділі ми обговорюємо, як ми розробляємо стандартний метод, включаючи оптимізацію експериментальної процедури, перевірку того, що метод забезпечує прийнятну точність і точність в руках одного аналітика, і перевірку методу для загального використання.
- 14.1: Оптимізація експериментальної процедури
- Одним з найбільш ефективних способів подумати про оптимізацію є візуалізація того, як змінюється реакція системи, коли ми збільшуємо або зменшуємо рівні одного або декількох її факторів. Ми називаємо графік відгуку системи як функцію рівня фактора поверхнею відгуку.
- 14.2: Перевірка методу
- Після розробки та оптимізації методу наступним кроком є визначення того, наскільки добре він працює в руках одного аналітика. Цей процес складають три етапи: визначення характеристик одного оператора, завершення сліпого аналізу стандартів та визначення міцності методу.
- 14.3: Перевірка методу як стандартного методу
- Щоб аналітичний метод був корисним, аналітик повинен вміти досягати результатів прийнятної точності та точності. Перевірка методу, як описано в попередньому розділі, встановлює цю мету для одного аналітика. Процес, за допомогою якого ми затверджуємо метод загального використання, відомий як валідація, і він передбачає спільне тестування методу аналітиками в декількох лабораторіях.
- 14.4: Використання Excel і R для аналізу дисперсії
- Хоча розрахунки для аналізу дисперсії відносно прямі, вони стають втомливими при роботі з великими масивами даних. І Excel, і R включають функції для завершення аналізу дисперсії. Крім того, R надає функцію для ідентифікації джерела (ів) значних відмінностей у наборі даних.
- 14.5: Проблеми
- Проблеми в кінці глави, щоб перевірити ваше розуміння тем в цьому розділі.
- 14.6: Додаткові ресурси
- Збірник ресурсів для супроводу тем у цьому розділі.
- 14.7: Підсумок глави та ключові терміни
- Короткий зміст основних тем глави та перелік ключових термінів, представлених у розділі.