Точность результатов анализа в целом и ее отдельные составляющие, правильность и воспроизводимость, могут сильно изменяться в зависимости от состава образца. При уменьшении содержания определяемого компонента и при увеличении содержания посторонних компонентов точностные характеристики непрерывно ухудшаются, и с какого-то момента определение, а затем и обнаружение компонента оказывается вообще невозможным. Работоспособность методики в таких "экстремальных", неблагоприятных для анализа условиях характеризуют два важнейших понятия химической метрологии - чувствительность и селективность.
Качество методики анализа, характеризующее возможность определения или обнаружения вещества в области его малых содержаний, называется чувствительностью, а в присутствии посторонних компонентов - селективностью (избирательностью). Рассмотрим основные численные характеристики чувствительности и селективности.
Чувствительность. Простейшей численной характеристикой чувствительности служит коэффициент чувствительности (S). Он определяется как производная аналитического сигнала по концентрации определяемого компонента:
. (31)
Если градуировочная функция линейна (y = kx + b), то коэффициент чувствительности - это тангенс угла наклона градуировочной прямой k. Чем выше коэффициент чувствительности, тем меньшие содержания вещества соответствуют одной и той же величине аналитического сигнала и тем выше, при прочих равных условиях, чувствительность методики в целом.
Однако использование величины S для описания чувствительности имеет ряд недостатков. Во-первых, коэффициент чувствительности - величина размерная, поэтому сопоставление коэффициентов чувствительности для принципиально разных (различающихся природой аналитического сигнала) методов невозможно. Во-вторых, сопоставление значений S даже одинаковой размерности имеет смысл действительно только "при прочих равных условиях", т.е. в первую очередь при одинаковой точности измерения аналитических сигналов. В то же время эта точность может меняться от методики к методике. Поэтому для характеристики чувствительности используют еще две величины, называемые пределом обнаружения и нижней границей определяемых содержаний.
Предел обнаружения (cmin) - это наименьшее содержание вещества, которое может быть обнаружено по данной методике с заданной степенью достоверности. Таким образом, предел обнаружения (как это и следует из названия) характеризует методику с точки зрения возможностей качественного анализа.
Предел обнаружения cmin соответствует минимальному аналитическому сигналу ymin, значимо превышающему сигнал фона y 0 (т.е. аналитический сигнал при c =0 - с. 5). Величины аналитических сигналов для малых концентраций часто не подчиняются нормальному распределению, поэтому для оценки значимости различия между сигналами вместо строгого критерия Стьюдента (22) применяют аналогичный ему упрощенный критерий:
(32)
Здесь s 0= s (y 0) - стандартное отклонение фонового сигнала, часто называемое уровнем шума. Если оно известно достаточно надежно (рассчитано из 20-25 параллельных измерений y 0), то критерий (32) обеспечивает доверительную вероятность около 0.9 и при отклонениях распределения сигналов от нормального. Таким образом, ymin = y 0+3 s 0.Если градуировочная функция линейна, то, подставив это значение в уравнение градуировочной функции y = Sc+y 0, получаем выражение для предела обнаружения:
. (33)
Из этой формулы следует, что предел обнаружения зависит не только от коэффициента чувствительности S, но и от s 0, т.е. точности измерения аналитических сигналов. Чем она выше, тем меньше s 0 и cmin, тем при прочих равных условиях выше чувствительность. Обратим внимание, что величина предела обнаружения cmin имеет одну и ту же размерность – концентрация, независимо от природы аналитического сигнала.
Для характеристики возможностей методики с точки зрения количественного анализа используют величину, называемую нижней границей определяемых содержаний (c н). Это минимальное содержание компонента, которое можно определить с заданной степенью точности, характеризуемой предельно допустимой величиной относительного стандартного отклонения sr (c) max. Очевидно, что c н> cmin. Для нахождения c н следует определить ряд значений sr (c) при различных концентрациях, по полученным значениям построить экспериментальную зависимость относительного стандартного отклонения sr (c) от c (имеющую вид убывающей кривой - обычно близкой к гиперболе) и найти концентрацию, начиная с которой величины sr (c) становятся меньше, чем заданное предельное значение sr (c) max (рис. 8). Иногда принимают sr (c) max =0.33. Однако легко показать, что в этом случае c н» cmin, что противоречит здравому смыслу. Поэтому существуют и другие, упрощенные способы оценки c н. В частности, часто принимают величину c н равной k.cmin, где коэффициент k выбирают обычно равным 2 или 3. Ввиду неоднозначности оценки нижней границы определяемых содержаний эту величину в аналитической химии используют реже, ограничиваясь, как правило, расчетом .cmin.
