食品理化檢驗中誤差來源分析
食品理化檢驗中誤差來源分析
食品理化檢驗中的誤差來源
系統誤差。在食品理化檢驗過程中存在的系統誤差主要指的是檢驗環境相同，出現的誤差結果存在一定規律。導致系統誤差存在的主要原因包括工作人員在檢驗過程中沒有完全掌握檢驗方法。在檢驗過程中，檢驗人員所使用的檢驗方法不合理，會導致檢驗結果存在偏差。此外，在實際檢驗過程中，所采取的檢驗樣品存在問題或者使用的檢測試劑不合格，也可能會導致系統誤差出現。
過失誤差。過失誤差一般是因為檢驗人員在操作過程中所采取的操作流程不正確、操作行為出現問題等導致的。過失誤差會導致檢測結果與實際之間具有較大的差別。在食品理化檢驗過程中，工作人員讀錯數據或者漏讀數據等行為都可能會導致過失誤差產生。
隨機誤差。隨機誤差是一種偶然性的誤差，在食品理化檢驗過程中是不能完全消除的。在實際檢測過程中被測定的數值因為外界因素而出現隨機變動，這就是隨機誤差。隨機誤差的主要特點是出現后大小以及正負具有較強的不穩定性。雖然隨機誤差的規律不確定，但是進行多次測量后能夠獲取符合統計規律的檢驗結果。因此，可以將隨機誤差控制在一定范圍內。
減少食品理化檢驗誤差的方法
減少系統誤差的方法。為了減少系統誤差，可以采取以下幾種方法：第一，進行空白試驗。在不利用樣品的情況下，根據試樣分析方法在同等條件下完成測定工作獲取空白值。這種方法主要是對因為試劑以及容器內存在雜質而產生的系統誤差進行解決。在實際使用過程中可以將試驗檢測的數值減去空白值，能夠保證分析結果的準確性。第二，對儀器進行校正。在食品理化檢驗過程中，一些儀器本身存在一定變量，例如天平砝碼、滴定管以及移液管等。因此，在使用之前必須對這些儀器進行校準作業，才能夠消除因為儀器失準而導致的系統誤差。第三，采取對照試驗的方法。在對這種方法進行利用的過程中，需要獲取已知的具有準確含量的標準樣品，確保標準樣品與待檢測的未知樣品組分相近，然后利用相同方法完成平行測定作業，將對照實驗中所獲取的結果與已知的標準樣品結果進行對比，能夠獲取校正系數。對校正系數進行計算時，校正系數=標準樣品的含量/標準樣品檢測含量。而對等待檢測的未知樣品中的被測含量進行計算的過程中，公式為：待測樣品含量=檢測獲取的含量×校正系數。第四，比對實驗方法。這種方法主要是利用同一個實驗室，然后由不同的檢驗工作人員對同一個未知樣品進行檢驗，并對檢驗結果進行比對分析。這種方法除了能夠減少系統誤差，還可以對檢驗結果的準確度進行準確判斷。
減少過失誤差的方法。在食品理化檢驗過程中可能會因為人為因素而導致過失誤差。為了減少過失誤差，需要對出現較大誤差的數值進行分析，找出導致誤差的具體原因，然后采取有效方法進行解決。一般情況下，主要是人為操作不當導致的過失誤差。因此，在進行食品理化檢驗過程中要確保檢驗人員嚴格按照相關的規范進行操作，保證檢驗工作的標準性，減少過失誤差。
減少隨機誤差的方法。為了減少在食品理化檢驗過程中存在的隨機誤差，需要采取以下方法：（1）要保證取樣的均勻性。在采集檢測樣品的過程中，要根據不同食品的不同特性完成取樣工作，保證取樣具有代表性。如果食品取樣不均勻，會導致檢驗中出現的誤差存在差異，從而對最終的檢驗結果產生影響。在對糕點類食品進行取樣時，可以將其制成懸液然后搖勻后再完成取樣作業；對粉狀樣品進行取樣，要保證混合均勻后取樣；對一些不規則的固體樣品進行取樣時，可以粉碎并混合均勻后再取樣。這樣能夠保證取樣的均勻性，減少隨機誤差。（2）適當增加平行測定作業的次數。隨機誤差是不能完全消除的，但是可以根據隨機誤差的具體規律適當增加平行測定的次數，能夠在一定程度上減少隨機誤差對檢驗結果產生的不利影響。通常情況下，食品理化檢驗過程中平行測定次數為兩次。兩次測量后可以獲取相對準確的檢驗結果。
作者簡介：陳思 女，漢，山東泰安人，本科，現有職稱：助理工程師，研究方向：食品檢驗。
陳思
山東省產品質量檢驗研究院
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