1. 测量仪器需做哪些分析
测量系统分析（MSA）
在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reprocibility）。
一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。
分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统，否则，不管我们采用什么样的分析方法，最终都可能导致错误的分析结果。在ISO10012-2和QS9000中，都对测量系统的质量保证作出了相应的要求，要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。
测量系统特性类别有F、S级别，另外其评价方法有小样法、双性、线性等.
分析工具
在进行MSA分析时， 推荐使用Minitab软件来分析变异源并计算Gage R&R和P/T。并且根据测量部件的特性，可以对交叉型和嵌套型部件分别做测量系统分析。
另外，Minitab软件在分析量具的线性和偏倚研究以及量具的分辨率上也提供很完善的功能，用户可以从图形准确且直观的看出量具的信息。
MSA的基本内容
数据是通过测量获得的,对测量定义是：测量是赋值给具体事物以表示他们之间关于特殊特性的关系。这个定义由C．Eisenhart首次给出。赋值过程定义为测量过程，而赋予的值定义为测量值。
从测量的定义可以看出，除了具体事物外，参于测量过程还应有量具、使用量具的合格操作者和规定的操作程序，以及一些必要的设备和软件，再把它们组合起来完成赋值的功能，获得测量数据。这样的测量过程可以看作为一个数据制造过程，它产生的数据就是该过程的输出。这样的测量过程又称为测量系统。它的完整叙述是：用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、夹具、软件、人员、环境和假设的集合，用来获得测量结果的整个过程称为测量过程或测量系统。
众所周知，在影响产品质量特征值变异的六个基本质量因素(人、机器、材料、操作方法、测量和环境)中，测量是其中之一。与其它五种基本质量因素所不同的是，测量因素对工序质量特征值的影响独立于五种基本质量因素综合作用的工序加工过程，这就使得单独对测量系统的研究成为可能。而正确的测量，永远是质量改进的第一步。如果没有科学的测量系统评价方法，缺少对测量系统的有效控制，质量改进就失去了基本的前提。为此，进行测量系统分析就成了企业实现连续质量改进的必经之路。
近年来，测量系统分析已逐渐成为企业质量改进中的一项重要工作，企业界和学术界都对测量系统分析给予了足够的重视。测量系统分析也已成为美国三大汽车公司质量体系QS9000的要素之一，是6σ质量计划的一项重要内容。目前，以通用电气(GE)为代表的6σ连续质量改进计划模式即为：确认(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control)，简称DMAIC。
从统计质量管理的角度来看，测量系统分析实质上属于变异分析的范畴，即分析测量系统所带来的变异相对于工序过程总变异的大小，以确保工序过程的主要变异源于工序过程本身，而非测量系统，并且测量系统能力可以满足工序要求。测量系统分析，针对的是整个测量系统的稳定性和准确性，它需要分析测量系统的位置变差、宽度变差。在位置变差中包括测量系统的偏倚、稳定性和线性。在宽度变差中包括测量系统的重复性、再现性。
测量系统可分为“计数型”及“计量型”测量系统两类。测量后能够给出具体的测量数值的为计量型测量系统；只能定性地给出测量结果的为计数型测量系统。“计量型”测量系统分析通常包括偏倚(Bias)、稳定性(Stability)、线性(Linearity)、以及重复性和再现性(Repeatability&Reprocibility，简称R&R)。在测量系统分析的实际运作中可同时进行，亦可选项进行，根据具体使用情况确定。
“计数型”测量系统分析通常利用假设检验分析法来进行判定。
MSA之统计特性
1.测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性。
2.测量系统的变差必须比制造过程的变差小。
3.变差应小于公差带。
4.测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一。
5.测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。若真的如此，则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。
MSA的指标
1.量具重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的变差。
2.量具再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。
3.稳定性：指测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。
4.偏倚:指同一操作人员使用相同量具，测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与采用更精密仪器测量同一零件之相同特性所得之平均值之差，即测量结果的观测平均值与基准值的差值，也就是我们通常所称的“准确度”。
