Простой калькулятор калибровочной кривой для лабораторного анализа
Генерируйте линейные калибровочные кривые из стандартных данных и вычисляйте неизвестные концентрации. Идеально подходит для аналитической химии, лабораторной работы и научных исследований.
Простой калькулятор калибровочной кривой
Введите данные калибровки
Калибровочная кривая
Рассчитать неизвестную концентрацию
Документация
Простой калькулятор калибровочной кривой
Введение
Калибровочная кривая — это основной инструмент в аналитической химии и лабораторных науках, который устанавливает взаимосвязь между ответом прибора и известными концентрациями вещества. Наш Простой калькулятор калибровочной кривой предоставляет удобный интерфейс для создания калибровочных кривых на основе стандартных образцов, позволяя вам точно определять неизвестные концентрации с уверенностью и точностью. Независимо от того, анализируете ли вы химические соединения, проводите контроль качества или проводите исследовательские эксперименты, этот калькулятор упрощает процесс генерации моделей линейной регрессии на основе ваших данных калибровки.
Калибровочные кривые необходимы для преобразования сырых измерений прибора (таких как поглощение, площадь пика или интенсивность сигнала) в значимые значения концентрации. Установив математическую зависимость между известными концентрациями и соответствующими ответами, вы можете точно количественно оценивать неизвестные образцы, используя ту же методику измерения. Этот калькулятор использует анализ линейной регрессии для нахождения наилучшей прямой линии через ваши калибровочные точки, предоставляя вам значения наклона, пересечения и коэффициента корреляции (R²) для оценки качества вашей калибровки.
Как работают калибровочные кривые
Математика, стоящая за калибровочными кривыми
В своей основе калибровочная кривая представляет собой математическую зависимость между концентрацией (x) и ответом (y). Для большинства аналитических методов эта зависимость следует линейной модели:
Где:
- = ответ прибора (зависимая переменная)
- = концентрация (независимая переменная)
- = наклон (чувствительность метода)
- = y-пересечение (фоновый сигнал)
Калькулятор определяет эти параметры, используя метод наименьших квадратов линейной регрессии, который минимизирует сумму квадратов разностей между наблюдаемыми ответами и значениями, предсказанными линейной моделью.
Ключевые расчеты, выполняемые включают:
-
Расчет наклона (m):
-
Расчет y-пересечения (b):
-
Расчет коэффициента детерминации (R²):
Где представляет предсказанное значение y для данного значения x.
-
Расчет неизвестной концентрации:
Интерпретация результатов
Наклон (m) указывает на чувствительность вашего аналитического метода. Более крутой наклон означает, что ответ изменяется более значительно с концентрацией, что потенциально обеспечивает лучшее разрешение для различения между схожими концентрациями.
Y-пересечение (b) представляет собой фоновый сигнал или ответ прибора, когда концентрация равна нулю. В идеале это значение должно быть близким к нулю для многих аналитических техник, но некоторые методы по своей природе имеют ненулевые пересечения.
Коэффициент детерминации (R²) измеряет, насколько хорошо ваши данные соответствуют линейной модели. Значение R² равное 1.0 указывает на идеальное соответствие, в то время как значения, близкие к 0, указывают на плохую корреляцию. Для надежных калибровочных кривых вы должны стремиться к значениям R² выше 0.99 в большинстве аналитических приложений.
