yuanhejun wrote:
1.标准曲线理论上是过原点,但是实际实验中,操作误差,称量误差,仪器噪音,等等因素可能造成曲线不过原点。y=A*x + B, 当B/A小于20%时候,在统计学上,无显著偏差。当线性下限很低时,可以设定为不大于10%。当这个数值过大时,需要特别注意,搞清楚为什么没过原点,需要给出科学的证明。不能简单的说就是不过原点。良好的线性,专属性和精密度,可以反映出良好的准确性。
2.另外,曲线具有一个范围,但是样品测试还有一个范围,后一个范围必须设在曲线范围之内。这就是我们在平时的测试中,样品浓度的配置范围。两次取样浓度没有必要越近越好,从统计学上来说,方法本身的误差,实验的误差,仪器的误差归结到一起,两次浓度的差异大小并没有对结果的判断产生影响。
3. 当方法的曲线是区间的,就是指不过原点。需要每次测试进行标准曲线的制定。如果说在此区间内,方法线性很好,两点校正是可以接受的。当然,点越多越能反映出该曲线的趋势。只是方法繁琐。反正分析员不值几个钱,不考虑也行。
基本上我是同意先生所言。有一点我要强调的就是统计学在分析化学上的应用。在1978年,我工作的公司还有其他美国其他12个化学公司受美国化学学会分析组及美国环保署的委托,试图订立分析化学方法认证的程序。后来这个变成了分析认证方法的指导原则,美国FDA到了1987年正式采用这个规则。以后有时间我会慢慢写出来。有一点我要强调的就是关于统计学的应用。我们知道一个分析方法的认证,实在无法在一定时间内取得理想的数据的数量(reasonable number of data points)。当然分析时间短的,可以多取得一些数据,分析时间如果超过一个小时一个样品,那24小时基本上就是只有24个点。因此,在我们做统计学的分析到底有多大的意义。当时电脑没有那么发达,所以我们自己设计统计的程序,不过大家就是心里有底,总要有个标准,就这样一直延续下来。譬如我们做线性分析,那个0.9999 跟0.99999,对于24个数据点的意义到底有对大。这都是我们避免去回答的问题。
对于我提到在使用单一靶点浓度对照品来定量样品时,在制备两个样品是的浓度最好接近对照品的浓度,也是当初我们的一个建议。这个建议完全是根据我在文中所提的分析偏差的分析。并没有统计学上的根据。我相信,如先生所言,就是以统计学的观点来演算,使用不同的样品浓度,结果可能也没有多大的区别。
至於分析员不值几个钱,这点可能是先生一时笔误。也许在国内是这种情形。一个分析员的价值在於对产品质量的控制。是不是值钱当然要看对产品的贡献如何。当年,我们一个价值10亿美元的产品,每年必须向美国环保署注册,就是分析方法的改进。过不了关,就是不准继续卖。在那种情况下,分析员值几个钱的说法就不存在了。我自己在分析领域干了32个年头。是不是值钱,我自己心里有数的。目前美国药业的发展,每一个环节,看看如果没有分析人员的后援,又是如何的结果。