Vol.２９ No.４，２０１０

110
センターニュース

分析機器解説シリーズ（110）◆ラボ日常における測定技術上の概念とその意味（熱分析を例にして）【第 1 部：正確さ、精密さ、および精度】……………………………………………… P1
メトラー・トレド株式会社
ラボラトリーシステム事業部熱分析グループ

◆お知らせ

臼井敏紀

…………………………………………………………………………………………… P8

分析機器解説シリーズ（110）

ラボ日常における測定技術上の概念とその意味（熱分析を例にして）【第 1 部：正確さ、精密さ、および精度】
メトラー・トレド株式会社

ラボラトリーシステム事業部熱分析グループ

臼井敏紀

精密さ、正確さ、精度、測定の不確かさなど、測定技術そして、それを如何にして特定し、回避するかを、この第1上の概念を正しく使用することが、分析におけるプロフェッ部においてDSC（示差走査熱量分析）、TGA（熱重量分析）、ショナルなアプローチとして求められる。これらの概念がTMA（熱機械分析）およびDMA（動的粘弾性分析）の例にラボにおける測定技術の日常において何を意味するか、そ則して説明する。第2部では、測定の不確かさを求めるコして、その中で自身の測定結果のクオリティを如何にしてンセプトを検討する。
1 序

強化できるかが、二部構成の本稿のテーマである。

1序

測定結果は、現実を写し出し、それによって判断の基礎を作るものとされる。そして、測定結果はできるだけ反復

2

系統誤差および偶然誤差

理想的な条件で得られた測定であっても誤差は避けられず、平均値（B）付近でばらつきを生じる。さらに、測定方3 精密さ、正確さ、精度法のクオリティに応じて、平均値は「真」と認められる値

2 系統誤差および偶然誤差
測定なしに信頼し得るものでなければならない。そのためから多かれ少なかれずれる（図1を参照）。ここで、各測定には、系統誤差と偶然誤差を可能な限り数量化し、最小化

結果Ciと真値（A）との間で生じる差は、系統誤差と偶然することが望ましい。しかし、その正確さと精密さに関する最適化の前に、測定誤差の原因を正確に知る必要がある。
3 精密さ、正確さ、精度
熱分析における測定誤差が如何なる原因から生じ得るか、

45真の値と正確な値

定義 ー 概覧

誤差の2つから構成される。一般に、系統誤差は1つの測
4 真の値と正確な値定系列の中で大きさと正負が一定のままであり、すべての測定結果に当てはまる。また、系統誤差は偏りとも呼ばれ、

5定義 ー 概覧6

定誤差の最重要な原因（）分析機器解説シリーズ（110）2

系統誤差および偶然誤差

3

精密さ、正確さ、精度

これらの用語をターゲットボードを用いて考察する（図2を参照）。ここで真値はターゲットボードの中心と仮定する。

4 真の値と正確な値個別値の系統誤差が小さいほど、一連の測定値の「正確さ」は高い。また、偶然誤差が小さいほど、一連の測定値の「精密さ」は高い。系統誤差と偶然誤差が組み合わされたものを「精度」と呼び、精密さと正確さの上位概念とみなすこ
5 定義 ー 概覧とができる。

図 1 系統誤差（p）と偶然誤差（qi）が、測定結果 Ci の「真」の値 A に対する差を決定する。B は1 つの測定シリーズの平均値である。

定誤差の最重要な原因
6そして、測定結果は下記のいずれかであり得る。

a）精密かつ正確である。これは理想のケースである。
平均値からのばらつきと真値との差（偏り）が僅かである。

7b）精メソッドの影響密であるが正確でない。ばらつきは小さいが、平均値と真値との差が大きい。

しばしばその検出や排除が難しい。
対照的に、平均値からの測定結果Ciのばらつき（ひろがc）精密でないが正確である。ばらつきは大きいが、真り）は、偶然誤差によるもので、その大きさは一定ではな

