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5.8 Traitement des données et évaluation

757 VA Computrace – Software

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EV(n) Grandeur d'évaluation d'une mesure in-

dividuelle de l'échantillon n ayant subi

l'addition standard

mean(n) Moyenne de toutes les grandeurs d'éva-

luation pour l'échantillon n ayant subi

l'addition standard

Std.dev.(n) Déviation standard de la valeur indivi-

duelle EV(n) = s(n)

c(n) – c(s) Différence des concentrations massi-

ques entre l'échantillon n ayant subi l'ad-

dition standard et la solution standard

initiale

3. Détermination de la courbe des additions standards

Pour le calcul de la courbe des additions standards linéaire,

on détermine les paramètres a et b de la courbe de régres-

sion linéaire y = a + bx à l'aide de la méthode de minimisa-

tion pondérée des carrés des erreurs avec y = EV et x = c –

c(s), où le facteur pondéré utilisé pour chaque point est la

déviation standard des réplications. Les paramètres a et b

sont affichés dans la fenêtre

RESULTS et ont la signification

a = Y.reg/offset Ordonnée à l'origine de la

courbe des additions standards

b = Slope Pente de la courbe des addi-

tions standards

4. Calcul de la concentration massique c(s)

Une condition nécessaire quant à la possibilité d'utilisation de

la méthode des additions standards est que pour c = 0, on

ait également la grandeur d'évaluation EV = 0. Si on insère

ces deux grandeurs dans la fonction de calibrage 0, on peut

alors calculer la concentration massique recherchée c(s) à

partir de l'équation suivante:

c(s) = a / b

Dans la représentation graphique de la courbe des additions

standards, la concentration massique recherchée sur l'axe

des X est donnée par la distance du point zéro au point d'in-

tersection avec la fonction de calibrage.

c(s)

c - c (s)

.reg/offset

Echantillon

Add. Std

Slope

1 2 ... 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 ... 197 198

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