一、重复性：紫外测量数据可靠性的核心指标

在紫外分光光度法中，重复性反映了仪器性能、样品处理、操作规范以及整体方法稳定性的综合结果。

简单说：在相同条件下，测量结果是否稳定可重复？

如果重复性不佳，即便仪器精准、方法正确，实际数据也无法用于科学分析或质量控制。

二、重复性与其它精密度概念的关系

本章专注日常实验室中重复性**评估与管理。

三、影响紫外分光光度计重复性的因素体系

核心观点： 重复性不好，原因90%来自人为操作偏差与样品状态问题，10%才是仪器本身。

四、重复性评估的标准方法体系

4.1 单样多次测定法（核心方法）

• 样品准备：配置一份浓度适中的均一溶液；

• 测量次数：连续平行测量 6–10 次；

• 记录每次吸光度值，计算以下指标：

Aˉ=A1+A2+⋯+Ann\bar{A} = \frac{A_1 + A_2 + \cdots + A_n}{n}Aˉ=nA1+A2+⋯+AnSD=∑(Ai−Aˉ)2n−1SD = \sqrt{\frac{\sum (A_i - \bar{A})^2}{n-1}}SD=n−1∑(Ai−Aˉ)2RSD(%)=SDAˉ×100RSD(\%) = \frac{SD}{\bar{A}} \times 100RSD(%)=AˉSD×100

RSD（相对标准偏差）是重复性评估核心指标。

4.2 稀释全流程法（含操作误差）

• 稀释多个独立样品；

• 完整经历每一个配制、移液、上样步骤；

• 反映全流程系统性重复性能力。

4.3 交叉操作者法（操作技能评价）

五、重复性合格标准推荐

注意： 浓度越低 → 信噪比越低 → 容忍误差需适当放宽。

六、实际数据表现下的重复性诊断逻辑

6.1 理想曲线特征

• 吸光度围绕均值轻微交替正负波动；

• 无趋势性上升或下降；

• 标准差非常小（<0.003 AU）。

6.2 可疑数据特征

七、影响重复性的微观误差来源与防控对策

八、长期重复性监控体系构建

8.1 控制图监测（X-bar/R控制图）

• 每次RSD值实时录入；

• 设立±2SD预警线与±3SD失控线；

• 趋势偏移提前干预。

8.2 年度系统评估

• 不同操作者全流程重复性能力横向对比；

• 制定技术培训与能力校正计划。

8.3 方法学年度回顾

• 方法标准曲线年度RSD历史趋势；

• 检讨配液体系与光程匹配合理性。

九、重复性提升的关键技术工具

十、智能化重复性管理的新趋势

未来：重复性管理从“靠人经验”过渡到“靠系统智能决策”。

十一、法规体系中对重复性的硬性要求

十二、结语总结

重复性 = 数据可信度的底线。

• 短期看：避免当天实验反复重测返工；

• 长期看：保障所有数据都可受控、可溯源、可交付；

• 系统看：它反映出仪器性能、操作习惯、实验流程、实验室文化管理能力的综合水平。

重复性管理做得越好，紫外实验室的每一个吸光度数据才真正有价值、有说服力、有应用生命力。