Chimie analytique
Erreurs et traitement statistique des données
Comprendre les principes de Erreurs et traitement statistique des données et les appliquer à l’analyse quantitative.
IntuitionIntuition : principe de la mesure
Un seul chiffre n’est pas un résultat de mesure. Les répétitions révèlent la dispersion aléatoire, un décalage stable révèle le biais ; les statistiques les convertissent en incertitude défendable.
ScolaireNiveau scolaire : signal et résultat
Les statistiques décrivent la variabilité par la moyenne, l’écart-type expérimental, l’intervalle de confiance et les tests de biais.
Définition:
Il faut d’abord définir le mesurande, choisir un signal qui y répond, puis comparer l’échantillon à un étalon étalonné ou à un modèle validé.
Il faut d’abord définir le mesurande, choisir un signal qui y répond, puis comparer l’échantillon à un étalon étalonné ou à un modèle validé.
Exemple: Exemple analytique résolu
Calculer le résultat à partir de la mesure et de la relation de méthode indiquées.
Solution
Les valeurs 10,02 ; 9,98 ; 10,01 ; 10,04 ; 9,95 mg/L donnent une moyenne de 10,00 mg/L et s≈0,034 mg/L.
| Étape | Objectif |
|---|---|
| Préparer | Maîtriser matrice et contamination |
| Mesurer | Acquérir un signal étalonné |
| Valider | Vérifier récupération et incertitude |
UniversitaireUniversité : méthode quantitative
Pour une grandeur, propager l’incertitude ; pour de multiples observations, séparer erreur aléatoire et effet systématique. Rapporter un intervalle de confiance ou une incertitude-type.
Étalonnage, sélectivité, préparation de l’échantillon et incertitude font partie intégrante de la méthode. Indiquer unités, conditions et domaine d’étalonnage.
Quelle affirmation distingue correctement erreur aléatoire et erreur systématique ?
Que quantifie l'écart type d'échantillon ?
Références
- Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry, 7th ed. · James N. Miller and Jane C. Miller, 2018
- Quantitative Chemical Analysis, 10th ed. · Daniel C. Harris, 2020