1 准确度与精密度，误差与偏差
掌握准确度、精密度的概念及两者关系，掌握绝对误差、相对误差、平均偏差、相对平均偏差、标准偏差、相对标准偏差的计算。 准确度 误差 绝对误差 或 相对误差（%）
1）精密度是保证准确度的先决条件：精密度不符合要求，表示所测结果不可靠，失去衡量准确度的前提
2）精密度高不能保证准确度高
1．2 误差的分类、检验及对策 误差 特点 原因 方法误差 系统单向性重复性仪器误差 试剂误差 检验与对策 改变或校正方法 校准仪器 对照试验，加样 准确度与精密度的关系：
相对平均偏差 相对标准偏差 精密度 偏差 平均偏差 标准偏差(n﹥5) 误差 可测性 提高试剂、水纯度，回收试验 空白试验 操作误差 偶然加强训练 增加测定次数， 难以控制，无法避免服从统计规律 对测定数据作统计处理，正确表达结果误差 的偶然因素 的精密度 系统误差的检验
对照试验如用同一方法对已知含量的试样进行测定，分析结果与已知含量的差值，即为系统误差
空白试验在不加被测物质的情况下，用相同测定方法对空白样品进行分析，所得结果为空白值，从样品的分析结果中扣除
1.3 提高分析准确度的方法
1）选择适当分析方法
2）减少测量相对误差
3）检验及消除系统误差空白、对照、回收试验
4）减小偶然误差影响增加测定次数，处理实验数据
5）取样
2．掌握有效数字及运算法则
标准偏差
标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义为方差的算术平方根，反映组
内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。其公式如下所列。标准差的观念是由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）引入到统计中。
基本介绍
公式
标准偏差公式：S = Sqrt[(∑(xi-x拔)^2) /（N-1）]公式中∑代表总和，x拔代表x的均值，^2代表二次方，Sqrt代表平方根。
例：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的标准偏差。
x拔 = (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5
S^2 = [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/3
标准偏差 S = Sqrt(S^2)=75
STDEV基于样本估算标准偏差。标准偏差反映数值相对于平均值 (mean) 的离散程度。
语法
STDEV(number1,number2,...)Number1,number2,... 是对应于总体中的样本的数字参数。
标准偏差的计算
