主题：【讨论】—关于校准曲线的配制中的浓度梯度如何设置？

任何科学实践必须有科学理论的支撑。在这个意义上讲，经验有时候是一种误导。在寻求某个困扰自己的问题答案的时候，我提倡用理论

支撑的观点来表达自己和说服自己。任何的盲从和权威都是不可取的。标准曲线的做法问题也是如此。
1、标准曲线的本质。标准曲线是标准物质的物理/化学属性跟仪器响应之间的函数关系。建立标准曲线的目的是推导待测物质的理化属性

。如果有不需要标准曲线的方法，比如绝对校正，我想大家都会高兴。
2、标准曲线的适用性。这是做标准曲线的重要前提，这个问题实际很简单，就是这样一个问题：我的样品的仪器响应能否用我们所建立的

标准曲线来推导其理化属性？答案建立在仪器响应的特异性和标准系列和样品的匹配性上面。一方面我们总是力求仪器的响应对于标准和

样品是一视同仁；同时我们也要求我的样本跟标准基体匹配。所以最好的标准是基体匹配标准，最好的标准曲线是工作曲线。这样，我们

也很好理解为什么大多数分析要求标准曲线和样品同批测定（除非经过实验，标准曲线的变化不大），同样的道理也可以理解为什么我们

在做大批量检测的时候要插入QC检验样本，以考察仪器的稳定性。即使在任何信息未知的情况下，我们还是要做我们的分析测试的（要不

，我们都失业了），因为大家都是用同样的方法做，要错大家一起错；同时也因为我们相信伴随科学的进步，我们所测试的结果的准确性

就越接近真理。
3、简单的标准曲线----单点校正。对于分析成本高的测试，单点校正是不得以的选择。现在应用最多的是色谱分析，很多国家标准或国际

标准都采用单点校正，实际是建立在色谱分析的高选择性上面：我们的空白一般都很小，我们的线性一般都很好。在有这么多验前概率的

支撑下，色谱分析中大量的单点校正不失为一个合理的选择。但单点校正要丢失很多的信息量，这个信息量就是不确定度。
4、标准曲线的点的分布。从不确定度理论推算样本的不确定度时，有二个重要的结论：一、标准曲线的重心点处，所查出来的样品不确定

度最小。二、标准的点数越多，样品的不确定度越小。基于这两个结论的标准曲线的做法应该是：在样品浓度的附近尽量的多布标准点。

点做多做少，点分布如何，影响的是标准曲线所查出来的样品的理化属性的不确定度。好的测量应该是不确定度小的测量，这在判断样品

的结果是否超标或符合限值的时候至关重要。
关于标准曲线的其他问题，参见我的帖子：
http://www.instrument.com.cn/bbs/shtml/20080317/1191805/