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逆转换时，又能将已转换为代码或编码字符逆转为编码之前的数据形式，此种逆转换称
为译码(decoding)，又称解码。
变异系数 coefficient of variation 亦称相对标准偏差，是标准偏差s 与测定平均
值x 之比。以符号V 表示，
V
s
x
= ´ 100 %
它表示随机误差的相对大小，用于比较在量纲或数量级上不同的测定数据的相对离散程
度的大小。‘变异系数’一词在现在的文献中已很少使用，现通用‘相对标准偏差’这
一术语。
标准偏差的标准偏差 standard deviation of standard deviation 表征标准偏差离
散性的参数。标准偏差是一个随机变量，由不同的样本得到的标准偏差是不同的，它的
离散性用其标准偏差表示，称之为标准偏差的标准偏差，记为ss 。
2( -1)
=
n s
s
s
式中s 是测量值的标准偏差。当测量值的数目n 小于51时，s s /s 大于10％，即标准偏
差的第二位已是不确定的。因此，在通常的分析测试中， n 小于51，标准偏差最多取两
位有效数字。
标准回归系数standardized regression coefficient 消除了因变量y 与自变量
xi ( i = 1,2,K,m)所取量纲的影响之后的回归系数。在多元回归分析中，各自变量的回归
系数大小与其所用单位有关，各自的回归系数大小不能直接表征它们对因变量y 的影响
程度。若将各回归系数bi ( i = 1,2,K,m)转换为标准回归系数'
bi ，
å
å
=
=
-
-
= n
j
j
n
j
ij i
i
y y
x x
b b
1
2
1
2
'
( )
( )
则可消除自变量单位的影响， '
bi 绝对值的大小直接反映了xi 对y 的影响程度。将影响大
的的自变量保留，影响很小的自变量可以略去，从而可以得到最优回归方程。
标准(偏)差 standard deviation 表征测定值离散性的一个特征参数。从总体抽取容
量为n 的样本进行重复测定，由所测得的n 次测定值计算得出，以s 表示，
s
x x
n
i
i
n
=
-
-
=å
(
)2
1
1
其特点是：⑴全部测定值都参与标准差的计算，充分利用了所得到的所有信息。⑵对一
组测定值中离散性大的测定值反应灵敏，当一组测量中出现离散性大的测定值时，标准
偏差随即明显变大。⑶是总体标准差s的无偏估计值,用来量度测定的精密度是最有效
的。⑷不具有加和性。在数据处理中应用非常广泛。
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标准正态分布 standard normal distribution 均值m = 0 、方差s 2 = 1的正态分布，
记为N(0,1) 。标准正态分布概率密度函数为
÷ ÷ø
ö
ç çè
æ
= -
2
exp
2
1
( )
u2
u
p
j
正态分布变量x 经过
s
- m
=
x
u 变换，可以变为标准正态分布。
并合标准偏差 pooled standard deviation 并合方差的平方根值。并合方差是按加权
方式计算出的各组测定值方差的统计平均值。当试验分m 组进行，总的测定方差s2由m
组的方差
2
i s (i = 1,2,L,m) 共同决定。总方差
s
f s
f
x x
n
i i
i
m
i
i
m
ij i
j
n
i
m
i
i
m
i
2
2
1
1
1 1
1
1
= =
-
-
=
=
= =
=
å
å
åå
å
( )
( )
式中ni 和fi ＝ ni -1分别为第i组的测定次数和自由度。
不等精度测量 unequally accurate measurement 各次测量值具有不同精度的测量。
用不同的方法对同一样品的测定，不同人员用相同的方法对同一样品的测定，同一分析
人员用相同的方法对同一样品在长时间间隔进行的测定，得到的测量值常常是不等精度
的，应按加权方式计算总方差。
不可控因素uncontrollable factor 其水平不可人为地严格加以调控的、无法通过试
验选择出其最佳水平的因素。如农业试验，土质和肥力、日照条件等很难人为控制，在
分析测试中，仪器性能、人员素质等也都难于严格控制。因此，在设计试验时，要尽量
将不可控因素做随机化安排，使其影响相互抵偿。
不重复抽样 sampling without replacement 亦称不放回式抽样，每次从样品总体中
抽取的样品单位，经检验之后不再放回总体内，在下次抽样时不再被抽到。总体每经过
一次抽样，其中的样品单位数就减少一次，因此，每个样品单位在各次抽样时被抽中的
概率是不同的。
操作误差 operational error，procedure error 由于操作人员的生理缺陷、主观偏见、
不良习惯或不规范操作而产生的误差。是与操作人员的素质有关的，因此，又称为个人
误差。
残差 residual 在回归分析中，测定值y 与按回归方程预测的值Y 的差值，记为d ，
d = y - Y 。残差平方的加和，称为残差平方和,又称残余平方和，记为Q =å(yi -Yi ) 2 。
残余平方和与残余自由度f = n - m -1之比，称为残余方差，记为s 2 ，
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1
( ) 2
2
- -
-
= å
n m
y Y
s i i
式中n 是建立回归方程的试验点的数目，m 是回归方程中自变量的数目。s 2 表示回归方
程的精度。
残差图 residual plot 以残差d 为纵坐标、以任何其他指定的量为横坐标的散点图。
在分析测试中，常以自变量x 为横坐标的残差图来检查回归曲线的异常试验点。残差d 遵
从正态分布N(0,s 2 ) 。d * = d /s ，称为标准化残差，遵从标准正态分布N(0,1) 。根据标
准正态分布表， d *落在[-2,2]区间之外的概率<0.05，是一个小概率事件。如果某一试
验点的标准化残差d *落在[-2,2]区间之外，就有95％的置信度将其判为异常点，不能
