El analizador de carbono y azufre mejora la precisión y precisión, además de seleccionar los métodos adecuados y * las condiciones de medición, utilizar utensilios e instrumentos de eliminación corregidos, purificar reactivos si es necesario, etc., también puede tomar las siguientes medidas para determinar la precisión y precisión. Los métodos son los siguientes:

1. aumentar el número de determinaciones. A medida que aumenta el número de veces, tomando la media aritmética de varias mediciones como resultado del análisis, el error aleatorio se puede reducir. La precisión de la media se mide a menudo en la desviación estándar SX de la media, como la determinación N veces de una muestra, la desviación estándar de una sola determinación es s, y la desviación estándar de la media es SX = S / n, donde la desviación estándar que indica la media es inversamente proporcional a la raíz cuadrada del número de determinación n, y la velocidad de caída de SX es mucho más lenta que la velocidad de crecimiento de N. Cuando n es superior a 5, la disminución de SX es más lenta; Cuando n es superior a 10, la disminución de SX es muy lenta, y luego aumentar aún más el número de mediciones, la carga de trabajo aumenta bruscamente, lo que no tiene mucha importancia práctica para reducir el error de medición. Por lo tanto, el análisis general se puede repetir 2 - 4 veces, mientras que las estadísticas de densidad fina toman n como 6 - 11.

2. adoptar el estándar interno. Una de las formas efectivas de mejorar la precisión de la medición al adoptar el estándar interno en la medición es especialmente adecuado para la espectrometría de emisión, la espectrometría de rayos x, etc.

3. reducir el valor en blanco. En el análisis de trazas, el mismo valor de determinación de los elementos y el mismo valor en blanco a menudo están en el mismo nivel de magnitud. El contenido de un componente de la muestra se obtiene restando el valor en blanco de la determinación paralela de los resultados del análisis aparente medidos. Los experimentos han demostrado que si el valor en blanco es grande o inestable, la precisión de los resultados obtenidos es pobre, por lo que reducir el valor en blanco puede mejorar la precisión del análisis de trazas.