干货丨标准曲线制作、检验、使用知识大全

分析检测的首要任务是定性和定量，定性可以说是有和无的问题，定量是提供待测物质含量范围的一个过程，这当中包含了任何定性定量都有不确定度的含义。而普遍采用的标准曲线已然是分析检测中的常规工作，本篇内容以讲解加问答的形式探讨标准曲线使用过程中的难点和误区，结合数据处理版面关于标准曲线的问题交流，以期答疑解惑、共同精进。

本文内容共分为四个部分：标准曲线的本质、标准曲线的做法、标准曲线的检验、标准曲线使用中的问题。

一：标准曲线的本质

分析检测中的标准曲线是指一系列已知含量（浓度/量）的物质与仪器响应/信号之间的关系，数学处理就是曲线方程，图形表示就是标准曲线。标准曲线的目的是可以根据标准曲线查出待测物质的含量。当我们得到一系列已知含量的物质的响应后，就会去建立函数关系，数学上称曲线拟合，由于直线最为简单，所以常常用直线方程加以拟合，当然会用到多项式拟合等其他方式。

标准曲线的核心问题要解决：

1、能找到确切浓度的标准物质或标准品。

2、标准系列和待测物质一定要有相同和一致的基体，因为样品基体可能会干扰仪器的响应，从这个意义上讲，样品的前处理实际就是提供标准和样品同样的基体环境，尽量祛除干扰基体。所以最好的标准系列应该是样品基体匹配的标准系列。

而方法建立过程中首先要考虑的当然是基体干扰的问题，推荐用标准加入曲线和Youden曲线分别考察样品基体所带来的乘积性干扰和加和性干扰。

标准加入曲线就是在样品中加入一系列标准，然后考察该标准加入曲线和标准曲线斜率的统计学差异，若有差异需考虑用标准加入法定量；而Youden曲线就是对样品做一系列稀释，然后用稀释倍数如1/10，1/5，1/2，1对仪器响应做曲线，考察该Youden曲线的截距与0的差别，若有差别则提示有加和性干扰，此时测定值要减去该截距才是真实值。只有解决了标准曲线与样品基体的匹配问题，我们的定量才可靠。内标法和替代物的使用则是为了解决仪器和前处理的影响问题。

二：标准曲线的做法

按GB/T 22554-2010《基于标准样品的线性校准》推荐：

1、标准曲线的浓度范围应覆盖正常操作条件下的被测量范围；

2、标准样品的组分尽量与被测样品组分一致；

3、标准样品的浓度值应等距离的分布在被测量范围；

4、标准样品的个数至少应有3个浓度；

5、每个标准点至少重复2次，这个重复是指从稀释开始。

如果国家标准有相应的浓度系列推荐，尽量按国家标准，如果你要偷懒，比如我要减少标准点，至少要有理论标准支撑，比如至少要3个浓度。工作中我们经常采用线性校准，因为线性方程最为简洁。

三：标准曲线的检验

标准曲线的检验是实际操作中最大的难点，也是工作中误区和争议最多的话题，比如GB/T 5750.3-2006 就将标准曲线的检验分为：精密度检验，截距检验和斜率检验，但并未出示具体的检验方法。首先讲讲这三个检验，标准曲线的精密度检验，实际含义就是做出来的试验点在我拟合的直线方程左右的分布情况，标准曲线是所有点以最小二乘算法（OLS）拟合出来的，这条曲线到所有点的垂直距离的和（残差）是最小的。

因此这条曲线并非通过所有点而是非常接近所有点，精密度检验就是看这些试验点距离拟合的直线的距离有无异常，所以也称线性检验（拟合检验）。这时的精密度（线性检验）需用F检验，P0.05，也就是说残差应该跟实验测定中的随机误差（变异）没有差别，你要看每次测定的随机误差（变异）就必须多次测定同一浓度，因此失拟检验要求每个浓度点至少重复2次。

除此之外，最后我们还要看看这些残差的分布是否是正态的，因为正态才符合随机误差的特性。综上所述，标准曲线的检验应该是线性检验结合失拟检验，以及残差的正态性检验结合才是统计学上比较完备的。

通常我们采用的相关系数0.99以上的说法缺乏统计完备性。正如大家经常看到的改变拟合的参数个数，如二次方程明显能提高相关系数，但是我们经常没有勇气去用二次曲线方程，因为你没有统计学上完备的支撑。如果你发现标准曲线在低浓度和高浓度点的变异程度不同（非等方差），此时你应该考虑权重最小二乘（WLS）。