参与回归曲线的拟合。
残余标准偏差 residual standard deviation 残余方差的平方根值，表征回归方程和
回归曲线的精度。
残余自由度 residual degree of freedom 在回归分析中计算回归方程残余平方和的
独立项的数目。其值f = n - m -1， n 是建立回归方程的试验点的数目，m 是回归方程
中自变量的数目。
参数估计 parameter estimation 在随机变量分布函数已知,根据样本数据估计总体参
数的值。包括点估计和区间估计。估计总体均值、总体方差，称为参数的点估计。估计
值不正好等于待估参数的真值，而只是其近似值，其近似的程度通常以(估计值±置信
限)所构成的置信区间的形式表征，此称为参数的区间估计。置信区间指明了它包含待
估参数真值的概率，参见置信区间条。
参数检验 parameter test 对参数平均值、方差进行的统计检验。先由测得的样本数
据计算检验统计量，若计算的统计量值落入约定显著性水平a 时的拒绝域内，说明被检
参数之间在所约定的显著性水平a 下在统计上有显著性差异；反之, 若计算的统计量值
落入约定显著性水平a 时的接受域内，说明被检参数之间在统计上没有显著性差异,是
同一总体的参数估计值。
测量 measurement 以确定被测对象量值为目的的全部操作。在分析化学中，将其称为
测定(determination)。测试(measurement and test)是测量的一种，是带有试验性质
的测量。
测定限 determination limit 定量分析方法实际可能测定的某组分的下限。与检出限
不同，测定限不仅受到测定噪声限制，而且还受到空白背景绝对水平的限制，只有当分
析信号比噪声和空白背景大到一定程度时才能可靠地分辨与检测出来。噪声和空白背景
越高，实际能测定的浓度就越高，说明高的噪声和空白背景值会使测定限变坏。
成对比较试验 paired comparison experiment 将被比较的两因素成对地进行比对试
验。在试验受其他因素干扰较大，而试验精度又不理想的情况下，采用成对试验法效果
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较好。它是试验研究中经常采用的一种试验设计方法。如用标准分析方法检验新建立的
分析方法，考察两分析人员的技术水平，检查两实验室是否存在系统误差等，都可用成
对试验法安排试验，对成对数据的差值d 进行t检验。
抽象因子分析 abstracted factor analysis 因子分析法中的一种。因子分析是一种
多元统计分析方法，通过对数据进行解析，可以获得影响数据的因子数目。1970 年
J.J.Kankare 首次将该法用于分析测试中，用抽象因子分析法解析配位化合物的吸光度
数据以确定体系中存在的吸光物种数。它有三个基本操作：预备、复原和变换。通过预
备和复原操作只能得到没有明确物理与化学意义的抽象因子，是一种纯粹的数学解，需
再通过目标检验或抽象旋转操作，将抽象的解变为有明确物理与化学意义的实际解，以
获得真实的因子。
抽样 sampling 亦称取样，从欲研究的全部样品中抽取一部分样品单位。基本要求是
要保证所抽取的样品单位具有充分的代表性，以便从所抽取的样品单位的分析与研究结
果来估计与推断全部样品的特性，这是科学试验、质量检验、生产控制、社会调查普遍
采用的一种经济而有效的研究方法与工作方式。
抽样检验 sampling test，sampling inspection 又称抽样检查，从一批产品中随机
抽取少量产品（样本）进行检验,应用概率统计理论由检验所得到的产品平均质量指标
去估计和推断被检的该批产品（总体）是否合格的一种广泛使用的统计方法。产品质量
指标是指产品的某种或某些特征, 如有效成分和杂质含量、耐磨性、有效使用时间、疵
点数等。根据抽样检验的目的，分为抽样控制和抽样验收。抽样控制是在生产过程中进
行抽样检查，考察产品质量的变化趋势，并根据其变化趋势及时调整生产过程，预防产
品质量的重大波动，因此，这种抽样检验又称为预防性抽样检验。抽样验收是对成品进
行抽查，以确定已生产的产品是否合格，是一种事后抽样检验。
抽样误差 sampling error 抽样方法本身所引起的误差。当由样品总体中随机抽样时，
哪些样品被抽到是随机的，由抽出的样本所得到的质量指标x 与总体的质量指标m 之间
的偏差，称为实际抽样误差。当样品总体很大时，可能抽取的样本很多，没有必要列出
所有的实际抽样误差，而用平均抽样误差来表征各样本的实际抽样误差的平均水平。
单纯形优化法 simplex optimization method 简称单纯形法，利用多维空间中的一种
凸图形(即单纯形)有规则的移动以实现实验参数优化的一种动态调优方法。每一次选用
的试验条件由前一次实验的结果来确定。现在广泛应用的是1965年内尔德(J.A.Nelder)
等提出的改进单纯形优化法，它是在1962年斯彭德莱(W.Spendley)等首先提出的基本单
纯形优化法的基础上，为加速了优化过程，变固定步长为可变步长,并引入了反射、扩
大与收缩规则。单纯形法的优点是计算简便，不受因素数目的限制，只需进行少数实验
就可找到最佳的试验条件。
单因素(子)试验 one-factor experiment 又称单因素轮换试验，固定共存的其他因素
的水平，每次改变其中某一个因素的水平进行实验，循此轮换对各个因素进行试验，由
各轮换试验得到的优化条件，组合为最终的最佳条件。这是以往分析人员惯常使用的试
验方法，优点是试验设计简单，操作方便，数据处理工作量少。当共存因素之间不存在
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交互作用时，它是有效的。但当共存因素之间存在协同或抑制作用时，某个因素单独存
在时的效应，与有协同或抑制作用的其他因素共同存在时它所产生的效应是不同的。因
此，在因素之间存在协同或抑制作用时，单因素轮换试验是不可取的，不能真实地反映
客观事物和现象的本质。
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