Как использовать калькулятор
Наш Простой калькулятор калибровочной кривой разработан так, чтобы быть интуитивно понятным и простым в использовании. Следуйте этим шагам, чтобы сгенерировать свою калибровочную кривую и определить неизвестные концентрации:
Шаг 1: Введите точки калибровки
- Введите ваши известные значения концентрации в левом столбце
- Введите соответствующие значения ответа в правом столбце
- Калькулятор по умолчанию начинается с двух точек данных
- Нажмите кнопку "Добавить точку данных", чтобы включить дополнительные стандарты
- Используйте значок корзины, чтобы удалить ненужные точки данных (необходим минимум две)
Шаг 2: Сгенерировать калибровочную кривую
После ввода как минимум двух действительных точек данных калькулятор автоматически:
- Рассчитывает параметры линейной регрессии (наклон, пересечение и R²)
- Отображает уравнение регрессии в формате: y = mx + b (R² = значение)
- Генерирует визуальный график, показывающий ваши точки данных и линию наилучшего соответствия
Шаг 3: Рассчитать неизвестные концентрации
Чтобы определить концентрацию неизвестных образцов:
- Введите значение ответа вашего неизвестного образца в отведенное поле
- Нажмите кнопку "Рассчитать"
- Калькулятор отобразит рассчитанную концентрацию на основе вашей калибровочной кривой
- Используйте кнопку копирования, чтобы легко перенести результат в ваши записи или отчеты
Советы для точной калибровки
Для получения наиболее надежных результатов учитывайте следующие лучшие практики:
- Используйте как минимум 5-7 точек калибровки для надежной калибровочной кривой
- Убедитесь, что ваши калибровочные стандарты охватывают ожидаемый диапазон ваших неизвестных образцов
- Равномерно распределите ваши калибровочные точки по диапазону концентраций
- Включайте повторные измерения для оценки точности
- Проверьте, что ваши данные следуют линейной зависимости (R² > 0.99 для большинства приложений)
Сферы применения
Калибровочные кривые являются основными инструментами во многих научных и промышленных областях. Вот некоторые распространенные применения:
Аналитическая химия
В аналитической химии калибровочные кривые используются для количественного анализа соединений с использованием таких техник, как:
- УФ-видимая спектрофотометрия: Определение концентрации окрашенных соединений путем измерения поглощения света
- Высокоэффективная жидкостная хроматография (ВЭЖХ): Количественное определение соединений на основе площадей или высот пиков
- Атомно-абсорбционная спектроскопия (ААС): Измерение концентраций металлов в экологических или биологических образцах
- Газовая хроматография (ГХ): Анализ летучих соединений в сложных смесях
Биохимия и молекулярная биология
Исследователи в области生命科学 полагаются на калибровочные кривые для:
- К количественному определению белка: Метод Бредфорда, BCA или Лоури для определения концентраций белка
- К количественному определению ДНК/РНК: Спектрофотометрическое или флуорометрическое измерение концентраций нуклеиновых кислот
- Иммуноферментного анализа (ELISA): Количественное определение антигенов, антител или белков в биологических образцах
- Анализа qPCR: Определение начальных количеств шаблонов в количественной ПЦР
Экологический анализ
Экологические ученые используют калибровочные кривые для:
- Анализа качества воды: Измерение загрязняющих веществ, питательных веществ или загрязняющих веществ в водных образцах
- Анализа почвы: Количественное определение минералов, органических соединений или загрязняющих веществ в экстрактах почвы
- Мониторинга качества воздуха: Определение концентраций частиц или газообразных загрязняющих веществ
Фармацевтическая промышленность
В фармацевтических исследованиях и контроле качества калибровочные кривые необходимы для:
- Проб: Определение содержания активного фармацевтического ингредиента (API)
- Тестирования растворимости: Измерение скорости высвобождения лекарств из формуляций
- Исследований стабильности: Мониторинг деградации лекарств с течением времени
- Биоаналитических методов: Количественное определение концентраций лекарств в биологических матрицах
Пищевая и напитковая промышленность
Пищевая наука и специалисты по контролю качества используют калибровочные кривые для:
- Анализа питательных веществ: Определение содержания витаминов, минералов или макроэлементов
- Тестирования на загрязнители: Измерение остатков пестицидов, тяжелых металлов или микробных токсинов
- Контроля качества: Мониторинг вкусовых соединений, красителей или консервантов
Альтернативы линейным калибровочным кривым
Хотя линейная калибровка является наиболее распространенным подходом, существуют несколько альтернатив для ситуаций, когда зависимость между концентрацией и ответом не является линейной:
- Полиномиальная калибровка: Использование уравнений более высокого порядка (квадратичных, кубических) для кривых зависимостей
- Логарифмическое преобразование: Преобразование нелинейных данных в линейную форму путем взятия логарифмов
- Степенные функции: Использование степенных зависимостей (y = ax^b) для определенных типов данных
- Взвешенная линейная регрессия: Применение весов к точкам данных для учета гетероскедастичности (неравномерной дисперсии)
- Метод стандартного добавления: Добавление известных количеств анализируемого вещества к образцу для определения концентрации без отдельной калибровочной кривой
- Калибровка с внутренним стандартом: Использование эталонного соединения для нормализации ответов и улучшения точности
История калибровочных кривых
Концепция калибровки имеет глубокие корни в истории измерений и аналитической науки. Вот краткий обзор того, как развивались калибровочные кривые:
Ранние разработки
Основной принцип сравнения неизвестных с эталонами восходит к древним цивилизациям, которые разработали стандартизированные веса и меры. Однако математическая основа для современных калибровочных кривых появилась в 19 веке с развитием регрессионного анализа.
Статистические основы
В 1805 году Адриен-Мари Лежандр представил метод наименьших квадратов, который стал математической основой для линейной регрессии. Позже Карл Фридрих Гаусс дополнительно развил эти концепции, предоставив статистическую основу, лежащую в основе современных методов калибровки.
Современная аналитическая химия
Систематическое использование калибровочных кривых в аналитической химии стало популярным в начале 20 века с развитием инструментальных методов анализа:
- В 1940-х и 1950-х годах появление спектрофотометрии привело к широкому применению калибровочных кривых для количественного анализа
- Разработка хроматографических методов в середине 20 века еще больше расширила применение методов калибровки
- Введение компьютерного анализа данных в 1970-х и 1980-х годах упростило создание и использование калибровочных кривых
Эволюция обеспечения качества
По мере того как аналитические методы становились все более сложными, подходы к калибровке также усложнялись:
- Концепция валидации методов, включая оценку линейности, диапазона и пределов обнаружения, стала стандартизированной
- Регулирующие органы, такие как FDA, EPA и ICH, установили руководящие принципы для правильных процедур калибровки
- Разработка статистического программного обеспечения сделала более сложные модели калибровки доступными для рутинных лабораторий
Сегодня калибровочные кривые остаются основополагающими для аналитической науки, при этом продолжаются исследования, направленные на улучшение методов калибровки для все более сложных аналитических задач и более низких пределов обнаружения.
Примеры кода
Вот примеры того, как реализовать расчеты калибровочной кривой на различных языках программирования:
Excel
1' Функция Excel VBA для линейной регрессии калибровочной кривой
2Function CalculateUnknownConcentration(response As Double, calibrationPoints As Range) As Double
3 Dim xValues As Range, yValues As Range
4 Dim slope As Double, intercept As Double
5 Dim i As Integer, n As Integer
6
7 ' Установить x и y значения
8 n = calibrationPoints.Rows.Count
9 Set xValues = calibrationPoints.Columns(1)
10 Set yValues = calibrationPoints.Columns(2)
11
12 ' Рассчитать наклон и пересечение с помощью LINEST
13 slope = Application.WorksheetFunction.Slope(yValues, xValues)
14 intercept = Application.WorksheetFunction.Intercept(yValues, xValues)
15
16 ' Рассчитать неизвестную концентрацию
17 CalculateUnknownConcentration = (response - intercept) / slope
18End Function
19
20' Использование в рабочем листе:
21' =CalculateUnknownConcentration(A1, B2:C8)
22' Где A1 содержит значение ответа, а B2:C8 содержит пары концентрация-ответ
23Python
1import numpy as np
2from scipy import stats
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5def create_calibration_curve(concentrations, responses):
6 """
7 Создать калибровочную кривую из известных пар концентрация-ответ.