5.线性：指测量系统在预期的工作范围内偏倚的变化。
MSA时机
1）.新生产之产品PV有不同时;
2）.新仪器，EV有不同时;
3）.新操作人员，AV有不同时;
4）.易损耗之仪器必须注意其分析频率。
R&R之分析
决定研究主要变差形态的对象。
使用"全距及平均数"或"变差数分析"方法对量具进行分析。
于制程中随机抽取被测定材料需属统一制程。
选2-3位操作员在不知情的状况下使用校验合格的量具分别对10个零件进行测量, 测试人员将操作员所读数据进行记录, 研究其重复性及再现性(作业员应熟悉并了解一般操作程序, 避免因操作不一致而影响系统的可靠度)同时评估量具对不同操作员熟练度。
针对重要特性(尤指是有特殊符号指定者)所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/10, (即其最小刻度应能读到1/10过程变差或规格公差较小者; 如: 过程中所需量具读数的精确度是0.01m/m, 则测量应选择精确度为0.001m/m), 以避免量具的鉴别力不足，一般之特性者所使用量具的精确度应是被测量物品公差的1/5。
试验完后, 测试人员将量具的重复性及再现性数据进行计算如附件一(R&R数据表), 附件二(R&R分析报告), 依公式计算并作成-R管制图或直接用表计算即可。
结果分析
1)当重复性(EV)变差值大于再现性(AV)时:
量具的结构需在设计增强。
量具的夹紧或零件定位的方式(检验点)需加以改善。
量具应加以保养。
2)当再现性(AV)变差值大于重复性(EV)时:
作业员对量具的操作方法及数据读取方式应加强教育, 作业标准应再明确订定或修订。
可能需要某些夹具协助操作员, 使其更具一致性的使用量具。
量具与夹治具校验频率于入厂及送修纠正后须再做测量系统分析, 并作记录。
MSA的步骤
测量系统分析的评定通常分为两个阶段:
1.第一阶段
验证测量系统是否满足其设计规范要求。主要有两个目的：
(1)确定该测量系统是否具有所需要的统计特性，此项必须在使用前进行。
(2)发现哪种环境因素对测量系统有显着的影响，例如温度、湿度等，以决定其使用之空间及环境。
2.第二阶段
(1)目的是在验证一个测量系统一旦被认为是可行的，应持续具有恰当的统计特性。
(2)常见的就是“量具R&R”是其中的一种型式。
MSA测量系统分析
一、测量系统介绍
1、MSA基本概念
2、为什么要考虑测量系统变异
数据变异的来源
误差因素的影响
3、MSA的重要性
二、测量系统的统计特性
1、可接受的测量系统
对总变量的影响
对生产规格的影响
2、测量分析前的准备
3、测量系统变异的组成部分
三、测量系统分析(结合案例)
1、计量型测量系统研究
偏差分析
独立样本法
图表法
重复性、再现性分析(R & R)
极差法
均值和极差法
ANOVA法
稳定性分析
线性分析
2、量具特性曲线
3、计数型测量系统研究
小样法
大样法
相关分析
希望对你有帮助
2. 常用生化检测项目分析方法举例及参数设置
常用生化检测项目分析方法举例及参数设置
常用生化检测项目有哪些你知道吗?你对常用生化检测项目了解吗?下面是我为大家带来的关于常用生化检测项目分析方法举例及参数设置的知识，欢迎阅读。
一、常用生化检测项目
1.终点法检测常用的有总胆红素(氧化法或重氮法)、结合胆红素(氧化法或重氮法)、血清总蛋白(双缩脲法)、血清白蛋白(溴甲酚氯法)、总胆汁酸(酶法)、葡萄糖(葡萄糖氧化酶法)、尿酸(尿酸酶法)、总胆固醇(胆固醇氧化酶法)、甘油三酯(磷酸甘油氧化酶酶法)、高密度脂蛋白胆固醇(直接测定法)、钙(偶氮砷Ⅲ法)、磷(紫外法)、镁(二甲苯胺蓝法)等。以上项目中，除钙、磷和镁基本上还使用单试剂方式分析因而采用一点终点法外，其它测定项目都可使用双试剂故能选用两点终点法，包括总蛋白、白蛋白测定均已有双试剂可用。
2.固定时间法苦味酸法测定肌酐采用此法。
3.连续监测法对于酶活性测定一般应选用连续监测法，如丙氨酸氨基转移酶、天冬氨酸氨基转移酶、乳酸脱氢酶、碱性磷酸酶、γ谷氨氨酰基转移酶、淀粉酶和肌酸激酶等。一些代谢物酶法测定的项目如己糖激酶法测定葡萄糖、脲酶偶联法测定尿素等，也可用连续监测法。
4.透射比浊法透射比浊法可用于测定产生浊度反应的项目，多数属免疫比浊法，载脂蛋白、免疫球蛋白、补体、抗"O"、类风湿因子，以及血清中的其他蛋白质如前白蛋白、结合珠蛋白、转铁蛋白等均可用此法。
二、分析参数设置
分析仪的一些通用操作步骤如取样、冲洗、吸光度检测、数据处理等，其程序均已经固化在存储器里，用户不能修改。各种测定项目的分析参数(analysisparamete)大部分也已设计好，存于磁盘中，供用户使用;目前大多数生化分析仪为开放式，用户可以更改这些参数。生化分析仪一般另外留一些检测项目的空白通道，由用户自己设定分析参数。因此必须理解各参数的确切意义。
一、分析参数介绍
(一)必选分析参数
这类参数是分析仪检测的前提条件，没有这些参数无法进行检测。
1.试验名称 试验名称(test code)是指测定项目的标示符，常以项目的英文缩写来表示。
2.方法类型(也称反应模式) 方法类型(assay)有终点法、两点法、连续监测法等，根据被检物质的检测方法原理选择其中一种反应类型。
3.反应温度 一般有30℃、37℃可供选择，通常固定为37℃。
4.主波长 主波长(primary wavelength)是指定一个与被测物质反应产物的光吸收有关的波长。
5.次波长 次波长(secondary wavelength)是在使用双波长时，要指定一个与主波长、干扰物质光吸收有关的波长。
