统计技术在荧光仪日常维护中的应用

　　随着分析仪器的逐步发展，由于精度高、操作简便、分析周期短的特点，在分析工作中承担着越来越重要的任务，每天都为生产提供大量的分析测试数据。这些数据对产品质量和正常生产有着重要的影响，因此适时监控仪器的工作状态，对保证测试数据的正确性十分重要。

　　在X荧光仪分析工作中，工作曲线往往是经过测定标准样品，通过回归、校正得到E值和D值，一段时间后，该值会发生变化。另外一个方面，仪器在使用过程中由于相关零部件的变化，如X光管老化、被窗污染、探测器污染、Pro气体发生变化等，均会影响到测试数据的准确性和精密度，因此需要寻找一个理想的仪器状态检查方法，能及时的对仪器状态异常发出警告;要求操作简便且不受各种工作曲线的限制;并且能反映出仪器状态的变化是由于波动变大还是系统发生的偏离。

　　目前常用以下几种方法来对仪器的工作状态进行判断:①分析结果超出产品的合格范围;②对分析样品进行监督抽查或对分析样品用化学湿法比对分析;③使用监控样品。方法①具有片面性，只有当合格样品产生不合格数据时才能得到判断，可靠性不高;方法②应用得较为普遍，并且常以抽查合格率作为一个评价指标，但由于抽查数据或化学湿法数据本身包含了分析误差，所以不能确定超差具体来源;方法③是对已定值的样品(如标准样品等)进行测试，用测试数据是否超差来判断仪器的工作状态，它仅仅对该样品的曲线变化进行监控，但仪器整体和其他工作曲线状况无从得知，必须加大测试样品品种才能得以解决。

　　1方法原理

　　某一样品的一次测量数据:二1，x2，x3，…，二。，可以求得均值x和标准偏差，二;而另一次的测量数据：刃，刃，邓，…，y。，其平均值y和标准偏差，，。两组数据是服从正态分布的前提下，在这两个平均值中包括了系统偏差的信息，而两个标准偏差中包含了偶然误差的信息。如果对均值和标准偏差使用统计的方法就可以判断出两组数据之间是否存在统计上的显著差别，即两个均值和两个标准偏差是否在统计上相同。

　　1.1均值检验(t检验)

　　在次数不多的测量数据中，由于数据总体的系统偏差未知，则用子样的方差来代替描述，可采用‘检验。

　　式中，x为测量数据的均值声为真值，:为测量数据的标准偏差，n为测量次数。可用来检验两组测量平均值之间是否存在统计上的显著差异。此时的自由度v=n一1，应用上式计算出值后，通过查分布表便可判定x与y之间有无统计上的显著差异。

　　1.2厂检验

　　F适用于比较用来判定两个方差之间是否存在统计上的显著差异。对两组测量数据:x‘和y‘，可通过下式计算: