化学分析数据处理的方法(常用的化学分析方法)
1.常用的化学分析方法有哪些
化学分析方法多了去了
按照习惯大类分成化学分析法，电化学分析法和仪器分析法
化学分析里面包括滴定法（氧化还原滴定，酸碱滴定，络合滴定等），重量分析法等等
电化学分析里面包括循环伏安，极谱，电解等等方法
仪器分析就更多了，紫外可见分光光度法（UV-Vis），原子发射光谱法，色谱法（包括气相色谱GC，高效液相色谱HPLC），毛细管电泳（CE），核磁共振（NMR）,X粉末多晶衍射（XRD），质谱（MS）等等~
化工数据处理一般都是套用每个反应不同的热力学和动力学模型来做的，特别是表观动力学是肯定要做的
2.化学领域的数据分析方法
1、标准偏差（SD 、Standard Deviation） 一种量度数据分布的分散程度的标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。
标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。
标准偏差公式：S = Sqr[∑（xn-x平均）^2 /(n-1)] Sqr……开平方，^……平方 2、相对标准偏差（RSD、Relative Standard Deviation） 相对标准偏差就是指：标准偏差与测量结果算术平均值的比值，用公式表示如下 RSD=SD/X，其中S为标准偏差，X为测量平均值 3、加标回收率 加标回收实验是化学分析中常用的实验方法，也是重要的质控手段，回收率是判定分析结果准确度的量化指标。加标实验及回收率的计算并不复杂，加标方式可根据不同项目、不同分析方法和不同的需要灵活掌握，回收率的计算也各不相同，因此文献[1 ]只给出回收率（记作R） 计算的定义公式： R = 加标试样测定值 - 试样测定值/加标量*100 %分析化学 呵呵，具体加标回收率的操作 由于文字太多 就不贴出来了，再说也不知道对你到底是否有用。
如果有用的话，可以去下面的网址查看具体操作 1 列表法 将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。 本课程中的许多实验已列出数据表格可供参考，有一些实验的数据表格需要自己设计，表1.7—1是一个数据表格的实例，供参考。
表1.7—1 数据表格实例 杨氏模量实验增减砝码时，相应的镜尺读数 2 作图法 作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。
此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1/T为横轴画图，则为一条直线。
要特别注意的是，实验作图不是示意图，而是用图来表达实验中得到的物理量间的关系，同 时还要反映出测量的准确程度，所以必须满足一定的作图要求。 1）作图要求 （1）作图必须用坐标纸。
按需要可以选用毫米方格纸、半对数坐标纸、对数坐标纸或极坐标纸等。 （2）选坐标轴。
以横轴代表自变量，纵轴代表因变量，在轴的中部注明物理量的名称符号及其单位，单位加括号。 （3）确定坐标分度。
坐标分度要保证图上观测点的坐标读数的有效数字位数与实验数据的有效数字位数相同。例如，对于直接测量的物理量，轴上最小格的标度可与测量仪器的最小刻度相同。
两轴的交点不一定从零开始，一般可取比数据最小值再小一些的整数开始标值，要尽量使图线占据图纸的大部分，不偏于一角或一边。对每个坐标轴，在相隔一定距离下用整齐的数字注明分度（参阅图1.7—1）。
(4)描点和连曲线。根据实验数据用削尖的硬铅笔在图上描点，点子可用“+”、“*”、“⊙”等符号表示，符号在图上的大小应与该两物理量的不确定度大小相当。
点子要清晰，不能用图线盖过点子。连线时要纵观所有数据点的变化趋势，用曲线板连出光滑而细的曲线（如系直线可用直尺），连线不能通过的偏差较大的那些观测点，应均匀地分布于图线的两侧。
（5）写图名和图注。在图纸的上部空旷处写出图名和实验条件等。
此外，还有一种校正图线，例如用准确度级别高的电表校准低级别的电表。这种图要附在被校正的仪表上作为示值的修正。
作校正图除连线方法与上述作图要求不同外，其余均同。校正图的相邻数据点间用直线连接，全图成为不光滑的折线（见图1.7—1）。
这是因为不知两个校正点之间的变化关系而用线性插入法作的近似处理。 图1.7—1 校准曲线图示例 2）作图举例 表1.7—2所列数据是测量约利秤弹簧伸长与受力的关系。
测量弹簧长度使用带有0.1mm游标的米尺。加外力使用的是5个200mg的4级砝码，其误差限很小，对测量结果的不确定度的影响可以忽略。
表1.7—2 弹簧伸长与受力关系数据表 作图示例见图1.7—2。 图1.7—2 作图示例 如果所作图线是一条直线，可以按以下方法求直线的斜率和截距。
直线方程为y=ax+b 其斜率（1.7—1） 在所作直线上选取相距较远的两点P1、P2，从坐标轴上读取其坐标值P1(X1,Y1)和P2(X2,Y2)代入式（1.7—1），可求得斜率a。P1、P2两点一般不取原来测量的数据点。
为了便于计算，X1、X2两数值可选取整数。在图上标出选取的P1、P2点及其坐标。
斜率的有效数字位数要按有效数字运算规则确定。 图1.7—1例中劲度系数 截距b为x=0时的y值，可直接用图线求出。
但有的图线x轴的原点不在图上，用延长图线的办法，如果延得太长，稍有偏。
3.数据分析的方法有哪些
总的分两种：
1 列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2 作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1/T为横轴画图，则为一条直线。
4.化学领域的数据分析方法
1、标准偏差（SD 、Standard Deviation） 一种量度数据分布的分散程度的标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。
标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。