8
9 Параметры:
10 concentrations (array-like): Известные значения концентрации
11 responses (array-like): Соответствующие значения ответа
12
13 Возвращает:
14 tuple: (наклон, пересечение, r_squared, график)
15 """
16 # Преобразовать входные данные в массивы numpy
17 x = np.array(concentrations)
18 y = np.array(responses)
19
20 # Выполнить линейную регрессию
21 slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
22 r_squared = r_value ** 2
23
24 # Создать линию предсказания
25 x_line = np.linspace(min(x) * 0.9, max(x) * 1.1, 100)
26 y_line = slope * x_line + intercept
27
28 # Создать график
29 plt.figure(figsize=(10, 6))
30 plt.scatter(x, y, color='red', label='Калибровочные точки')
31 plt.plot(x_line, y_line, color='blue', label=f'y = {slope:.4f}x + {intercept:.4f}')
32 plt.xlabel('Концентрация')
33 plt.ylabel('Ответ')
34 plt.title('Калибровочная кривая')
35 plt.legend()
36 plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
37 plt.text(min(x), max(y) * 0.9, f'R² = {r_squared:.4f}', fontsize=12)
38
39 return slope, intercept, r_squared, plt
40
41def calculate_unknown_concentration(response, slope, intercept):
42 """
43 Рассчитать неизвестную концентрацию из значения ответа с использованием параметров калибровки.
44
45 Параметры:
46 response (float): Измеренное значение ответа
47 slope (float): Наклон из калибровочной кривой
48 intercept (float): Пересечение из калибровочной кривой
49
50 Возвращает:
51 float: Рассчитанная концентрация
52 """
53 return (response - intercept) / slope
54
55# Пример использования
56concentrations = [0, 1, 2, 5, 10, 20]
57responses = [0.1, 0.3, 0.5, 1.1, 2.0, 3.9]
58
59slope, intercept, r_squared, plot = create_calibration_curve(concentrations, responses)
60print(f"Уравнение калибровки: y = {slope:.4f}x + {intercept:.4f}")
61print(f"R² = {r_squared:.4f}")
62
63# Рассчитать неизвестную концентрацию
64unknown_response = 1.5
65unknown_conc = calculate_unknown_concentration(unknown_response, slope, intercept)
66print(f"Неизвестная концентрация: {unknown_conc:.4f}")
67
68# Показать график
69plot.show()
70JavaScript
1/**
2 * Рассчитать линейную регрессию для калибровочной кривой
3 * @param {Array} points - Массив пар [концентрация, ответ]
4 * @returns {Object} Параметры регрессии
5 */
6function calculateLinearRegression(points) {
7 // Извлечь x и y значения
8 const x = points.map(point => point[0]);
9 const y = points.map(point => point[1]);
10
11 // Рассчитать средние значения
12 const n = points.length;
13 const meanX = x.reduce((sum, val) => sum + val, 0) / n;
14 const meanY = y.reduce((sum, val) => sum + val, 0) / n;
15
16 // Рассчитать наклон и пересечение
17 let numerator = 0;
18 let denominator = 0;
19
20 for (let i = 0; i < n; i++) {
21 numerator += (x[i] - meanX) * (y[i] - meanY);
22 denominator += Math.pow(x[i] - meanX, 2);
23 }
24
25 const slope = numerator / denominator;
26 const intercept = meanY - slope * meanX;
27
28 // Рассчитать R-квадрат
29 const predictedY = x.map(xVal => slope * xVal + intercept);
30 const totalSS = y.reduce((sum, yVal) => sum + Math.pow(yVal - meanY, 2), 0);
31 const residualSS = y.reduce((sum, yVal, i) => sum + Math.pow(yVal - predictedY[i], 2), 0);
32 const rSquared = 1 - (residualSS / totalSS);
33
34 return {
35 slope,
36 intercept,
37 rSquared,
38 equation: `y = ${slope.toFixed(4)}x + ${intercept.toFixed(4)}`,
39 calculateUnknown: (response) => (response - intercept) / slope
40 };
41}
42
43// Пример использования
44const calibrationPoints = [
45 [0, 0.1],
46 [1, 0.3],
47 [2, 0.5],
48 [5, 1.1],
49 [10, 2.0],
50 [20, 3.9]
51];
52
53const regression = calculateLinearRegression(calibrationPoints);
54console.log(regression.equation);
55console.log(`R² = ${regression.rSquared.toFixed(4)}`);
56
