水质检测仪校准曲线的线性检验（校准曲线的截距检验）

水质检测行业，校准曲线绘制的准确度直接影响样品检测分析的准确度。校准曲线表示的是被测量值与水质检测仪实际测得值之间关系的曲线。

校准曲线的线性检验：

校准曲线的线性检验，即精密度检验。根据数理统计知识，若2个变量呈线性关系，则关系的密切程度可用简单线性相关系数r来表示。在Excel中的函数是PEARSON（皮尔生）函数。r值的范围在-1~1。r>0为正相关，r<0为负相关。r的绝对值越大，则相关程度越高；r值越接近于0，相关越不密切；当r=0时，表示2个变量之间不相关。

在水质检验中，明确要求|r| ≥0.999；对于石墨炉原子吸收光谱法，|r| ≥0.995也能接受。某些分析项目，由于含量很低或操作中的影响因素较多，如原子吸收中的石墨炉分析，某些气相色谱项目，相关系数可适当放宽，要求|r| ≥0.995。

如果校准曲线的相关系数不能满足规定的要求，则应找出原因并加以纠正，重新绘制合格的校准曲线。通常情况下，影响校准曲线相关系数的因素主要包括：标样系列的配制、测定波长、光源状态、进样方式及分析方法本身的精密度、仪器的精密度等。

校准曲线的截距检验：

校准曲线的截距检验，即准确度检验。截距表示试剂空白的大小，它是围绕总体均值0呈正态分布的随机变量，是实验室误差在y轴上的反映。实验误差越小，截距越趋近于0。理想的回归直线，截距a=0。一般要求a≤0.005，当a>0.005时，应作截距的显著性检验。但由于存在难以控制的随机因素，实验中存在正的或负的系统误差，多数回归直线的截距不为0。遇到这种情况时，需要按统计程序将所得截距a与0作t检验，即显著性检验。

经检验，在给定置信水平下（通常取95%）无显著性差异时，a方可作0处理；若a与0存在显著性差异，表示校准曲线的回归计算结果准确度不高，应找出原因予以校正。回归方程如果不经上述检验和处理就直接投入使用，则必将给测定结果引入差值等于a的系统误差。截距检验也可以采用截距a对相对剩余标准偏差 SE 的相对值作为检验指标。根据经验值，其容许范围为≥30%。对于不同的分析方法和精密度要求，容许范围可作适当的调整。

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