装置の影響
8 値と平均値との差は僅かである。

い。これらは統計的なパラメータである標準偏差を用いてd）精密でなく正確でない。ばらつきも真値との差も大きい。

記述することができる。
系統誤差の代表的な例が、熱重量分析（TGA）では浮力

9

サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製

10

環境の影響

11

方法パラメータと評価12時間依存性13

測定者の未熟14

ケアレスミスによる測定誤差である。例えば、サンプルを大気圧下で加熱すると、炉内の空気の密度は温度の上昇につれて減少し、サンプルとサンプルパン、サンプルホルダーが受ける浮力は減少する。
その結果、サンプルの見掛けの質量の増大につながる。とりわけ重量損失が小さい場合、関係するこの系統誤差が修正されないと、測定された重量損失は真値からある大きさだけずれる。この場合の系統誤差は、空のサンプルパンを用いたブランク測定を行い、サンプルカーブからブランクカーブを差し引くことによって補正できる。
また、偶然誤差の1つの例が、100回のDSC 測定から求められたインジウムの融解エンタルピーの測定値のばらつきである（表1を参照）。全測定値の平均は28.45J/gである。正確な値（28.51J/g）からの偏りが系統誤差である。偶然誤差に帰すべき測定値のばらつき（標準偏差）は0.12J/gである。

図2

精密さが高ければ高いほど、個別値の平均値からの偶然誤差は小さい。一方、正確さは精密さに左右されない。ここでは正確さは真値（ターゲットボードの中心）と平均値との差として表わされる。

表 1 DSC により求められたインジウムの溶融エンタルピー（J/g）
同一サンプル 100 回、それぞれ 10K/min ずつ加熱した。

（）

15

測定誤差の発見と回避

16

結論

2
純然たる偶然測定誤差の1つの例が、熱機械分析（TMA）

系統誤差および偶然誤差
分析機器解説シリーズ（110）Standards and Technology（NIST）のインジウムを基準を使ってアルミフォイル厚を繰り返し測定した時の測定誤物質として使用する場合、認証値が28.5±0.19J/g（＝±3 精密さ、正確さ、精度差である（図3）。30℃で繰り返し測定を計10回行ない、0.65％）であることを考慮する必要がある。つまり、DSC統計評価の結果、平均厚は747.182μm、標準偏差で表測定によるエンタルピーの精度は、インジウム溶融温度された精密さは0.33μm（＝0.04％）となった。これに（156.6℃）において1.3％以下となる。
4 真の値と正確な値

対し、個々の測定での標準偏差は僅か約0.012μm（＝0.0016％）にすぎない。平均厚の標準偏差の方が明らかに大きいことは、測定のたびに測定プローブとフォイルが異なる箇所で接触しているためと考えると説明できる。それ5

定義 ー 概覧

ゆえ、0.33μmがほぼ、フォイル厚の不均一さの尺度とい偶然誤差 により、個々の測定結果はその平均値を中心にうことである。これに対し、0.012μmは装置固有のノイズばらつく。偶然誤差の大きさが一連の測定の精密さを決定と特徴付けられる。
実際は、真値（同心円の中心）は未知の値である。これは、6 定誤差の最重要な原因する。

系統測差 により、一連の測定の平均値と真値として認め一連の測定の平均値と真値との差は未知であることを意味られた値との間に差が生じる。この差は偏りとしても知ら7 メソッドの影響する。つまり、測定の正確さは基本的に確認できない。

れており、一連の測定の正確さを決定する。
は、真値として認められる値と個々の測定値の間
8正確さ装置の影響の一致の度合いを説明する。系統誤差と偶然誤差を合わせたもので、真度と精度が含まれる。系統誤差と偶然誤差がゼロである時、その測定結果は正確である。

9

サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製

精度 は、測定値相互のばらつきの程度である。偶然誤差が小さいほどその結果のばらつきは小さく、その精度も良10 環境の影響い。測定条に応じて異なる種類の精度が使用され、それは1特定されなければならない。例えば、併行精度なのか再現序精度なのか、である。そして、精度にとっての定量的尺度として役立つのが、標準偏差または信頼区間である。
11 方法パラメータと評価

2

系統誤差および偶然誤差
図3

アルミフォイルの厚みを求める10回の TMA 測定（30℃等温）。実線は10回測定の平均値を表す。点で描かれているのは、その標準偏差（0.33μm）である。各回測定の標準偏差は約0.012μmである。
精密さ、正確さ、精度