57// Рассчитать неизвестную концентрацию
58const unknownResponse = 1.5;
59const unknownConcentration = regression.calculateUnknown(unknownResponse);
60console.log(`Неизвестная концентрация: ${unknownConcentration.toFixed(4)}`);
61R
1# Функция для создания калибровочной кривой и расчета неизвестной концентрации
2create_calibration_curve <- function(concentrations, responses, unknown_response = NULL) {
3 # Создать дата-фрейм
4 cal_data <- data.frame(
5 concentration = concentrations,
6 response = responses
7 )
8
9 # Выполнить линейную регрессию
10 model <- lm(response ~ concentration, data = cal_data)
11
12 # Извлечь параметры
13 slope <- coef(model)[2]
14 intercept <- coef(model)[1]
15 r_squared <- summary(model)$r.squared
16
17 # Создать график
18 plot <- ggplot2::ggplot(cal_data, ggplot2::aes(x = concentration, y = response)) +
19 ggplot2::geom_point(color = "red", size = 3) +
20 ggplot2::geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, color = "blue", se = FALSE) +
21 ggplot2::labs(
22 title = "Калибровочная кривая",
23 x = "Концентрация",
24 y = "Ответ",
25 subtitle = sprintf("y = %.4fx + %.4f (R² = %.4f)", slope, intercept, r_squared)
26 ) +
27 ggplot2::theme_minimal()
28
29 # Рассчитать неизвестную концентрацию, если она предоставлена
30 unknown_conc <- NULL
31 if (!is.null(unknown_response)) {
32 unknown_conc <- (unknown_response - intercept) / slope
33 }
34
35 # Вернуть результаты
36 return(list(
37 slope = slope,
38 intercept = intercept,
39 r_squared = r_squared,
40 equation = sprintf("y = %.4fx + %.4f", slope, intercept),
41 plot = plot,
42 unknown_concentration = unknown_conc
43 ))
44}
45
46# Пример использования
47concentrations <- c(0, 1, 2, 5, 10, 20)
48responses <- c(0.1, 0.3, 0.5, 1.1, 2.0, 3.9)
49
50# Создать калибровочную кривую
51result <- create_calibration_curve(concentrations, responses, unknown_response = 1.5)
52
53# Печать результатов
54cat("Уравнение калибровки:", result$equation, "\n")
55cat("R²:", result$r_squared, "\n")
56cat("Неизвестная концентрация:", result$unknown_concentration, "\n")
57
58# Показать график
59print(result$plot)
60Часто задаваемые вопросы
Что такое калибровочная кривая?
Калибровочная кривая — это графическое представление взаимосвязи между известными концентрациями вещества и соответствующими ответами прибора. Она создается путем измерения стандартов с известными концентрациями и подгонки математической модели (обычно линейной) к точкам данных. Эта кривая затем используется для определения концентраций неизвестных образцов на основе их измеренных ответов.
Сколько точек калибровки мне следует использовать?
Для большинства аналитических приложений рекомендуется использовать минимум 5-7 точек калибровки для установления надежной калибровочной кривой. Использование большего количества точек обычно улучшает точность вашей калибровки, особенно при охвате широкого диапазона концентраций. Для соблюдения нормативных требований конкретные методы могут требовать минимального количества точек калибровки, поэтому всегда проверяйте соответствующие руководства для вашего приложения.
Что говорит мне значение R² о моей калибровочной кривой?
Коэффициент детерминации (R²) измеряет, насколько хорошо ваши данные соответствуют линейной модели. Значение R² равное 1.0 указывает на идеальное соответствие, в то время как значения, близкие к 0, указывают на плохую корреляцию. Для аналитических методов значение R² выше 0.99 обычно считается приемлемым, хотя для конкретных приложений могут быть другие требования. Низкое значение R² может указывать на проблемы с вашими стандартами, прибором или на то, что более подходящей будет нелинейная модель.
Могу ли я использовать калибровочную кривую для концентраций вне моего диапазона калибровки?
