오염 물질 및 오류

일반적으로 벌크 샘플은 샘플링을 통해 실험실 샘플로 축소되어 오류가 발생합니다.

일반적인 샘플링 오류에는 오염 및 샘플링 방법과 측정 유형 간의 불일치가 포함됩니다.

특히, 부적절한 분할로 인한 농도 편향 및 입자 크기 감소 방법의 오염과 같은 잠재적 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 오류를 최소화하는 것은 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 데 매우 중요합니다.

대상 모집단의 정규 분포를 가정할 때, 표본 추출 오차의 신뢰 구간에 대한 방정식에서 n_s는 표본 수를 나타내고 s_s는 표본 추출 표준 편차를 나타냅니다. 여기서 e를 재구성하고 바꾸면 원하는 샘플링 오류에 필요한 샘플 수를 결정하는 데 도움이 됩니다.

또 다른 중요한 측면은 분석의 전체 분산을 줄이는 것인데, 이는 방법과 표본추출이라는 두 가지 구성 요소에 의존합니다.

올바른 크기의 표본을 충분히 수집하면 표본 추출과 관련된 분산이 개선되지만 각 표본에 대한 분석 수를 늘리면 방법 분산이 향상됩니다.