浓度与响应的线性关系及检测限、定量限的验证

CATO 标准品百科：

在分析中，建立浓度与响应的线性关系是确保分析方法的准确性和可靠性的关键步骤。以下是关于制备浓度、回归方程、相关系数以及检测限和定量限的验证过程：

1. 制备浓度：

准备至少5个不同浓度的标准溶液，覆盖分析所需的浓度范围。这些浓度的选择应该能够提供一定的线性范围，以便建立准确的浓度与响应的线性关系。

2. 回归方程和相关系数：

通过对标准溶液进行测定，得到浓度与响应之间的数据。然后，使用线性回归分析来建立浓度与响应的关系。回归方程可以表示为：y = mx + b，其中y为响应，x为浓度，m为斜率，b为截距。相关系数R用于评估线性度的好坏，目标是获得R接近1的结果。

3. 线性图：

生成浓度与响应的线性图，将实验测定的数据点与回归方程拟合曲线一起呈现。这将有助于直观地了解线性程度以及数据的分布情况。

4. 检测限和定量限验证：

检测限是在信噪比为3:1或2:1时，浓度或注入仪器的量。定量限是在信噪比为10:1时的相应浓度或注入仪器的量。验证这些限度需要进行实际的分析实验，确保在不同信噪比下能够准确地检测和定量分析。

5. 测试过程和结果：

在验证检测限和定量限时，需要详细记录测试过程，包括实验条件、仪器参数、样品处理方法等。同时，记录信噪比和相应的浓度或注入量，并将其与设定的限度进行比较。

6. 附图谱：

将线性图、检测限验证和定量限验证的图谱附在报告中。这些图谱将直观地展示线性关系、信噪比以及分析的可靠性。

通过以上步骤，可以建立浓度与响应的线性关系，并验证检测限和定量限，确保分析方法的准确性和可靠性。这些步骤将有助于生成可信赖的分析结果，并为后续分析提供基础。