Экстраполяция за пределами вашего диапазона калибровки (либо ниже самой низкой, либо выше самой высокой стандарта) обычно не рекомендуется, так как это может привести к значительным ошибкам. Взаимосвязь между концентрацией и ответом может не оставаться линейной за пределами откалиброванного диапазона. Для достижения наилучших результатов убедитесь, что ваши неизвестные образцы попадают в диапазон концентраций ваших калибровочных стандартов. Если необходимо, разбавьте образцы, которые превышают ваш самый высокий стандарт, или сконцентрируйте образцы ниже вашего самого низкого стандарта.
Как часто мне следует создавать новую калибровочную кривую?
Частота калибровки зависит от нескольких факторов, включая:
- Стабильность прибора
- Требования метода
- Нормативные руководства
- Пропускная способность образцов
- Условия окружающей среды
Общие практики включают:
- Ежедневная калибровка для рутинного анализа
- Калибровка с каждой партией образцов
- Проверка калибровки с использованием контрольных стандартов между полными калибровками
- Повторная калибровка, когда образцы контроля качества указывают на дрейф
Всегда следуйте методическим руководствам и нормативным требованиям для вашего приложения.
Что может вызвать нелинейность моей калибровочной кривой?
Несколько факторов могут вызвать нелинейные калибровочные кривые:
- Сатурация детектора: Когда детектор достигает своего верхнего предела ответа
- Матриксные эффекты: Влияние компонентов образца на ответ
- Химические равновесия: Конкурирующие реакции при различных концентрациях
- Эффекты адсорбции: Потеря анализируемого вещества при низких концентрациях
- Ограничения прибора: Внутренний нелинейный ответ детектора
Если ваши данные последовательно показывают нелинейное поведение, рассмотрите возможность использования альтернативных моделей калибровки (полиномиальных, логарифмических) или сужения вашего диапазона концентраций, чтобы работать в линейном регионе.
Как мне определить предел обнаружения (LOD) и предел количественного определения (LOQ) из моей калибровочной кривой?
Распространенные подходы для определения LOD и LOQ из данных калибровки включают:
-
Метод отношения сигнал/шум:
- LOD = 3 × (стандартное отклонение пустоты)
- LOQ = 10 × (стандартное отклонение пустоты)
-
Метод калибровочной кривой:
- LOD = 3.3 × (стандартное отклонение y-пересечения) ÷ наклон
- LOQ = 10 × (стандартное отклонение y-пересечения) ÷ наклон
-
Метод стандартного отклонения повторных измерений низкой концентрации:
- LOD = 3 × (стандартное отклонение повторных измерений низкой концентрации)
- LOQ = 10 × (стандартное отклонение повторных измерений низкой концентрации)
Наиболее подходящий метод зависит от вашей аналитической техники и нормативных требований.
В чем разница между внешней и внутренней стандартной калибровкой?
Внешняя стандартная калибровка использует отдельный набор стандартов для создания калибровочной кривой. Она проще, но может не учитывать специфические вариации образца или потери во время подготовки.
Внутренняя стандартная калибровка добавляет известное соединение (внутренний стандарт) как к стандартам, так и к образцам. Соотношение ответа анализируемого вещества к ответу внутреннего стандарта используется для калибровки. Этот подход компенсирует вариации в подготовке образца, объеме инъекции и ответе прибора, обычно обеспечивая лучшую точность, особенно для сложных образцов или методов с несколькими этапами обработки.
Как я могу обработать образцы ниже предела обнаружения?
Для образцов с ответами ниже предела обнаружения (LOD) возможно несколько подходов:
- Сообщить как "< LOD" или "< [числовое значение LOD]"
- Сообщить как ноль (не рекомендуется для статистического анализа)
- Сообщить как LOD/2 или LOD/√2 (распространенные статистические приближения)
- Использовать более чувствительные аналитические методы
- Концентрировать образец, чтобы поднять его выше LOD
Подходящий метод зависит от вашего конкретного приложения и любых применимых нормативных требований.
Могу ли я использовать взвешенную регрессию для своей калибровочной кривой?
