Előadást letölteni
Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon
KiadtaZsolt Biró Megváltozta több, mint 9 éve
1
TÁMOP 2.2.3-07/1-2F-2008-0011 Műszeres analitika 14. évfolyam Fotometriás módszer validálása Tihanyi Péter 2009
2
A validálás fogalma Az analitikai laboratóriumokkal szemben támasztott igények megkövetelik, hogy a laboratóriumok mérési eredményei: – megbízhatóak, – ellenőrizhetőek és – visszakereshetőek legyenek (dokumentálás!). A validálás egy eljárás, amiben tanulmányozzuk a módszer teljesítményjellemzőit és igazoljuk, hogy a módszer alkalmas az adott analitikai alkalmazásra.
3
Mikor kell validálni? Validálásra a következő esetekben lehet szükség: új módszer bevezetése, meglévő módszer adaptációja, szabvány módszer kiterjesztése (más anyag, mátrix), eszközvásárlás, másik m ű szer, új analitikus. Az analitikai eljárás célja a validálás jellemzőinek megbecsülése.
4
Az analitikai módszer teljesítményjellemzői A tipikus validálási jellemzők a következők (zárójelben az angol kifejezés): pontosság, helyesség (Accuracy, Trueness); precizitás (Precision): ismételhetőség (Repeatability), kibővített ismételhetőség (Intermediate Precision), reprodukálhatóság (Reproducibility), szelektivitás (Selectivity), specifikusság (Specificity), azonosság (Identity); kimutatási határ (Detection Limit); meghatározási határ (Quantitation Limit); tartomány (Range); linearitás (Linearity); robosztusság, állékonyság (robustness); visszanyerési tényező (Recovery).
5
A pontosság és precizitás különbsége Precíz, de pontatlan Nem precíz, nem pontosPrecíz és pontos Pontos, de nem precíz
6
Pontosság, helyesség, torzítatlanság A mért és a névleges érték %-os eltérését tekintjük a mérési eljárás pontosságának, helyességének. A referenciaanyag igazolt koncentrációjának és a mért koncentrációnak az eltérését az igazolt koncentráció százalékában megadva kapjuk a pontosságot. A pontosság megállapításához tanácsos legalább 9 meghatározást végezni, minimum 3 koncentráció értéken, ami lefedi a vizsgált tartományt (pl. 3 koncentráció, a teljes analitikai eljárás 3–3 ismétlésével). Mintafeladat a tanulói jegyzetben.
7
Precizitás: ismételhetőség és reprodukálhatóság A precizitás az azonos, homogén minták mérése közti különbséget fejezi ki. Jellemző értékként a mérések szórását használják. Az ismételhetőség és a reprodukálhatóság különböző körülmények között végzett méréseket jellemeznek. Ismételhetőség: azonos hely, analitikus, műszer, beállítások, rövid időn belül mért értékek eltérése. Reprodukálhatóság: egyforma, szabványosított, standardizált módszer, de másik laboratórium, így más analitikus, műszer, beállítások, lehet hosszú idő múlva a mérés.
8
Ismételhetőség (Repeatability) Az ismételhetőség megállapításához: legalább 9 meghatározást kell végezni, lefedve a vizsgált tartományt, pl. 3 koncentráció, a teljes analitikai eljárás 3–3 ismétlésével, vagy 6 meghatározás a vizsgálatnak megfelelő 100% koncentrációnál. Mintafeladat a tanulói jegyzetben.
9
Szelektivitás, specifikusság, azonosság A szelektivitás azt jellemzi, hogy a módszer, ami több alkotót is mér, mennyire képes azok között különbséget tenni. A zavaró összetevő növelheti, csökkentheti, vagy torzíthatja a jelet. Specifikus a módszer, ami csak az adott komponenst méri, azaz teljesen szelektív. Azonosság: a jel csak a meghatározandó anyagtól származik, nem valami ahhoz fizikailag vagy kémiailag hasonló anyagtól.