3

併行精度 と再現精度 は、それぞれ同じ測定量について併行条件下、あるいは再現条件下で連続して行われた、測定時間依存性

12

結果の相互のばらつきと定義されている。定量的に、これは併行標準偏差および再現標準偏差で表される。

測定者の未熟13
併行条件下ではファクター a）～ h）を一定ないしは満

4

真の値と正確な値どんな分析的方法も必然的に系統誤差と偶然誤差を伴う。たとえ認証値であってもそれは必ずしも真値でなく、5 定義 ー 概覧
むしろ、不確かさを含んだ正しいとされる値、である。真値は当然のことながら未知であって、理論的性質のものであり、求めることは決してできない。従って、キャリブレーション（すなわち、測定値と正しいとされる値の間の偏りを6 定誤差の最重要な原因求めること）およびアジャストメント（すなわち、測定値を正しいとされる値に合わせること）はどれも、基準物質の精度により決定される。同じことは、こうした校正をベースメソッドの影響7にするどんな測定にも当てはまる。

たされたものと仮定し、他方、再現条件下では b）～ h）を可変的であると仮定する。

ケアレスミスによる測定誤差14a）サンプル材料b）測定技術者
c）測定計器d）測定方式および測定法
測定誤差の発見と回避
15e）サンプリングおよびサンプル調製
f）場所g）測定環境
結16論h）一連の測定を短時間のうちに実行すること
多くの場合、併行条件は厳密には守られないが（一連の測定が短時間のうちに実行されないなどに理由により。
）、他のすべての併行条件が満たされている限り、併行条件と例えば、DSC熱流量校正のためにNational Institute of

8

装置の影響みなされる。

（）

9

サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製

分析機器解説シリーズ（110）
真度 は、一連の測定の平均値と真値として認められる値との間の一致の度合いを説明する。
系統誤差が小さいほど、1 序その真度は良い。

6

定誤差の最重要な原因

7

メソッドの影響異なるメソッドで測定された場合、違った結果に至るケースは少なくなく、しかも、その原因は必ずしも明確でない。

真値として認められた値 ー 真値として認められた値

2 系統誤差および偶然誤差とは、一般に参照値として認められ、不確かさを含んだ値のことである。その1つの例が、NISTにより認証された値28.51J/g±0.19J/gを持つ、基準物質インジウムの融解エ

3 精密さ、正確さ、精度ンタルピーである。

8装置の影響例：ガラス転移温度は、複数の測定技術を使って求める

9

ことができる。例えば、比熱容量の変化をベースにするDSC、線膨張係数の変化をベースにするTMA、サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製
そして、弾性係数の変化をベースにするDMA である。どの測定技術も別々の物理的特性を測定してい真値 ー 測定量の真値は当然のことながら未知である。

これは理論的性質のものであり、確実に求めることは決し
4 真の値と正確な値

環境の影響
10 るので、得られた結果を直接比較することはできな
い。てできない。例外は、例えばインジウムの融点（156.6℃）
や水の三重点（273.16K）で、両方とも真値と定義されている。
5 定義 ー 概覧

例：固形脂肪指数（SFI）は、脂肪が特定の温度のもとで方法パラメータと評価11 どれだけ結晶として存在するかを百分率として表す。
SFIは、頻繁にDSCまたはNMRを使って求められる。図4は、DSCを使って求められたSFIが、NMR

6

定誤差の最重要な原因

時間依存性
12 を使って求められた値より系統的に低いことを示す。
序
1 しかしながら、両方の測定法の間に直線的関係があ

分析者の誰もが目標とするところは、高い正確さの測定るので、DSC測定結果をSFI測定値に換算すること結果を得ることである。そのため、系統誤差と偶然誤差を。この2つの方法の間測定者の未熟13 ができる（そして、その逆も）系統誤差および偶然誤差
2 の系統的差違がメソッド・バイアスと呼ばれ、必ずし7 メソッドの影響引き起こすファクターを特定し、最小化しなければならな

い。系統誤差の最小化は、それによって測定結果と真値として認められた値との差が小さくなり、最良の場合ゼロになる。また、できるだけ少ない回数の測定で真値として認8 装置の影響められた値に近づけるよう、偶然誤差を小さくすることが必要である。

サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製
9分析測定技術では、系統誤差および、または偶然誤差につながり得る一連のファクターが存在する。最も影響が大きいのは、−メ ソッドの影響（しばしば「メソッド・バイアス」とも環境の影響
10 呼ばれる）も直線関係であるとは限らない。