Да, взвешенная регрессия подходит, когда дисперсия ответа не является постоянной по всему диапазону концентрации (гетероскедастичность). Распространенные факторы веса включают 1/x, 1/x², 1/y и 1/y². Взвешенная регрессия часто улучшает точность количественного определения, особенно при низких концентрациях. Статистические тесты могут помочь определить, необходима ли взвешивание и какой фактор веса наиболее подходит для ваших данных.
Как мне определить предел обнаружения (LOD) и предел количественного определения (LOQ) из моей калибровочной кривой?
Распространенные подходы для определения LOD и LOQ из данных калибровки включают:
-
Метод отношения сигнал/шум:
- LOD = 3 × (стандартное отклонение пустоты)
- LOQ = 10 × (стандартное отклонение пустоты)
-
Метод калибровочной кривой:
- LOD = 3.3 × (стандартное отклонение y-пересечения) ÷ наклон
- LOQ = 10 × (стандартное отклонение y-пересечения) ÷ наклон
-
Метод стандартного отклонения повторных измерений низкой концентрации:
- LOD = 3 × (стандартное отклонение повторных измерений низкой концентрации)
- LOQ = 10 × (стандартное отклонение повторных измерений низкой концентрации)
Наиболее подходящий метод зависит от вашей аналитической техники и нормативных требований.
В чем разница между внешней и внутренней стандартной калибровкой?
Внешняя стандартная калибровка использует отдельный набор стандартов для создания калибровочной кривой. Она проще, но может не учитывать специфические вариации образца или потери во время подготовки.
Внутренняя стандартная калибровка добавляет известное соединение (внутренний стандарт) как к стандартам, так и к образцам. Соотношение ответа анализируемого вещества к ответу внутреннего стандарта используется для калибровки. Этот подход компенсирует вариации в подготовке образца, объеме инъекции и ответе прибора, обычно обеспечивая лучшую точность, особенно для сложных образцов или методов с несколькими этапами обработки.
Ссылки
-
Harris, D. C. (2015). Количественный химический анализ (9-е изд.). W. H. Freeman and Company.
-
Skoog, D. A., Holler, F. J., & Crouch, S. R. (2017). Принципы инструментального анализа (7-е изд.). Cengage Learning.
-
Miller, J. N., & Miller, J. C. (2018). Статистика и хемометрика для аналитической химии (7-е изд.). Pearson Education Limited.
-
Brereton, R. G. (2018). Прикладная хемометрика для ученых. John Wiley & Sons.
-
Eurachem. (2014). Пригодность аналитических методов: руководство для лабораторий по валидации методов и связанным темам (2-е изд.). Получено с https://www.eurachem.org/
-
Международная конференция по гармонизации (ICH). (2005). Валидация аналитических процедур: текст и методология Q2(R1). Получено с https://www.ich.org/
-
Thompson, M., Ellison, S. L. R., & Wood, R. (2002). Гармонизированные руководящие принципы для валидации методов анализа в одной лаборатории (Технический отчет IUPAC). Чистая и прикладная химия, 74(5), 835-855.
-
Magnusson, B., & Örnemark, U. (Ред.). (2014). Руководство Eurachem: Пригодность аналитических методов – руководство для лабораторий по валидации методов и связанным темам (2-е изд.). Получено с https://www.eurachem.org/
-
Almeida, A. M., Castel-Branco, M. M., & Falcão, A. C. (2002). Линейная регрессия для калибровочных линий пересмотрена: взвешенные схемы для биоаналитических методов. Журнал хроматографии B, 774(2), 215-222.
-
Currie, L. A. (1999). Пределы обнаружения и количественного определения: происхождение и исторический обзор. Аналитическая химия, 391(2), 127-134.
Попробуйте наш Простой калькулятор калибровочной кривой уже сегодня, чтобы упростить вашу аналитическую работу! Просто введите ваши точки калибровки, создайте точную калибровочную кривую и точно определите неизвестные концентрации с уверенностью. Нужна помощь с другими лабораторными расчетами? Изучите наш полный набор научных калькуляторов, разработанных для исследователей, студентов и лабораторных специалистов.
Связанные инструменты
Откройте больше инструментов, которые могут быть полезны для вашего рабочего процесса