10
Kimutatási határ Az a legalacsonyabb mennyiség vagy koncentráció, amit az analitikai eljárás érzékelni képes (tehát meg tud különböztetni a vakmintától), de mennyiségileg meghatározni már nem. Általában az a legkisebb koncentráció, amire kapott jel értéke a vakmintára kapott átlagos jeltől a vakminta szórásának (ezt tekintjük zajnak) háromszorosával különbözik (Miért? Hány %?)., ahol c L a kimutatási határ, s vak a vak mintára kapott jel szórása, S az érzékenység (nem lineáris függvénynél a 0 koncentrációnál). Mintafeladat a tanulói jegyzetben.
11
Meghatározási határ Az a legalacsonyabb koncentráció vagy mennyiség, amit az analitikai eljárás mennyiségileg meghatározni képes. Általában a 10% szórás a maximum, amit elfogadnak. A kimutatási határ mérésekor kapott adatok fel- használásával számítjuk a következő képlettel: ahol c Q a meghatározási határ, s vak a vakmintára kapott jel szórása, S az érzékenység (nem lineáris függvénynél a 0 koncentrációnál). Mintafeladat a tanulói jegyzetben.
12
Mérési tartomány A mérésnél alkalmazható tartomány kiválasztása többféle módon történhet. Az érzékenység változása alapján: azt a koncentrációt fogadjuk el a tartomány felső határának, aminél az érzékenység a kezdeti érték meghatározott részére (pl. felére vagy harmadára) csökken. A szórások alapján: azt a tartományt választjuk, amin belül a szórás nem nagyobb, mint az elvárás.
13
Mérési tartomány az érzékenység alapján ← A kalibrációs görbe (másodfokú polinom) differenciálhányados függvénye: (A’=0,1556 ‑ 2·0,0056·c). Az érzékenység ebb ő l számítható. A kezdeti érzékenység A’(0)=0,1556. Ha felső határként azt a koncentrációt választjuk, aminél az érzékenység ennek a fele: A’(c 1 )=0,0778→ a harmada: A’(c 2 )=0,0519→ lesz a mérési tartomány felső határa. c 1 =6,95 mg/dm 3 c 2 =9,26 mg/dm 3 Mintafeladat a tanulói jegyzetben.
14
Mérési tartomány a szórásgörbe alapján Az elvárás: max. 2,5% relatív szórás. Olvassuk le a választott tartományt: 0,15..2,2 mg/ℓ Mintafeladat a tanulói jegyzetben! Jelöljük be!
15
Lineáris tartomány (Linearity) A lineáris tartomány az egyenes illesztés minősége alapján is megítélhető, de pontosabb, megbízhatóbb eredményt adnak az erre a célra használható próbák, amelyekkel itt nem foglalkozunk. Általános elvárás, hogy R 2 > 0,98 legyen. Az egyenes illesz- tés megfelelő.
16
Robusztusság, állékonyság (Robustness) Azt mutatja meg, hogy a módszer mennyire tűri a zavaró hatásokat; a mérési paraméterek pl. – pH, – ionerősség, – hőmérséklet stb. megváltoztatása mennyire befolyásolja a kapott jel nagyságát. Célszerű a módszerfejlesztés korai szakaszában elvégezni. (Miért?)
17
Visszanyerési tényező (Recovery) Környezeti mérések során gyakran nem tudjuk a jelenlévő anyag teljes mennyiségét mérni (pl. ki- oldási, extrakciós veszteség, anyag visszamarad a mátrixban), ezért a visszanyerés hatásfokát az adott körülményekre meg kell mérni. ahol R a visszanyerés; c i, mért érték; c ref, várt érték. A várt értéket irodalmi adatok, vagy a hozzáadott (spike, surrogate standard) anyagok mennyisége adja. Mintafeladat a tanulói jegyzetben.
Hasonló előadás
© 2024 SlidePlayer.hu Inc.
All rights reserved.