143

ケアレスミスによる測定誤差
精密さ、正確さ、精度

154

測定誤差の発見と回避
真の値と正確な値

165

結論
定義 ー 概覧6

定誤差の最重要な原因− 装置の影響− サンプリング、サンプル調製

方法パラメータと評価
11− 測定環境− 実験のパラメータ− 評価方法− 時間依存性
時間依存性
12− 測定者の未熟さメソッドの影響
7 DSC
および NMR を使って求められた固形脂肪指数（SFI）

図4− ケアレスミスである。
測定者の未熟138ある条件において、系統誤差は偶然誤差になり得る。こ

系統誤差は、測定装置の調整ミスが原因であるケースがれが当てはまるのは、特に、実験条件が測定結果に及ぼす

14

ケアレスミスによる測定誤差多い。

影響の大きさを測定技術者が認識していない時、また、測9定が一定の条件のもとでなく、変化する条件のもとで実行

例：DSCにおいて熱流量校正が10％狂っていると、計算される時である。それゆえ、系統誤差と偶然誤差を厳格にされたエンタルピー（ピーク面積）および熱容量変15 測定誤差の発見と回避
区別することは、測定誤差の原因を現実的に考察する上で16結サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製

環境の影響
10 化（例えばガラス転移段階）が同じく10％だけずれ適当でない。

（）

装置の影響ることになる。

論11

方法パラメータと評価

分析機器解説シリーズ（110）

序
1また、参照物質による校正の前提として、その物質は特とする。現在使用可能な測長器を使ってサンプル厚定の測定範囲しかカバーしない、ということに注意する必を求めたところ1.90mmであった。求めたサンプル要がある。特に、温度範囲、昇温速度、炉内雰囲気、圧力、2 系統誤差および偶然誤差
サンプルパンの種類、または力および長さなどの点で、測厚が不正確であったことによる弾性率の系統誤差は-5.7％である。サンプル厚の誤差は35μmにすぎな定条件に合致しない条件のもとで校正されるケースがしばいが、その三乗が形状係数にかかってくるので、特しばみられるからである。に重大な意味を持つ。

3

精密さ、正確さ、精度

例：DMA 測定において広い範囲で信頼し得るデータを得

サンプリングについては材料固有の要件に加えて、サンるためには、力および変位は範囲全体を校正しなけ

プリングプロセスにも留意すべきである。ここでは、バル4e

ればならない。
（DMA/SDTA861 ではこれは可能で真の値と正確な値クからランダムサンプルをどのように選び出すか、どのよある。
）一点校正の場合、力、変位、そして弾性係数うに分類するか、そして最終的に測定するまでにどのように系統誤差が予測される。

な経緯を経るのかを決定しなければならない。成熟したサ

定義 ー 概覧5測定装置の品質および状態も測定結果に影響し得る。

ンプリングプラン（図5）であれば、実験者に関係なく一定不変のサンプリングプロセスを確立し、サンプリングの弱例：DSC装置は昇温と冷却の間でシンメトリを持たなけ

6

定誤差の最重要な原因ればならない。すなわち、昇温時における温度校正が冷却時も有効でなければならない。そうでない場

7合は、冷却時に系統誤差が結果として生じる。

メソッドの影響装置の分解能、感度、検出限界、直線性なども同じく、測定誤差の考えられる原因であるが、ここでは、これ以上言及しない。
8 装置の影響9

サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製

サンプル調製を未経験者に任せる現場の慣行は問題である。なぜなら、まさしくこの工程こそ、熱分析において測定10 環境の影響プロセスの広範な理解と経験を必要とするからである。

サンプル調製において留意しなかった場合、測定誤差につながり得るファクター：11 方法パラメータと評価−機 械的負荷または熱負荷（例えば、不適当な分離技術に起因する）によるサンプルの変化− 材料特性値の時間的変化（例えば、水分の損失による）
時間依存性
12− サンプルの不安定さ（例えば、酸化しやすいなど）−保 存中のサンプル材料の老化（例えば、光による劣化など）

測定者の未熟13− 運搬中のサンプル変化（例えば、湿気吸収による）−器
 具（例えば、鋸、ピンセット、スプレーガンなどの汚れによるサンプルの汚染）

14−サ ケアレスミスによる測定誤差
ンプルとサンプルパンの間の熱接触（DSCおよびTGA）、不正確な計量器（または拙く校正された秤）、サンプルの不正確なセット（TMAおよびDMA）など