6.反应方向 反应方向(response direction)有正向反应和负向反应两种，吸光度增加为正向反应，吸光度下降为负向反应。
7.样品量 样品量(sampling volum)一般是2μl～35μl，以0.1μl步进，个别分析仪最少能达到1.6μl。可设置常量、减量和增量。
8. 第一试剂量 第一试剂量(first regengt volum)一般是20～300μl，以1μl步进。
9. 第二试剂量 第二试剂量(second regengt volum)一般也是20～300μl，以1μl步进。
10.总反应容量 总反应容量(total reacting volum)在不同的分析仪有一个不同的规定范围，一般是180～350μl，个别仪器能减少至120μl。总反应容量太少无法进行吸光度测定。
11.孵育时间 孵育时间(incubate time)在终点法是样品与试剂混匀开始至反应终点为止的时间，在两点法是第一个吸光度选择点开始至第二个吸光度选择点为止的时间。
12.延迟时间 延迟时间(delay time)在连续监测法中样品与反应试剂(第二试剂)混匀开始至连续监测期第一个吸光度选择点之间的时间。
13.连续监测时间 连续监测时间(continuous monitoring time)在延迟时间之后即开始，一般为60～120s，不少于4个吸光度检测点(3个吸光度变化值)。
14.校准液个数及浓度 校准曲线线性好并通过坐标零点的，可采用一个校准液(calibrator);线性好但不通过坐标零点，应使用两个校准液;对于校准曲线呈非线性者，必须使用两个以上校准液。每一个校准液都要有一个合适的浓度。
15.校准K值或理论K值 通过校准得到的K值为校准K值(calibrate coefficient)或由计算得出的K值为理论K值。
16.线性范围 即方法的线性范围(linearity range)，超过此范围应增加样品量或减少样品量重测。与试剂/样品比值有关。
17.小数点位数 检测结果的小数点位数(decimal point digit)。
(二)备选分析参数
这类分析参数与检测结果的准确性有关，一般来说不设置这类分析参数，分析仪也能检测出结果，但若样品中待测物浓度太高等，检测结果可能不准确。
1.样品预稀释 设置样品量、稀释剂量和稀释后样品量三个数值，便可在分析前自动对样品进行高倍稀释。
2.底物耗尽值 底物耗尽值(substrate exhaust limit)在负反应的酶活性测定中，可设置此参数，以规定一个吸光度下降限。若低于此限时底物已太少，不足以维持零级反应而导致检测结果不准确。
3.前区检查 免疫比浊法中应用，以判断是否有抗原过剩。将终点法最后两个吸光度值的差别(ΔA)设置一个限值，如果后一点的吸光度比前一点低，表示已有抗原过剩，应稀释样品后重测。
4.试剂空白吸光度范围 超过此设定范围表示试剂已变质，应更换合格试剂。
5.试剂空白速率 连续监测法中使用，是试剂本身在监测过程中没有化学反应时的变化速率。
6.方法学补偿系数 用于校准不同分析方法间测定结果的一致性，有斜率和截距两个参数。
7.参考值范围 对超过此范围的测定结果，仪器会打印出提示。
(三)某些参数的特殊意义
1.最小样品量 最小样品量是指分析仪进样针能在规定的误差范围内吸取的最小样品量。一般分析仪的最小样品量是2μl，目前也有小至1.6μl的。在样品含高浓度代谢产物或高活性酶浓度的情况下往往需采用分析仪的最小样品量作为减量参数，从而使分析仪检测范围(与线性范围不同)的上限得以扩大。
2.最大试剂量 方法灵敏度很高而线性上限低的检测项目，如血清白蛋白的溴甲酚氯法测定，以往手工法操作时样品量10μl，试剂量4ml，这样试剂量/样品量比例(R/S)为200，线性上限则为60g/L。此法移植到分析仪上后，R/S却很难达到200，致使线性上限变低。因此对这类检测项目最大试剂量非常重要。
3.弹性速率 在酶活性测定中，当酶活性太高，在连续监测期中已不呈线性反应时，有些仪器具有弹性速率(flexrate)功能，能自动选择反应曲线上连续监测期中仍呈线性的吸光度数据计算结果，使酶活性测定的线性范围得以扩大。如AST可从1000U/L扩展至4000U/L，从而减少稀释及重测次数、降低成本。
4.试剂空白速率 当样品中存在胆红素时，胆红素对碱性苦味酸速率法或两点法测定肌酐有负干扰。因为胆红素在肌酐检测的波长505nm有较高光吸收，而且胆红素在碱性环境中可被氧化转变，因而在肌酐反应过程中胆红素的光吸收呈下降趋势。若在加入第一试剂后一段时间内设置试剂空白速率，因为此段中苦味酸尚未与肌酐反应，而胆红素在第一试剂的碱性环境中已同样被氧化转变，因而以第二试剂加入后的速率变化，减去试剂空白速率变化，便可消除胆红素的负干扰，见图7-8。
二、单波长和双波长方式
(一)概念
采用一个波长检测物质的光吸收强度的`方式称为单波长(mono-wavelength)方式。当反应液中含有一种组分，或在混合反应液中待测组分的吸收峰与其它共存物质的吸收波长无重叠时，可以选用。在吸光度检测中，使用一个主波长和一个次波长的称双波长方式。当反应液中存在干扰物的较大吸收、从而影响测定结果的准确性时，采用双波长方式更好。
(二)双波长的作用
双波长(di-wavelength)测定优点是①消除噪音干扰;②减少杂散光影响;③减少样品本身光吸收的干扰。从光源，到比色杯、单色器、检测器的整个光路系统中，均存在着随时间发生变化的不稳定的检测信号，即噪音，而双波长检测是同时进行的，两种波长检测产生的噪音基本上相同，因而能消除噪音干扰。当样品中存在非化学反应的干扰物如甘油三酯、血红蛋白、胆红素等时，会产生非特异性的光吸收，而干扰测定结果的准确性。采用双波长方式测定可以部分消除这类干扰，提高检测的准确性。
(三)次波长的确定方法
当被测物的主波长确定之后，再选择次波长。如根据甘油三酯等干扰物吸收光谱特征，选择次波长，使干扰物在主、次波长处有尽可能相同的光吸收值，而被测物在主、次波长处的光吸收值应有较大的差异。一般来说，次波长应大于主波长100nm。以主波长与次波长吸光度差来计算结果。
(四)双波长的具体应用
对于某些反应速度快且无法设置为两点终点法的分析项目，尤其是单试剂分析中，可以利用双波长的方式来部分消除样品本身的光吸收干扰。目前用单试剂法测定的项目应用双波长的为血清总蛋白(双缩脲法)主波长500nm，次波长576nm;血清白蛋白(溴甲酚氯法)主、次波长分别为600和700nm;钙(偶氮砷Ⅲ法)主、次波长分别为 660、770nm;磷(紫外比色法)主、次波长为340、405nm，镁(二甲苯胺蓝法)主、次波长为505和 600nm。
三、单试剂和双试剂方式
反应过程中只加一次试剂称单试剂方式，加两次试剂便为双试剂方式。目前的生化分析仪大多可用双试剂方式分析，其优点是：①可提高试剂的稳定性，多数双试剂混合成单一工作试剂时，其稳定时间缩短;②能设置两点终点法，来消除来自样品本身的光吸收干扰;③在某些项目检测时能消除非特异性化学反应的干扰。如血清ALT测定，血清中的内源性丙酮酸及其它酮酸也可与试剂中的指示酶(乳酸脱氢酶)起反应，使结果偏高。若先加入缺乏α-酮戊二酸的第一试剂，使其它酮酸与指示酶反应之后再加入含有α-酮戊二酸的第二试剂，启动真正的ALT酶促反应生成丙酮酸，而丙酮酸与乳酸脱氢酶的反应消耗的NAD+能真正反映ALT的活性，从而消除以上副反应的影响。
四、测定过程的自动监测
各种自动生化分析仪或多或少都具有对测定过程进行各种监测的功能，以便在没有人"监督"化学反应的情况下提高检测的准确性。高档分析仪的监测功能更强。
1.试剂空白监测 每种试剂都有一定的空白吸光度范围，试剂空白吸光度的改变往往提示着该试剂的变质：如利用Trinder反应为原理的检测试剂会因酚被氧化为醌而变为红色;碱性磷酸酶、γ-谷氨酰转移酶、淀粉酶等检测试剂会因基质分解出硝基酚或硝基苯胺而变黄;有些试剂久置后变浑浊。这些情况均可使空白吸光度升高。丙氨酸氨基转移酶、天冬氨酸氨基转移酶等负反应检测项目，其试剂在放置过程中空白吸光度会因NADH自行氧化为NAD+而下降等。
试剂空白的测定方法有两种：①每瓶试剂在使用前通过对试剂空白校准来确定试剂空白吸光度，这种方式适用于先取样品后加试剂的分析仪。②每个样品测定前均检测试剂空白吸光度，适用于先加试剂后取样品的分析仪。
2.试剂空白变化速率监测 一些酶试剂在反应温度下不稳定，其空白吸光度可随着时间逐渐发生变化，这种变化的主要原因与工具酶或辅酶的纯度有关，且因试剂的组成和生产厂家的不同而不同。这种变化会影响测定结果的准确性，一般使结果偏高。如果设置此项监测，分析仪在结果计算时会自动减去试剂空白变化速率。在以监测NAD(P)H减少为指示反应的酶活性测定中，空白速率可监测并消除由NADH自身氧化所造成的吸光度下降;在色素原为底物的酶活性测定中，空白速率可监测并消除底物自身分解造成的吸光度升高。有关空白速率监测在胆红素对碱性苦味酸速率法测定肌酐负干扰消除中的作用，已如前述。
3.样品信息监测 由于样品的溶血、脂浊、黄疸会对测定结果产生非化学反应的干扰。根据溶血、脂浊、黄疸的光谱吸收特性，用双波长或多波长检测其性质和程度，一般是测定样品在600nm/570nm、700nm/660nm和505nm/480nm吸光度比值的大小来分别判断样品溶血、脂浊和黄疸程度。然后在结果计算时自动减去这部分干扰，这将有利于提高分析结果的可靠性。
4.结果可靠性监测
(1)终点监测：终点法测定要判断所选的测光点是否到达终点或平衡点。一些分析仪在所选终点后再选一个测光点，比较这两点吸光度的差异来判断反应是否到达终点。
(2)线性期监测：连续监测法选择时间-吸光度反应曲线上的线性期来计算酶活性或被测物浓度，因此仪器要确定此连续监测期是否呈线性。其监测方法为①将连续监测到的各吸光度值进行线性回归，计算出各点的方差，根据方差值的大小来判断是否呈线性;②取连续监测期开始若干点的变化速率与连续监测期最后若干点的变化速率进行比较，来判断是否为线性期。
5.底物消耗的监测 在连续监测法测定酶活性时，如果在监测期内吸光度上升或下降超过其底物耗尽值，则说明该样品酶活性非常高，底物将被耗尽，监测期的吸光度将偏离线性，使测定结果不可靠。此时不打印结果或打印结果同时也打印出底物耗尽提示，该样品应稀释一定的倍数重新测定。此监测对于采用负反应分析酶活性的方法甚为重要。见图7-9
6.方法线性范围监测 每种待测物分析都有一个可测定的浓度或活性范围，样品结果若超过此范围，分析仪将显示测定结果超过线性范围的提示，多数分析仪会自动将样品减量或增量重新测定。
;3. 线性电路的基本分析方法有哪些
线性电路的基本分析方法有：
1、支路电流法
2、网孔电流法
3、节点电位(电压)法
4. 仪器分析中的信号-浓度的线性关系，你能举出几个
用某仪器方法测定试样中微世敬激量 Cu 的含量:称取试样 0.740 g,溶解后定容到 ...S 与 cCu 的线性关系不变,且搜袜 k 为常数;1 号为空白溶液,2、3 的信号中应稿绝...