Пример 8. Рассчитать коэффициент чувствительности (мл/мкг), предел обнаружения и нижнюю границу определяемых концентраций (мкг/мл) спектрофотометрической методики определения хрома с дифенилкарбазидом, если для продукта фотометрической реакции e = 4.17.104, а измерение оптической плотности проводят в кювете с l = 1 см. Для серии измерений оптической плотности раствора контрольного опыта получены значения оптической плотности 0.006, 0.008, 0.002, 0.006, 0.010, 0.003, 0.005, 0.005, 0.012, 0.005. Нижнюю границу определяемых содержаний c н примите равной 3 cmin.
Решение. Из уравнения градуировочной зависимости A= e lc следует, что коэффициент чувствительности равен S = e l (см. формулу (31)). Молярная масса хрома равна 52.00. Таким образом,
S = 4.17.104 л.моль-1.см-1 .1 см = 4.17.104 л/моль = 4.17.104/52.00 л/г = 802 л/г = 0.802 мл/мкг.
Для расчета предела обнаружения сначала рассчитаем стандартное отклонение для серии значений сигнала контрольного опыта (формула (11)):
s 0 = 0.0031
и затем предел обнаружения (формула (33))
.
Нижняя граница определяемых содержаний составляет c н = 3 cmin. = 0.036 ~ 0.04 мкг/мл.
Наряду с нижней границей определяемых содержаний важной характеристикой методики является и верхняя граница определяемых содержаний (c в). Наличие верхней границы определяемых содержаний может быть обусловлено различными причинами. Одна из них – техническая невозможность измерения слишком больших значений аналитического сигнала, связанная с ограничениями измерительного прибора. Кроме того, иногда (например, при измерениях оптической плотности) в области высоких значений сигналов точность их измерения снижается. Наконец, очень часто в области высоких концентраций градуировочная зависимость искривляется (обычно отклоняясь от линейной вниз, к оси абсцисс), что также приводит к снижению точности результатов. Поэтому при описании методик анализа, как правило, указывают диапазон линейности градуировочной функции.
![]() |
Селективность. Характеристикой селективности служит коэффициент селективности ki,j. Эта безразмерная величина равна отношению коэффициентов чувствительности двух градуировочных функций - для постороннего компонента (индекс j) и определяемого компонента (индекс i):
. (34)
Чем меньше мешающее влияние со стороны компонента j, тем меньше величина Sj, тем ниже коэффициент селективности ki,j и тем выше селективность (таким образом, коэффициент селективности - это по существу "коэффициент мешающего влияния"). Широко распространен и практически очень удобен и другой способ описания селективности: путем указания предельного соотношения содержаний определяемого и мешающего компонента (например, 1:100), при котором еще возможно определение с заданной точностью.
Заключение
Аналитическая химия – это наука о методах и средствах получения информации о составе вещества. Но любая информация представляет интерес только тогда, когда известно, насколько она достоверна. Оценка достоверности результатов – это неотъемлемая часть химического анализа, это задача не менее важная и ответственная, чем само их получение. В данном пособии рассмотрены лишь некоторые, наиболее простые, но вместе с тем и наиболее распространенные приемы, используемые для оценки качества результатов химического анализа. На практике контроль качества результатов химического анализа часто оказывается достаточно сложным. Это связано со спецификой химического анализа – многостадийной косвенной измерительной процедуры, которая включает не только операцию измерения как таковую, но и предварительные этапы пробоотбора и пробоподготовки, а также градуировку. Отдельную задачу представляет собой обеспечение качества результатов химического анализа, достижение требуемой точности. Ее решение требует множества мер не только научного, но и организационного характера. Эти мероприятия, устанавливаемые законодательно, разрабатывают и проводят в жизнь специальные отраслевые, национальные и межгосударственные службы.
