一、异常数据的原因分析
异常数据是指与正常数据分布显著偏离的数据点，它们通常不能代表样品的实际情况。异常数据的产生可能与多种因素有关。了解这些原因有助于我们在排除异常数据时，能够有针对性地进行调整和改进。
1. 仪器因素
ICP-OES设备的工作状态是影响数据准确性的关键因素。如果设备出现故障、校准不当或光谱干扰，可能导致数据异常。例如，光源衰退、检测器不稳定、气体流量不均、温度波动等都可能导致异常数据的产生。
2. 操作因素
操作人员的不当操作也是数据异常的常见原因。例如，样品的制备过程不规范、样品量过多或过少、标准溶液配制错误等，都可能引发数据异常。同时，操作人员对设备的理解不够深入，无法合理设定分析条件（如波长选择、功率调节、气体流量等）也可能导致数据偏差。
3. 样品因素
样品本身的性质也是影响数据准确性的一个重要因素。样品中存在的高背景干扰、基体效应、悬浮物或气泡等都可能对数据造成影响。例如，如果样品中含有过量的某些元素或高粘度物质，可能会影响喷雾器的稳定性，进而导致分析数据的波动。
4. 环境因素
环境温度、湿度以及实验室气流等外部环境因素也可能对ICP-OES的分析结果产生影响。例如，气流不稳定可能影响喷雾系统的稳定性，从而导致异常数据的产生。
5. 数据处理错误
在数据处理过程中，错误的计算方法、数据录入错误、校正因子设置不当等，都可能导致最终结果出现异常。因此，在排除异常数据时，必须仔细检查数据处理环节，确保每个步骤的正确性。
二、异常数据的类型
异常数据通常可以根据其产生的原因和表现形式分为几种类型。识别不同类型的异常数据有助于更有效地采取相应的措施进行排除。
1. 重复性差的异常数据
重复性差的异常数据通常表现为样品分析结果的变异较大。即使是同一样品在多次分析中的结果也会有显著差异。这种数据可能是由于仪器的不稳定性、操作不一致或样品制备不规范所致。
2. 极值异常数据
极值异常数据通常表现为与其他数据相比异常偏高或偏低，形成“离群点”。这种数据可能由于样品中某些元素的浓度超出仪器的测量范围，或者由于仪器故障（如光源强度不足、检测器问题等）导致。
3. 系统性偏差的异常数据
系统性偏差的异常数据是指在所有样品中都呈现出一定的偏差，这通常是由于仪器校准不准确、试剂过期、标准溶液配置错误等因素导致的。这种异常数据一般表现为一致性较差，但其误差是有规律的，可以通过重复校准或更换试剂来排除。
4. 漂移异常数据
漂移异常数据是指数据随着时间的推移而逐渐偏离正常范围，这通常是由于仪器参数的不稳定或环境变化引起的。例如，温度变化可能导致等离子体的变化，从而影响数据的稳定性。
三、如何识别异常数据
在进行数据排除之前，首先需要识别哪些数据是异常数据。通过合理的方法和工具，可以有效地识别异常数据，从而为排除异常数据提供依据。
1. 数据可视化方法
数据可视化方法是识别异常数据的常见手段。通过对分析结果进行图表展示，操作人员可以直观地看到哪些数据点偏离了正常的数据分布。常用的数据可视化方法包括：
箱线图（Boxplot）：通过箱线图，可以清楚地识别出数据中的离群点或极值。
散点图（Scatter plot）：散点图可以显示数据之间的关系，帮助识别出明显偏离其他数据点的异常值。
直方图（Histogram）：直方图可以展示数据的分布情况，帮助识别数据集中不符合正态分布的异常值。
2. 统计分析方法
使用统计分析方法是识别异常数据的另一种有效手段。常见的统计方法包括：
标准差法：通过计算样本数据的标准差，可以识别出远离均值的极值点。一般来说，如果某个数据点与均值的差异超过3倍标准差，则可能为异常数据。
Grubbs检验：Grubbs检验是一种常用的单个异常值检测方法，可以用于识别单个数据点是否为异常值。
Dixon检验：Dixon检验适用于小样本数据的异常值检测，能够有效识别数据中的异常值。
3. 与历史数据对比
将当前实验结果与历史数据进行对比，也是识别异常数据的一种方法。如果某个数据点与历史数据相比偏差较大，且无法用正常的变化范围解释，可能就是异常数据。特别是在长期运行的实验中，历史数据提供了一个很好的参考基准。
四、异常数据的排除方法
在识别出异常数据之后，下一步是进行数据的排除。排除异常数据时，需要谨慎操作，确保不会错过有用的信号，同时避免对数据的处理过度，以免影响分析的最终结果。
1. 对重复性差的数据进行重测
如果某个数据点的重复性较差，可以考虑重新分析该样品。通过增加测量次数或调整分析条件（如改变气体流量、调节温度等），可以排除操作不当或仪器波动导致的数据异常。
2. 对极值异常数据进行验证
对于出现极值的异常数据，可以通过重新测试该样品来验证该数据的可靠性。如果重新测试结果仍然偏离正常范围，则可以排除该数据。如果重新测试结果正常，可以认为初次的异常数据是由暂时的仪器问题或操作失误导致的。
3. 重新校准仪器
对于系统性偏差的异常数据，首先需要检查仪器的校准情况。常见的校准问题包括光谱校准不准确、内标物质的选择不当等。操作人员应根据仪器说明书重新进行光谱校准，确保每个波长点都准确无误地对准。对于内标法分析，还需检查内标元素是否正确添加，并确保内标元素的浓度适中。
4. 环境控制与仪器维护
漂移异常数据通常与仪器的工作环境和维护状态密切相关。因此，在排除漂移异常数据时，首先需要检查实验室环境是否稳定，确保温度、湿度等环境因素不对实验造成干扰。此外，定期维护ICP-OES仪器，清洁喷雾器和光谱系统，确保仪器各部件的正常工作，可以有效减少漂移现象。
5. 数据平滑与修正
对于一些轻微的异常数据，可以使用数据平滑或修正方法进行处理。常见的处理方法包括均值修正法和加权平均法。通过适当的修正，可以减少个别数据对整体分析结果的影响。
6. 报告数据时的透明处理
在排除异常数据后，操作人员应透明地记录数据处理过程，并在报告中说明异常数据的排除依据及其处理方法。这不仅有助于确保数据的可追溯性，也便于在需要时重新分析或复查数据。
五、总结
赛默飞iTEVA ICP-OES在进行元素分析时，异常数据的排除是确保分析准确性和稳定性的重要环节。通过识别数据异常的原因、分类异常数据类型、采用合适的识别方法以及实施有效的排除措施，操作人员能够最大程度地减少数据异常对分析结果的影响。无论是由于仪器因素、操作不当、样品问题还是环境干扰，及时排除异常数据，能够确保最终结果的可靠性和准确性。在日常操作中，定期检查仪器状态、进行合理的校准和维护，培养操作人员的规范操作意识，都是减少异常数据产生的有效手段。