5. 评价一个仪器分析方法的分析特性一般从哪些方面考虑
方法检出限，评价检测方法的灵敏度。
重复性和再现性，评价方法的稳定性。
回收率和测量不确定度，评价方法的准确度。
线性范围，评价方法在什么浓度范围内可以对被测物准确定量。
6. 如何分析一台仪器的线性
配置不同浓度的样品，根据悉侍友分析结果和浓度在EXCEL里做回归方程，看看回归系数是谈纯不是1，离睁槐1越近表示线性越好。
7. 农药有效成份分析方法的线性相关性测定
1．范围
准则
主要适用于制剂的分析方法，也可用于原药中有效成份的分析，部分可用于物理方法“见3、（2）②节”，但不适用于残留或微量分析。
本准则推荐的方法，如专用于要提交给PSD研究时，应达到欧共体统一原则草案中对制剂分析确认的主要技术要求。
2．定义
（1）误差：本准则中确认的误差类型有： ①偶然误差：此类误差通常微小，由偶然误差导致的结果，多数接近于平均值范围，换句话说，由它们决定方法的重复性或再现性。 ②系统误差：此类误差使所得结果偏离，其平均值高于或低于实际值（如方法中某些误差可导致不正确结果）。
（2）精密度：精密度是偶然误差的基度，可用重复性和再现性表示，此类术语在ISO5725－1986E中均有说明。 ①重复性指采用相同方法，在同一实验室用同一试验物质，同一操作者使用同一设备，在短时间间隔内，在相互独立试验中所获得结果的一致性。 ②再现性指采用相同方法，在不同实验室用同一试验物质，由不同操作者使用不同设备所得试验结果的一致性。
3）准确度：方法的准确度指所得结果与分析样品中真值的符合程度。
4）统性：试验方法的线性指在一定范围内所得试验结果与分析样品浓度（剂量）成比例的性能。
5）特异性：方法特异性定义为对所分析的特定样品产生的特定信号。
3．方法确认
可以认为大多数农药制造商具有确认分析方法的措施，但制造商责任在于保证这些措施能遵守本准则的技术要求。 应提出以下几方面资料对方法进行确认：
在方法中被分析物质（和内标物，如适宜）响应的线性。 分析方法精密度的评价。 分析方法准确度的证明。 赋形剂中无干扰物的证明。 被测定物质种类的确定。 某方法被广泛使用时，虽然其再现性很重要，但不必将其评价收入准则，如需要可通过全面的CIPAC或AOAC协作研究作最好评价。1）线性：分析物质响应的线性范围，至少应大于分析物标明浓度的±
20％。至少测定3个浓度，每个浓度测定两次，应附上此线性图、斜率、截距和相关系数等数据。测得的斜率可证明响应与分析物浓度之间有明显的相关性。在标明值±20％范围内，其结果不应与线性有显着偏离，即相关系数（y）应＞0.99，否则提交方法必须同时提供如何保持本方法有效性的说明，如故意使用不成线性响应的方法，也必须提出解释。（2）精密度： ①化学分析：在此类准则中要求对重复性简单评价即可。至少作5次重复样品的测定，同时简单评价其结果，包括相对标准偏差RSD％。如认为合适，对测定中偏离数据可用Dixons或Crubbs试验检验，但要舍去某些结果时，必须明确指出，并应设法解释为何产生偏离的数据。数据结果的合格性应以修改的Horwitz公式为依据： RSDy＜2（1－0．51ogc） X 0.67
式中C一样品中分析物浓度，以小数计。 Horwitz公司的推导和使用实例列于（附件1）中。
②物理化学性能测定：当进行物理或物理化学性能测定时，使用官方方法（如 CIPAC或oECD）即不需要再予确认。本原则亦适用于对此类方法略有改动的情况，如使用其他方法时，必须测定其重复性，但无须遵守Horwitz公式。（3）准确度：评价方法的准确度，至少需要4个已知被分析含量实验室制备的“合成的”制剂进行测定，其结果可用students t统计或附件Ⅱ中其他适用方法检验。（4）非分析物质的干扰：在评价准确度时，通常包含非分析物质的干扰，因赋形剂中的任何干扰物均会导致分析方法出现系统误差。然而分析时应同时测定不带赋形剂的空白样品，或证明其无干扰，如有干扰时可测定数量，样品色谱图和其他结果均应附上。当原药有效成份中有特定杂质时，必须证明在相同分析条件下此类杂质的响应值不应大于被分析物或内标总峰高的3％。如有此类偏离，必须在提交报告中说明其数据是否已经校正。（5）特异性：方法特异性应以被分析物质的特点来确定，通常对此类化合物进行质谱测定，如使用GC／MS，LC／MS的Th极管陈列检测器或峰收集后使用质谱测定。在使用色谱法测定时，通常以此作为鉴别有效成份或确认分析标准品的方法。当制剂分析是根据其中一种方法时，不需要重复此项工作。 对金属创新的色谱法，必须确定其特异性，如使用质谱法，则可由谱带来推断。实际被测定物质的种类应在提交仲裁时阐明，如果不可能，必须解释其理由，供讨论时考虑。 答案补充 4．注意事项
（1）检测系统响应的线性范围通常由所用仪器决定，方法使用不同系统时，应重新验证线性范围。
（2）如提交方法的性能指标低于准则中规定的最小数值，则必须提出充分理由，解释为何使用此方法。