标准偏差公式：S = Sqr[∑（xn-x平均）^2 /(n-1)] Sqr……开平方，^……平方 2、相对标准偏差（RSD、Relative Standard Deviation） 相对标准偏差就是指：标准偏差与测量结果算术平均值的比值，用公式表示如下 RSD=SD/X，其中S为标准偏差，X为测量平均值 3、加标回收率 加标回收实验是化学分析中常用的实验方法，也是重要的质控手段，回收率是判定分析结果准确度的量化指标。加标实验及回收率的计算并不复杂，加标方式可根据不同项目、不同分析方法和不同的需要灵活掌握，回收率的计算也各不相同，因此文献[1 ]只给出回收率（记作R） 计算的定义公式： R = 加标试样测定值 - 试样测定值/加标量*100 %分析化学 呵呵，具体加标回收率的操作 由于文字太多 就不贴出来了，再说也不知道对你到底是否有用。
如果有用的话，可以去下面的网址查看具体操作 1 列表法 将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。 本课程中的许多实验已列出数据表格可供参考，有一些实验的数据表格需要自己设计，表1.7—1是一个数据表格的实例，供参考。
表1.7—1 数据表格实例 杨氏模量实验增减砝码时，相应的镜尺读数 2 作图法 作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。
此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1/T为横轴画图，则为一条直线。
要特别注意的是，实验作图不是示意图，而是用图来表达实验中得到的物理量间的关系，同 时还要反映出测量的准确程度，所以必须满足一定的作图要求。 1）作图要求 （1）作图必须用坐标纸。
按需要可以选用毫米方格纸、半对数坐标纸、对数坐标纸或极坐标纸等。 （2）选坐标轴。
以横轴代表自变量，纵轴代表因变量，在轴的中部注明物理量的名称符号及其单位，单位加括号。 （3）确定坐标分度。
坐标分度要保证图上观测点的坐标读数的有效数字位数与实验数据的有效数字位数相同。例如，对于直接测量的物理量，轴上最小格的标度可与测量仪器的最小刻度相同。
两轴的交点不一定从零开始，一般可取比数据最小值再小一些的整数开始标值，要尽量使图线占据图纸的大部分，不偏于一角或一边。对每个坐标轴，在相隔一定距离下用整齐的数字注明分度（参阅图1.7—1）。
(4)描点和连曲线。根据实验数据用削尖的硬铅笔在图上描点，点子可用“+”、“*”、“⊙”等符号表示，符号在图上的大小应与该两物理量的不确定度大小相当。
点子要清晰，不能用图线盖过点子。连线时要纵观所有数据点的变化趋势，用曲线板连出光滑而细的曲线（如系直线可用直尺），连线不能通过的偏差较大的那些观测点，应均匀地分布于图线的两侧。
（5）写图名和图注。在图纸的上部空旷处写出图名和实验条件等。
此外，还有一种校正图线，例如用准确度级别高的电表校准低级别的电表。这种图要附在被校正的仪表上作为示值的修正。
作校正图除连线方法与上述作图要求不同外，其余均同。校正图的相邻数据点间用直线连接，全图成为不光滑的折线（见图1.7—1）。
这是因为不知两个校正点之间的变化关系而用线性插入法作的近似处理。 图1.7—1 校准曲线图示例 2）作图举例 表1.7—2所列数据是测量约利秤弹簧伸长与受力的关系。
测量弹簧长度使用带有0.1mm游标的米尺。加外力使用的是5个200mg的4级砝码，其误差限很小，对测量结果的不确定度的影响可以忽略。
表1.7—2 弹簧伸长与受力关系数据表 作图示例见图1.7—2。 图1.7—2 作图示例 如果所作图线是一条直线，可以按以下方法求直线的斜率和截距。
直线方程为y=ax+b 其斜率（1.7—1） 在所作直线上选取相距较远的两点P1、P2，从坐标轴上读取其坐标值P1(X1,Y1)和P2(X2,Y2)代入式（1.7—1），可求得斜率a。P1、P2两点一般不取原来测量的数据点。
为了便于计算，X1、X2两数值可选取整数。在图上标出选取的P1、P2点及其坐标。
斜率的有效数字位数要按有效数字运算规则确定。 图1.7—1例中劲度系数 截距b为x=0时的y值，可直接用图线求出。
但有的图线x轴的原点不在图上，用延长图线的办法，如果延得太长，稍有偏。
5.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（如总体分布的位罝是否相同，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。
6.物理化学中数据处理的方法详谈
内容太多，这里容不下，我这有三篇文献，两篇《Origin在物理化学实验数据处理中的应用》和《Ma thema t ica 编程技术在相图绘制中的应用》 Ma thema t ica 编程技术在相图绘制中的应用 摘要： 基于M athemat ica 系统研发了三元及四元水盐体系相平衡溶度图的计算机辅助绘制程序， 介绍了程序的设计思想、编制方法及功能与特色。
应用该程序绘制了三元体系RbCl2SbCl32HOA c(25℃)、四元水盐体系CsCl2P rCl3242%HA c2H2O (30℃) 及CsB r2N dB r3213%HB r2H2O (25℃) 的溶度图。该程序操作便捷， 绘制相图准确、美观， 且易于编辑排版， 同时有助于相化学数据库的建立。
关 键 词： 相平衡； 相图绘制；M athemat ica； 坐标转换。
7.数据分析方法5种,数据分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。
采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。
8.数据分析都有哪些方法
常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系数分析、结构方程模型分析（structural equations modeling） 。
数据分析常用的图表方法：柏拉图（排列图）、直方图（Histogram）、散点图（scatter diagram）、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。