15

測定誤差の発見と回避

例：サンプル形状を正確に知ることは、DMAを使って弾性率の正確な値を測定する上で不可欠である。例と結論
16 して、三点曲げサンプルのサンプル厚が1.865mm

図 5 サンプル選択プロセスおよびサンプリングプロセスの例（）分析機器解説シリーズ（110）1

序

点を明るみに出し、分析結果に確実なフィードバックを行うことが可能となる。

系統誤差および偶然誤差
2図5に則して、サンプリングプロセスにおける最重要の問題を顕在化させることができる。すなわち、− どんな生産ロットを調べるものとするか

3− 一
 精密さ、正確さ、精度
生産ロットのどの箇所（1つ以上）ないしは一生産ロットのどの部分（1つ以上）を調べるものとするか−サ ンプリング場所ないしはサンプル規模は、生産ロッ囲、昇温速度、冷却速度、雰囲気ガス、圧力、サンプルパ

1 序
ンタイプ、力、変形、周波数、サンプリング、サンプル準備、サンプル保存など）を明示することが、毎回の測定に重要であることは容易に判る。

2

例：昇温速度の選び方は、ガラス転移温度やプラスチックの冷結晶化の程度などに決定的な影響を及ぼし得

3

真の値と正確な値
4 トの全体ないしは一部の不均一さを考慮した時に代表的意を持つか、選び出されたサンプルからバルクの特性を推断することができるか 定義
ンプル規模はボリュームおよび個数に関してどのー 概覧
5− サ序
1 程度とするか−材
 料特性をどれだけの回数の測定で、どれだけの数量のサンプルを使って求めるものとするか

定誤差の最重要な原因
6− 別々の箇所から採取されたサンプルは再び1つのサ
2  系統誤差および偶然誤差

系統誤差および偶然誤差る。また、昇温速度が上がるにつれて化学反応は高精密さ、正確さ、精度
温側にシフトし、ある昇温速度以上になると多形転移が起こらなくなる。それゆえ、こうしたケースで4は、同じの昇温速度で測定した場合のみ、ラボ間で真の値と正確な値の結果の比較が可能となる。そうでないと、系統誤差が生じ、得られた結果は疑わしくなる。

定義 ー 概覧
5実験パラメータのドキュメント化と並んで、プロフェッショナルの方法開発、すなわち、有資格者によるパラメータの最適化が重大な意味を持つ。

ンプルとして集められるか、または、分離されるべき6か

例：DMAにおいてポリマーの弾性率を正確に測定するたメソッドの影響7− サンプルは常にバルクを代表するものか
3 精密さ、正確さ、精度
サンプリングプランの存在は、サンプリングプロセスにめには、サンプルに加えられた力と、その結果生じ7起因する測定誤差の可能性の排除につながる。きちんと検8 装置の影響

4 真の値と正確な値討されていないサンプリングは、熟慮の足りないランダムサンプリングの場合と同様に、系統誤差および偶然誤差を

定義 ー 概覧106

環境の影響
定誤差の最重要な原因

るサンプル変形とが直線的関係にある範囲の中で確メソッドの影響

実に測定が行われるようにしなければならない。そうでない場合は、弾性率について系統的に低すぎる8生じる。
9 サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製

5

定誤差の最重要な原因値が現れる可能性がある。それゆえ、サンプル材料装置の影響の直線性範囲を事前にチェックすることが不可欠である。

9���������������������������������������������
評価方法も、系統誤差または偶然誤差につながるサンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製可能性があり、特に、様々な実験者またはラボが測定結果を比較する場合にそうなる。

測定方式の開発における重要な課題は、測定システムを環境の影響
例：ガラス転移の解析の際、ベースラインの選択や解析
10

その測定環境の変化からできるだけ隔離するか、環境の変手法より結果が異なり（例えば、Richardson、DIN

11 方法パラメータと評価化に対してロバストにすることである。熱分析において測7 メソッドの影響
定信号に影響を及ぼす最重要のファクターは、圧力、温度、振動および汚染である。

12 時間依存性
8例：測装置の影響
定装置周辺の機械によって生じる短時間に繰り返す機械的振動が、TMA 測定において再生不可能な測測定者の未熟13 定誤差を生じさせることがあり得る。
9 サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製
例：ガス供給における圧力の変動は、TGAにおいてノイズの増大、または天秤信号の周期的バラツキにつなケアレスミスによる測定誤差14 がることがあり得る。
10 環境の影響