（3）对方法确证有用的其他数据亦应提出，如再现性的评价（由协作研究获得）或为使方法完善而有微小变动的报告。
（4）对多种制剂适用性的确认数据：确认数据一般为针对某一特定的制剂，但制造商可能生产许多类似的制剂，并可能使用同一分析方法，其交互使用规则为： ①制剂中应含有相同（或很类似）助剂，改变助剂性质时，应检验可能的干扰。 ②制剂在物理化学性能上不应有显着区别（如P”值）。 ③在测定溶液中，有效成份浓度必须保持在标明的线性范围内。 ④有关助剂浓度的任何变化，不应产生明显干扰。 提交进行交互使用的方法，应考虑以上几点。（5）提出确认的任何方法，只能使用经过认证过的参比物质（或来源于参比物质）作为标准品， 答案补充 本要求不适用于内标物。 5．参考和使用文献（略） ［附件1”重复性可行性的Horwitz公式 本公式由Horwitz等人根据AOAC多年来多次协作研究结果，认为可行而确定。适用于本文件的下述实例浓度范围是0．25％～100％。 公式％RSDR＝ 2（1－0.51og.c） 式中％ RSDR是实验室间的变异系数（CV），
C是样品中被分析物的浓度，以小数计。因此100％的纯样品，则C＝1，logC＝0，
故％RSDR＝2（1－（0.5 X 0））＝21－2；
答案补充 50％的样品（如500克／千克可湿性粉剂），则C＝0.5，logC＝-0.3010，故％RSDR＝2（1一0.5 X（一0.3010））＝21.1505＝2．22； 其他数值为：
20％，％RSDR＝2．55；10％，％RSDR＝2．83；5％，％RSDR＝3．14；2％，％RSDR＝3．60；l％，％RSDR＝4．00；0．25％，％RSDR＝4．93。
Horwitz注意到RSD，（重复性变异系数）通常为RSDR的1／2和2／3之间，为此重复性的变异系数即X 0．67。 根据以上数值，可能得出如下结果：被分析物％ Horwitz RSDR 建议的 RSDY 100
2 1.34 50 2.22 1.49 20 2.55 1.71 10 2.83 1.90 5 3.14
2.10 2 3.60 2.41 1 4.0 2.68 0.25 4.93 3.30
未经修改的Howrwitz上式是CIPAC协作研究试验方法可行性的依据。 ［附件Ⅱ”准确度评价
答案补充 下列步骤阐明评价方法准确度的各种途径： (1）一种方法的准确度，可以从测定已知分析物含量的大量“样品”的结果获得。这些样品由实验室制备，加入已知量的分析物（其数量根据方法要求）并带有助剂的混合物。加入的被分析物必须是已知有效成份含量的原药。在分析样品过程中应消除取样误差，并严格按照提出的方法，至少测定4个回收率，测得的数据可用下列办法处理： ①计算回收率平均值和回收率的相对标准偏差。 ②对这些结果和评价重复性的结果进行F检验，以确定回收率结果的RSD与评价精密度结果之间无显着差异。 ③如能达到②项对回收率结果可用Student
t检验，其目的是为证明获得回收率（平均值）与加入浓度之间差异仅仅是由于偶然误差（无明显的系统误差）。 |T|＝|（ω－μ）n／S|
X＝样品平均值，μ＝真值，n＝样品数量，S＝标准偏差。t在不同自由度（n－1）的临界值在一般的统计表中列出。如果算得的t值未超过临界值。证明在给定的置信区间（95％即可）没有显着系统误差。 答案补充 （2）上述表达式可再整理为平均数的置信区间，可定为一个范围，样品的真值是在此范围内（在给定的置信度）
μ＝X±t（∫s/n）自配的制剂平均回收率的计算如下： 平均回收率（％）＝测定含量的平均值％X
100／理论含量％ 平均回收率应在以下的范围内： 有效成份标明值％ 平均回收率％ ＞10 980～102．0
1～10 97．0～103．0 ＜1 95．0～105．0 （3）对上述两种情况，本消除取样误差必须分析一种完全自配制剂。相同步骤也可用于已知成份混合物的子样品分析，但必须注意，在取样时如制剂样品不均匀，则将使平均数的置信区间数值人为增大。 （4）当分析样品很难获得重复结果的制剂（如九粒或块状饵料），可通过添加标准品的方法来计算准确度。在这种情况下，必须提交如何添加标准品的细节报告。
8. 常用的分析方法有哪些
问题一：常见的数据分析方法有哪些 1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation *** ysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析(Correspondence *** ysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression *** ysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析
问题二：在解决实际问题时常用的分析方法有哪些 在实际工作中,通常采用的技术分析方法有对比分析法,因素分析法和相关分析法等三种.
