关于校正曲线的问题？

两者的区别在于：分别称取不同量的标样来制作的校正曲线，增加了称样、溶样、及预处理的步骤，这些步骤的“介入”，引入的更多的“不确定性”，即新增诸多随机误差，带来的问题是称样法的5个点可能线性没有稀释法的好，因为迭加了更多的随机误差在其中。

一般标准曲线法采用稀释法，以获得良好的线性，当考虑溶样-前处理-试剂等过程的影响时，通常是采用空白样校正和标准加入的方法，当然，如果标准物配制标液时也需酸碱溶解（熔解）处理的话，标液母液配制时也按试样的处理步骤操作，这样，用稀释法配制的标液也更能反映实际样品处理中的误差规律，应该更准确些。

一般规律是：经过“溶样”步骤处理的标准溶液，其浓度会比盐（氧化物）直接配制的浓度要低一点。即存在负的系统误差，所以，标液的母液配制建议按试样处理步骤“履行程序”地来配制。当然，如果标准中都没有这样做，而你“自作聪明”地做了标准样的全程序处理，你的结果会比标准偏高，你的结果就“不标准了”，会被仲裁掉的！三思而后行。

谢谢您这么专业的解释，但是我还是有个问题，如果我稀释法的母液点在称量或者定容等过程中发生随机误差甚至是较大的错误，那么我依次稀释后做的线性值，实际上是没有对它有个评估的；而上述您说的如果用称量法单独做5个点会有很多随机误差，从而线性会不好，如果我的方法要求了最低线性比如说5个9，而且人员能做到这个要求，是不是单独称取5个点会比稀释法要好呢？

理论上讲，所有标准样或标准的标样点溶液都从独立取样开始，这样做肯定更能代表分析误差的实际情况，保持标样试样分析误差的影响一致，若以此得到的标准曲线又能达到r>=0.99999，这样的标准曲线肯定是比稀释法更好。
在很多情况下，样品前处理不复杂，用稀释法和独立取点法的分析结果也比较接近，此时，还是建议用稀释法，因为方法简便又能保证结果的准确度正是我们追求的目标。
至于配制母液时的标样可能引入较大误差，将引起标准曲线系统偏高或系统偏低的问题，排除操作上的过失误差，一般都采用空白校正法来处理，更复杂的情况则采用标准加入法来处理（实际上是一种比较法）。除过失误差和系统误差外，一般操作上的随机误差是不会大的，随机误差的正态分布曲线揭示了这种误差大小的分布规律。

前已述及，标准曲线法本身就是对随机误差进行统计处理的图式化，如果标准曲线的所有点都存在系统误差，则标准曲线的线性再好，以此曲线为据得到的测定结果总是存在一个正误差或负误差，即“标准曲线存在系统误差时，线性好并不代表着准确度好”。但是，如果消除了系统误差后，一系列标准曲线的数据各自会存在一定的随机误差，但根据随机误差分布的规律知，一组数据作了统计处理后，一些或正或负的误差会被抵消或降低，无论是手动作图还是线性回归处理，“标准曲线应过尽可能多的点，不过线的偏离点尽可能均匀分布直线两侧”，以及最小二乘法的原理，就是试图让随机误差能相互抵消或降低，从而获得误差最小的、有代表性的标准曲线。因此，从最小二乘法的处理依据而言，若已消除了系统误差，则线性好就意味着准确度好。

误差的统计处理中有两句话：精密度好不一定准确度就高，因为可能存在系统误差；当消除了系统误差后，精密度好就表明准确度高，因为当仅存在随机误差后，好的精密度就意味着随机误差小，因而准确度就高。

标准曲线的制作，虽然用的是浓度不同的一组标液实验点，但每个点到标准曲线距离的远近是能间接反映它们的随机误差的大小（过失误差会使点偏离很大，但系统误差在曲线上反映不出来，所以，我们讨论的前提是消除了系统误差）。所以，消除系统误差后，仍然能够用线性好坏来评价准确度的高低，这也是为什么中外分析文献会用相关系数R接近1的程度来评价实验结果的信度高低的原因，当然，标准加入的回收率是另一个评价准确度的重要指标。

你的线性再好 要错都错