1511

測定誤差の発見と回避
方法パラメータと評価

方法パラメータが測定結果に影響すること、従ってまた、53765とASTM E1356）、使用するベースラインは方法パラメータと評価11 ピークの積分値（エンタルピー）に影響する。

12

時間依存性

時間はしばしば装置のパフォーマンスに影響を及ぼす。
例えば、センサーの感度は時間とともに徐々に変化する。

13 測定者の未熟
長期間にわたってこうしたことが起こると、測定誤差が系統的に変化するのが観測される。
例：例
えば硫化物、炭酸塩、シリコンなどがPt/Rh熱電
ケアレスミスによる測定誤差14対と接触した場合、化学反応または合金が生じる。
これは、TGA/DSCにおいては熱電対の起電力を徐々測定誤差の発見と回避15 に変化させる結果となり得る。

測定条件（例えば、サンプル重量、サンプル形体、温度範論16 結12（）

時間依存性

16結論

412

真の値と正確な値

5113

定義 ー 概覧序
測定者の未熟

時間依存性

測定者の未熟さも系統誤差と偶然誤差の原因となる。そ

6 定誤差の最重要な原因
れには能力、測定装置に関する理論的知識、実践的な経験
2 系統誤差および偶然誤差
14 ケアレスミスによる測定誤差とスキル、および慎重さが関与しているが、おそらく多くの

7

メソッドの影響分析機器解説シリーズ（110）なぜなら、サンプル数を増やし併行測定を行なっても検出

8

装置の影響できないからである。従って、正確でない結果を抱えているラボは、得られた結果が正しい値からかなりはずれていても、安心していることがあり得る。

サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製
9比較測定の最重要のタイプは次の3つである。

測定者は、測定誤差につながる要因を認識していない。従っメソッドの影響
7 測定者の未熟さは、て、高い正確さが要求される測定にとっ◦実験パラメータを意識的に変える： これは、系統誤差を整、サンプリング、サンプル準備、評価を含む測定プロセ関連するすべての影響量を意図的に系統立てて変え、3精密さ、正確さ、精度て重大な妨げとなる。なぜなら、測定者は、測定装置の調15 測定誤差の発見と回避

環境の影響10 発見する最も効果的な方法である。この方法では、スの遂行に対する責任を負い、そして、測定装置の専門的8 装置の影響4 真の値と正確な値操作全般に対する責任を負うからである。こうした理由か
論
16 結ら、装置を扱う測定者の養成は重要な意味を持つことになる。
95

サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製
定義 ー 概覧

その測定量に及ぼす影響を数量化する。この方法に方法パラメータと評価
11 よれば、変化しても測定結果にまったく影響しない実験パラメータも知ることができる。

◦基本的に別の測定法を選ぶ： 測定原理を変えても測定精例：DMA 測定において、サンプルの剛性とサンプル形状

時間依存性
12 度の範囲内で同等の測定結果が得られる時は、挙げからサンプルの弾性率を算出するが、その際、サンるに値するほどの測定誤差が生じないと仮定するこ

環境の影響10 プルの剛性はサンプルホルダーの剛性よりはるかに6 定誤差の最重要な原因小さいと仮定している。これが満たさない場合、大とができる。ただし、この比較測定も系統誤差を伴測定者の未熟13 う可能性があることに留意しなければならない。

きな系統誤差につながる。

11 方法パラメータと評価
7例：Dメソッドの影響
SC装置を使った等温酸化誘導時間（OIT）の測定◦ラウンドロビンテスト（Round Robin）： 複数のラボがにあたっては、この装置を等温測定で校正しなけれまとめ役が測定データを再収集し、評価する。匿名

時間依存性
12 ばならない。測定装置がダイナミック測定用だけに装置の影響8 校正されている場合（例えば10K/minという条件でのみ校正された場合）、等温測定で得られた結果とは測定者の未熟13 系統誤差を生じる可能性がある。
9 サンプル選択、サンプリングおよびサンプル調製

1410

ケアレスミスによる測定誤差
環境の影響

系統誤差と偶然誤差のほかに、測定誤差には「ケアレスケアレスミスによる測定誤差
14 正確に定められた条件で同一のサンプルを測定する。
が守られる参加ラボは、後ほど結果を知らされる。ラ

