第 5 课 · 30 分钟
校准曲线与检出限
仪器只给出信号,浓度要靠校准曲线换算。最小二乘拟合、未知样的置信区间、残差图、检出限与定量限,以及对付基体效应的标准加入法。
本课目标
- 用最小二乘法拟合校准直线,并给出斜率和截距的不确定度
- 由校准直线求未知样的浓度及其置信区间
- 用残差图检查线性,计算检出限(3s/m)和定量限(10s/m)
- 识别基体效应,并用标准加入法得到正确结果
水质报告上写着“铅:未检出”。这并不是说水里一个铅原子也没有,而是说浓度低于这个方法能可靠分辨的最低量——检出限。分光光度计、原子吸收仪、色谱仪都不直接给出浓度,它们给出的是信号;浓度要靠一组已知浓度的标准溶液建立的校准曲线来换算。这一课学习怎样拟合这条线、怎样给出未知样浓度的不确定度,以及信号小到什么程度就不能再相信了。
先预测
用 0–5 mg/L 的六个标准溶液做校准。未知样的浓度落在哪里时,由校准线读出的结果最精确?
先选一个答案并锁定,再看模型怎么说。猜错比不猜学得更多。
最小二乘直线
最小二乘法选择使各点竖直偏差(残差)平方和最小的直线 。它假设浓度 x 没有误差、全部误差都在信号 y 上,而且各点的误差大小相同。除斜率和截距外,还能得到三个不确定度:
- 点在直线周围的标准偏差
- 斜率与截距的标准偏差
- 标准点的个数
- 未知样读数本身的离散:多测几次可以减小
- 校准线整体位置的不确定度
- 离开校准中心越远越大
例题精解
四个点的校准线
四个标准:(1, 2)、(3, 3)、(4, 4)、(6, 5)。求最小二乘直线及其不确定度;未知样测一次得 y = 3.50,求它的 x 及 95 % 置信区间。
残差、检出限与定量限
拟合之后一定要看残差图:残差应当随机地散布在零线两侧。如果呈现弧形(两头为负、中间为正,或相反),说明响应已经弯曲——例如分光光度计的杂散光让高吸光度处偏低——这时应缩小线性范围,而不是相信漂亮的 R²。
信号接近空白时,要问它能否与空白区分。多次测定空白(或极低浓度的样品),得到标准偏差 s:
- 检出限 LOD = 3s/m:信号超过空白 3s 时,把它误判为“有”的概率只有约 1 %;
- 定量限 LOQ = 10s/m:在此之上,结果的相对标准偏差约为 10 %,才适合报告具体数值。
介于两者之间的结果只能报告“检出,低于定量限”。
基体效应与标准加入法
样品中除待测物外的一切——盐、有机物、酸度、黏度——叫做基体。基体可能抑制或增强信号,使同样浓度的待测物在样品里和在纯溶剂里给出不同的斜率。外标法用纯溶剂中的标准作校准,就会系统性地偏低或偏高。标准加入法把已知量的标准直接加到样品中,校准在样品自己的基体里进行:以加入量为横坐标作图,把直线外推到信号为零,x 轴截距的绝对值 就是未知样的浓度。
概念检查
河水样品的基体使待测物的信号只有纯溶剂中的 70 %。如果用纯溶剂中的标准做外标校准,结果会怎样?
计算练习
十次测定试剂空白,吸光度的标准偏差为 0.0021;校准线斜率为 0.1988 L/mg。检出限是多少 mg/L?
要点回顾
- 最小二乘直线给出 m ± sₘ 与 b ± s_b;残差应随机分布,弯曲说明超出了线性范围。
- 未知样的不确定度 sₓ₀ 在校准中心最小,可用多次读数(k)减小;置信区间为 x₀ ± t·sₓ₀(ν = n − 2)。
- 检出限 LOD = 3s/m,定量限 LOQ = 10s/m,s 为空白的标准偏差。
- 基体改变灵敏度时,外标法有系统误差;标准加入法在样品基体中校准,由 x 轴截距求浓度。
数据与参考文献
- D. C. Harris, Quantitative Chemical Analysis, 9th ed., W. H. Freeman (2016), chapter 4 (method of least squares, calibration curves) and chapter 5 (detection limits, standard addition).
- L. A. Currie, “Nomenclature in evaluation of analytical methods including detection and quantification capabilities (IUPAC Recommendations 1995)”, Pure and Applied Chemistry 67, 1699–1723 (1995).
- J. N. Miller, J. C. Miller, Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry, 6th ed., Pearson (2010), chapter 5.