在检验检测中，“误差”几乎无处不在——样品没取对、试剂带杂质、方法选得不合适，都可能让最终数据偏离真实值。但误差并非不可控，关键在于抓住“质量保证”的核心，从取样到检测全流程把关。今天就来拆解保证检测结果准确性的关键要点，帮你把误差降到预期水平。

一、质量保证的两大核心方向

任何检测的误差都可通过“取样质量保证”和“分析检测系统质量保证”来控制，二者共同构成结果准确的基础。

（一）取样的质量保证：从源头控制误差

样品是检测的“基础原料”，若取样存在误差，后续检测再精密也无意义。

取样误差的本质：样品是从大量物质中选取的“代表”，用样品结果推断总体特性时，因物质不均匀性产生的误差即为取样误差，分为随机误差和系统误差两类。

随机误差的控制：由取样中无法控制的随机因素（如颗粒分布不均）引起，可通过增加取样次数、加大取样量减小误差。

系统误差的消除：由取样方案不完善、设备缺陷、操作不当、环境影响等导致，需通过严格的取样质量控制（如优化取样方案、校准取样设备、规范操作）避免或消除。

误差的关联与估计：取样误差与测量误差密切相关，可通过“重复测定多个实验室样品”和“一个实验室样品多次测定”的对比，估计取样误差大小。

（二）分析检测过程的质量控制：

全环节防误差

分析检测过程涵盖样品处理、方法选择、仪器校准等多个环节，每个环节都可能引入误差，需针对性控制：

1. 样品处理：避免“前处理毁样”

样品处理过程易产生两类误差：

负系统误差：溶解、分离、富集不完全，或被测组分挥发、分解导致；

正系统误差：器皿、试剂、环境、操作者玷污被测组分导致；
即使无明显系统误差，也可能引入较大随机误差，需严格按标准规范操作。

2. 分析空白的控制与校正：痕量检测的“关键防线”

分析空白对痕量、超痕量检测的准确度、精密度及检出限起决定性作用，需从控制和校正两方面入手：

空白控制的4个重点：

①消除/控制实验环境对样品的玷污（如防尘、空气净化）；

②关注试剂纯度与用量（试剂杂质会玷污被测组分，用量越多影响越大）；

③确保器皿洁净（材质不纯或未洗净均可能玷污样品）；

④避免操作者自身玷污（如手接触样品、化妆品残留）。

空白校正的方法：通过空白试验获取空白值及标准差，用试样测定值减去空白值，完成校正。

3. 测量方法的适用性：选对“工具”是前提

现有标准方法分3类，需根据检测目的选择适配方法：

方法选择需参考5大技术参数：线性范围、准确度、精密度、灵敏度、检出限，确保参数匹配检测需求。

4. 测量方法的校准：建立“信号与量值”的可靠关联

校准的核心是建立“测量信号与被测化学成分量值”的函数关系，准确的校准曲线是结果可靠的前提，校准需遵循3个原则：

① 使用准确可靠的计量标准（如标准物质、校准品）；

② 消除或测定干扰与基体效应（如样品基质对信号的影响）；

③ 控制实验条件，合理设计校准方案：

校准曲线与样品检测需在较短时间间隔内完成，保证条件一致；

实验点数至少5个，量值范围尽可能宽，提高曲线可靠性；

各实验点最好重复测定取平均值，至少在曲线端点重复测定，减少误差。

5. 标准分析方法与标准化：统一“检测语言”

标准分析方法（分析方法标准）是技术标准的一种，同一项目可能有多种检测方法，但其灵敏度、仪器要求、干扰因素、结果含义可能不同。只有采用标准化的分析方法，才能保证不同实验室、不同人员的检测结果具有可比性，避免因方法差异导致的误差。

二、保证准确性的7大关键影响因素

除了两大核心方向，还需对“人、机、药、法、环、溯、样品处置”7大因素进行全面控制，形成有机整体。

1. 人员：最核心的“变量”

人员是检测的“执行者”，实验室水平高低很大程度上取决于人员素质——需具备足够的操作技术、理论知识和质量意识，定期培训考核，确保能规范完成从取样到数据处理的全流程操作。

2. 仪器设备：数据准确的“硬件基础”

仪器是检测的“工具”，是获取可靠数据的前提。需定期校准、维护仪器，确保其性能符合检测要求（如精度、灵敏度），避免因仪器失准引入系统误差。

3. 药品试剂：别让“耗材”拖后腿

试剂是检测的“消耗性原料”，其纯度直接影响结果：

若试剂含被测组分，会导致结果偏高；若试剂灵敏度降低或失效，会影响检测准确性；

实验室需建立试剂采购验收制度、合格供方名录制度，做好试剂验证记录，确保试剂符合技术规范。

4. 检测方法：结果准确的“依据”

检测方法是操作的“指南”，是影响数据质量最关键的因素之一。需根据检测目的选择现行有效、适配的标准方法，避免因方法不当（如灵敏度不足、干扰多）导致误差。

5. 环境：易被忽视的“隐形干扰”

实验室的设施与环境条件（如温湿度、洁净度、通风情况）需满足检测要求——例如痕量分析需防尘，微生物检测需无菌环境，环境不符可能引入玷污或影响反应效率，进而导致误差。

6. 量值溯源：数据可靠的“基准”

量值溯源是通过“不间断的比较链”，让检测结果与国家/国际计量标准关联，是保证数据可比性、准确性的关键环节。需定期对仪器、标准物质等进行校准/检定，确保量值可追溯。

7. 样品处置：全流程护好“样品”

样品从采集到检测的全流程需规范管控：

编制样品采集、封存运输、交接验收、留样保存的程序；

对特殊样品（如易变质、易污染样品）配备专用储存设备，避免样品变质、损坏或交叉污染，确保样品完整性与检测结果有效性。

检测结果的准确性从来不是“单一环节做好就行”，而是从取样到报告的“全流程把控”——既要抓住取样和分析检测两大核心，也要管好人员、仪器、试剂等细节。只有将这些要点融入日常操作，才能让误差可控，让每一份检测数据都经得起检验。