Để thu đợc kết quả của các phép phân tích với độ chính xác cao ngoài việc lựa chọn phơng pháp, các điều kiện tối u và các thao tác thí nghiệm thì việc xử lý và đánh giá các kết quả cũng có một ý nghĩa rất quan trọng. Để đánh giá độ chính xác của kết quả phân tích chúng tôi áp dụng các phơng pháp toán học thống kê [11] với một số nội dung chủ yếu sau:
+ Xác định độ lặp lại của các kết quả phân tích.
Khi tiến hành phân tích n lần với các giá trị X1, X2, X3... Xi ta sẽ có: - Hàm lợng trung bình
n X X Σ i
- Phơng sai S2 = 1 Σ 2 − − n ) X X ( i - Độ lệch chuẩn trung bình n S SX 2 =
+ Xác định độ tin cậy của kết quả phân tích. - Cận tin cậy ε = tp;k.SX
trong đó tp;k là hàm phân bố Student ứng với bậc tự do k (k = n-1) và xác suất p - Khoảng tin cậy X- ε ≤ a ≤ X+ε
Nếu ε càng nhỏ thì X càng gần tới giá trị thực - Hàm phân bố thực nghiệm ttn =
X
S a a
X−
So sánh ttn với tp;k nếu ttn < tp;k thì X≠ a là do nguyên nhân ngẫu nhiên hay kết quả phân tích là tin cậy và chấp nhận đợc.
- Sai số tơng đối q% = ε 100 .100
XS S . t . X X k ; p = . 1.10. Một số nhận xét rút ra từ tổng quan
Qua tổng quan tài liệu chúng tôi thấy ở nớc ta việc sử dụng phơng pháp trắc quang cho mục đích xác định hàm lợng của Bitmut cha phổ biến. Mặt khác, ứng dụng của Bitmut trong mọi đối tợng của cuộc sống rất phong phú và đa dạng. Hơn nữa, PAN và Axit monocloaxetic là thuốc thử nhạy để phân tích xác định hàm lợng các nguyên tố. Xuất phát từ đó chúng tôi đã chọn đề tài này với mục đích góp phần nghiên cứu và phát triển Bitmut có độ nhạy, độ chính xác cao, không đòi hỏi máy móc đắt tiền, giá thành phân tích rẻ nên áp dụng phù hợp với điều kiện thí nghiệm của nớc ta hiện nay.