1、对比分析法
对比分析法是根据实际成本指标与不同时期的指标进行对比,来揭示差异,分析差异产生原因的一种方法.在对比分析中,可采取实际指标与计划指标对比,本期实际与上期(或上年同期,历史最好水平)实际指标对比,本期实际指标与国内外同类型企业的先进指标对比等形式.通过对比分析,可一般地了解企业成本的升降情况及其发展趋势,查明原因,找出差距,提出进一步改进的措施.在采用对比分析时,应注意本期实际指标与对比指标的可比性,以使比较的结果更能说明问题,揭示的差异才能符合实际.若不可比,则可能使分析的结果不准确,甚至可能得出与实际情况完全不同的相反的结论.在采用对比分析法时,可采取绝对数对比,增减差额对比或相对数对比等多种形式.
比较分析法按比较内容（比什么）分为：
（1）比较会计要素的总量
（2）比较结构百分比
（3）比较财务比率
2、因素分析法
因素分析法是将某一综合性指标分解为各个相互关联的因素,通过测定这些因素对综合性指标差异额的影响程度的一种分析方法.在成本分析中采用因素分析法,就是将构成成本的各种因素进行分解,测定各个因素变动对成本计划完成情况的影响程度,并据此对企业的成本计划执行情况进行评价,并提出进一步的改进措施.
采用因素分析法的程序如下：
(1)将要分析的某项经济指标分解为若干个因素的乘积.在分解时应注意经济指标的组成因素应能够反映形成该项指标差异的内在构成原因,否则,计算的结果就不准确.如材料费用指标可分解为产品产量,单位消耗量与单价的乘积.但它不能分解为生产该产品的天数,每天用料量与产品产量的乘积.因为这种构成方式不能全面反映产品材料费用的构成情况.
(2)计算经济指标的实际数与基期数(如计划数,上期数等),从而形成了两个指标体系.这两个指标的差额,即实际指标减基期指标的差额,就是所要分析的对象.各因素变动对所要分析的经济指标完成情况影响合计数,应与该分析对象相等.
(3)确定各因素的替代顺序.在确定经济指标因素的组成时,其先后顺序就是分析时的替代顺序.在确定替代顺序时,应从各个因素相互依存的关系出发,使分析的结果有助于分清经济责任.替代的顺序一般是先替代数量指标,后替代质量指标；先替代实物量指标,后替代货币量指标；先替代主要指标,后替代次要指标.
(4)计算替代指标.其方法是以基期数为基础,用实际指标体系中的各个因素,逐步顺序地替换.每次用实际数替换基数指标中的一个因素,就可以计算出一个指标.每次替换后,实际数保留下来,有几个因素就替换几次,就可以得出几个指标.在替换时要注意替换顺序,应采取连环的方式,不能间断,否则,计算出来的各因素的影响程度之和,就不能与经济指标实际数与基期数的差异额(即分析对象)相等.
(5)计算各因素变动对经济指标的影响程度.其方法是将每次替代所得到的结果与这一因素替代前的结果进行比较,其差额就是这一因素变动对经济指标的影响程度.
(6)将各因素变动对经济指标影响程度的数额相加,应与该项经济指标实际数与基期数的差额(即分析对象)相等.
上述因素分析法的计算过程可用以下公式表示：
设某项经济指标N是由A,B,C三个因素组成的.在分析时,若是用实际指标与计划指标进行对比,则计划指标与实际指标的计算公式如下：
计划指标N0=A0×B0×C0
实际指标N1=A1×B1×C1
分析对象为N1-N0的差额.