Изучением всех вопросов, связанных с измерением химических величин, методами и средствами обеспечения их единства, контроля и обеспечения качества результатов химического анализа занимается специальный раздел аналитической химии – химическая метрология. Основные правила и законы химической метрологии едины для всех методов анализа. Знание химической метрологии, умение правильно обрабатывать, оценивать и интерпретировать результаты химического анализа и, шире, любого химического эксперимента – одна из важных составляющих подготовки химика-исследователя.
Литература
1. Основы аналитической химии. В 2 кн. / Под ред. Ю.А.Золотова. 3-е изд. М.: Высшая школа, 2004. Кн. 1. 359 с. Кн. 2. 503 с.
2. Скуг Д., Уэст Д. Основы аналитической химии. В 2 т. М.: Мир, 1979. Т. 1. 480 с. Т. 2. 438 с.
3. Дерффель К. Статистика в аналитической химии. М.: Мир, 1994. 267 с.
4. Налимов В.В.. Применение математической статистики при анализе вещества. М.: Физматгиз, 1960. 431 с.
5. Чарыков А.К. Математическая обработка результатов химического анализа. Методы обнаружения и оценки ошибок. Л.: Химия, 1984. 168 с.
6. Дворкин В.И. Метрология и обеспечение качества количественного химического анализа. М.: Химия, 2001. 261 с.
7. Румшинский Л.З. Математическая обработка результатов эксперимента. Справочное руководство. М.: Наука, 1971. 192 с.
8. Спиридонов В.П., Лопаткин А.А. Математическая обработка физико-химических данных. М.: МГУ, 1970. 220 с.
9. Рекомендации и номенклатурные правила ИЮПАК по аналитической химии / Под ред. В.М.Иванова. М.: Бином, 2004. 160 с.
Приложение
Таблица 1.
Коэффициенты Стьюдента для различных чисел степеней свободы f и значений доверительной вероятности P.
| f | P = 0.90 | P = 0.95 | P = 0.99 |
| 1 | 6.31 | 12.71 | 63.66 |
| 2 | 2.92 | 4.30 | 9.93 |
| 3 | 2.35 | 3.18 | 5.84 |
| 4 | 2.13 | 2.78 | 4.60 |
| 5 | 2.02 | 2.57 | 4.03 |
| 6 | 1.94 | 2.45 | 3.71 |
| 7 | 1.90 | 2.37 | 3.50 |
| 8 | 1.86 | 2.31 | 3.36 |
| 9 | 1.83 | 2.26 | 3.25 |
| 10 | 1.81 | 2.23 | 3.17 |
| 11 | 1.80 | 2.20 | 3.11 |
| 12 | 1.78 | 2.18 | 3.06 |
| 13 | 1.77 | 2.16 | 3.01 |
| 14 | 1.76 | 2.15 | 2.98 |
| 15 | 1.75 | 2.13 | 2.95 |
| 16 | 1.75 | 2.12 | 2.92 |
| 17 | 1.74 | 2.11 | 2.90 |
| 18 | 1.73 | 2.10 | 2.88 |
| 19 | 1.73 | 2.09 | 2.86 |
| 20 | 1.73 | 2.09 | 2.85 |
| 30 | 1.70 | 2.04 | 2.75 |
| 40 | 1.68 | 2.02 | 2.71 |
| 60 | 1.67 | 2.00 | 2.66 |
| ¥ | 1.65 | 1.96 | 2.58 |

Таблица 3.
Q-коэффициенты для доверительной вероятности P =0.90 и различных значений n.
| n | Q | n | Q |
| 3 | 0.94 | 7 | 0.51 |
| 4 | 0.76 | 8 | 0.47 |
| 5 | 0.64 | 9 | 0.44 |
| 6 | 0.56 | 10 | 0.41 |