采用因素分析法测定各因素变动对指标N的影响程度时,......>>
问题三：常用的分析方法有哪些 目前系统安全分析法有20余种，其中常用的分析法是：
（1）安全检查表（safety check list）
（2）初步危险分析（PHA）
（3）故障类型、影响及致命度分析（FMECA）
（4）事件要分析（ETA）
（5）事故树分析（FTA）
问题四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不细说了，直接网络搜索此书――《赢取竞争的100+N工具箱(mba原版1862页).pdf》 目录太长，涉及版权也不能再上图了
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问题五：常用的药物分析方法有哪些 重量分析法
酸碱滴定法
沉淀滴定法
氧化还原滴定法
非水滴定法
药物仪器分析法
紫外分光光度法
质谱法
核磁共振波谱法
薄层色谱法
气相色谱法
高效液相色谱法
电泳法和PH值测定法
物理常数测定法
问题六：数据分析方法有哪些 一、描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
四、假设检验
1. 参数检验
参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。
2. 非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位D是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
2）总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
问题七：常用的数据分析方法有哪些？ 10分 一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询―SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindman......>>
问题八：常用的多元分析方法？ 包括3类:①多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；②判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；③主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。
多元方差分析
是把总变异按照其来源（或实验设计）分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。例如，在分析2×2析因设计资料时，总变异可分为分属两个因素的两个组间变异、两因素间的交互作用及误差（即组内变异）等四部分,然后对组间变异和交互作用的显着性进行F检验。
多元方差分析的优点
是可以在一次研究中同时检验具有多个水平的多个因素各自对因变量的影响以及各因素间的交互作用。其应用的限制条件是，各个因素每一水平的样本必须是独立的随机样本，其重复观测的数据服从正态分布，且各总体方差相等。
多元回归分析
用以评估和分析一个因变量与多个自变量之间线性函数关系的统计方法。一个因变量y与自变量x1、x2、…xm有线性回归关系是指： 其中α、β1…βm是待估参数，ε是表示误差的随机变量。通过实验可获得x1、x2…xm的若干组数据以及对应的y值，利用这些数据和最小二乘法就能对方程中的参数作出估计，记为╋、琛常它们称为偏回归系数。
多元回归分析的优点
是可以定量地描述某一现象和某些因素间的线性函数关系。将各变量的已知值代入回归方程便可求得因变量的估计值（预测值），从而可以有效地预测某种现象的发生和发展。它既可以用于连续变量，也可用于二分变量（0，1回归）。多元回归的应用有严格的限制。首先要用方差分析法检验自变量y与m个自变量之间的线性回归关系有无显着性，其次，如果y与m个自变量总的来说有线性关系，也并不意味着所有自变量都与因变量有线性关系，还需对每个自变量的偏回归系数进行t检验,以剔除在方程中不起作用的自变量。也可以用逐步回归的方法建立回归方程，逐步选取自变量，从而保证引入方程的自变量都是重要的。
协方差分析
把线性回归与方差分析结合起来检验多个修正均数间有无差别的统计方法。例如，一个实验包含两个多元自变量，一个是离散变量(具有多个水平)，一个是连续变量，实验目的是分析离散变量的各个水平的优劣，此变量是方差变量；而连续变量是由于无法加以控制而进入实验的，称为协变量。在运用协方差分析时，可先求出该连续变量与因变量的线性回归函数，然后根据这个函数扣除该变量的影响，即求出该连续变量取等值情况时因变量的修正均数，最后用方差分析检验各修正均数间的差异显着性，即检验离散变量对因变量的影响。
协方差分析兼具方差分析和回归分析的优点
可以在考虑连续变量影响的条件下检验离散变量对因变量的影响，有助于排除非实验因素的干扰作用。其限制条件是，理论上要求各组资料（样本）都来自方差相同的正态总体,各组的总体直线回归系数相等且都不为0。因此应用协方差分析前应先进行方差齐性检验和回归系数的假设检验，若符合或经变换后符合上述条件，方可作协方差分析。
判别函数分析
判定个体所属类别的统计方法。其基本原理是：根据两个或多个已知类别的样本观测资料确定一个或几个线性判别函数和判别指标，然后用该判别函数依据判别指标来判定另一个个体属于哪一类。 判别分析不仅用于连续变量，而且借助于数量化理论亦可用于定性资料。它有助于客观地确定归类标准。然而，判别分析仅可用于类别已确定的情况。当类别本身未定时，预用聚类分析先分出类别，然后再进行判别分析。
聚类分析
解决分类问题的一种统计方法。若给定n个观测对象，每个观......>>
问题九：常用的数学分析方法有哪些 你问的是什么层次？
1、数学分析方法的基本内容是数学化、模型化和计算机化。从数学角度看，数学中发现了许多有实用价值的手段，如线性规划、整数规划、动态规划、对策论、排队论、存货模型、调度模型、概率统计等等，对定量化的分析与决断起到了重大的推动作用；从模型化角度看，每一种数学手段都包括了解决决策问题的具体数学模型，人们可以借助于模型找出自己所需了解的问题的答案；从计算机化的角度看，人们可以借用电子计算机这个快速逻辑计算工具，缩短解决问题的时间，增强预测的精确性。这“三化”是互相联系的，它们的结合使决策的技术和方法发生了重大变化。
2、另一个层次：待定系数法，换元法，数学归纳法。
问题十：常见的调查方法有哪些 （一）、按调查对象的范围分,可分为全面调查和非全面调查.
（二）、按调查的连续性来分,可分为一次性调查和经常性调查.
（三）、按调查的组织方式不同,可分为统计报表和专门调查.
（四）、按调查的方法不同,可分为直接观察法、报告法和询问法.