測定誤差の発見と回避
15 ウンドロビンテストは、ラボの系統誤差と精度の悪さを発見するのに適している。

16結論

精度は、正確さと精密さを含む。正確さは、真の値ないしは真値として認められた値からの系統誤差の程度を説明し、精密さは偶然誤差の程度、つまり、一連の測定のばらミス」がある。測定データを記録に残す際の記載ミス、計つきの程度を説明する。

誤った濃度、サンプル形状の測定ミス、計量ミスなどがあプリングとサンプル準備の影響、環境の影響、実験パラメー

15 測定誤差の発見と回避
算ミス、正負記号ミス、四捨五入ミス、コンピュータプログ
11 方法パラメータと評価
ラムのプログラミングエラー、サンプル材料の取り違え、げられる。この種のケアレスミスは、慎重さと繰り返し確論
16 結

12 時間依存性認でのみ減らす、あるいは排除でき、確認に関しては複数の人間で行うことも有意である。
ケアレスミスはまた、測定装置の扱いや測定に及ぼす影響についての理解の不足、ならびに誤解の結果として生じ13 測定者の未熟

測定誤差の主な原因は、方式の影響、装置の影響、サンタ、評価方法、時間依存性、そして、測定者の未熟さである。
分析測定の精度は、特に、測定者が必ずプロセスを熟知し、自らの専門知識を駆使して測定方法を発展させることによって高めることができる。

る。これは、以前得られた測定結果と同じ結果を得る必要があると考える測定者が、意識的、あるいは無意識に測定結果を操作することにもつながる恐れがある。
14 ケアレスミスによる測定誤差

文

15

測定誤差の発見と回避

系統誤差は、測定において同じ大きさ、同じ正負記号で現れるため、通常、比較測定によってしか発見されない。

16

結論

献

［1］Validation in Thermal Analysis, METTLER TOLEDO, 2008
［2］Analytical Measurement Terminology, Royal Society ofChemistry, UK 2000, ISBN 0-85404-443-4.
［3］ISO 5725：Accuracy（trueness and precision）ofmeasurement methods and results.

（）

お知らせ

おお知知ららせせ

本年���������������������
4��������������������
月、走査型プローブ顕微鏡（�������
SPM����
）が更新

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本体

され、分析センター（筑紫地区）建屋の������
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階����
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SPM��������������������
では表面形状観察のための原子間力顕微鏡法（�����������������������������������
Atomic Force Microscopy������������
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）と電気特性を調べるための走査ケルビンプローブ原子間力顕微鏡法（����������������������������������������
Kelvin probe Force Microscopy�����������
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KFM�������
）が可能です。
AFM��������������������
測定ではカンチレバーの先端に取り付けられた鋭い探針（先端が数�������������nm�����������の針）で試料表面をなぞり、探針と試料表面間に働く力を検知することによって表面形状の情報を得ることができます。�����
DC���と��ACモードの����������
2���������
つが使用できます。
一方、��������������������
KFM�����������������測定では探針に電圧を加えて試料表面の静電気力を検知することにより、表面電位測定や絶縁体の帯電分布の観察ができます。
ご利用の方は簡易取扱説明書と自作の�����DVD��
を参照しながら装置の操作を行ってください。
（説明書とDVD����������������������
は分析センターで保管しています。
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件あたりの利用料金は学内��������������������
12,000��������������円、学外����������
23,000����円となっています。

▲ コンピュータ系
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登 録 装 置 募 集 中 で す
中央分析センターでは、全学的な分析機器の共同利用の一層の充実を図るため、随時「登録装置」を募集しています。

登録装置 Q and A
利用料金は?／各研究室で自由に設定できます。全額研究室に移算されます。
利用料金の計算は?／利用料金の計算及び移算手続きは分析センターが代行します。
装置の設置場所は?／現在設置されている場所です。移動する必要はありません。
負担が大きくなるのでは?／負担分を考慮して、利用経費を設定して下さい。
面倒では?／否定はできませんが、全学的視点から装置が効率的に利用でき、学内の相互協力の実現というメリットをご考慮いただければ幸いです。

手続きは?／登録装置システムにご賛同いただけましたら、「装置登録依頼書」（用紙はダウンロードするか、センターに要求して下さい）に必要事項をご記入の上、分析センターへお送りいただくだけです。

九州大学中央分析センターニュース
九州大学中央分析センター（筑紫地区）〒816-8580 福岡県春日市春日公園6丁目1番地
TEL 092-583-7870／FAX 092-593-8421
ホームページアドレス（）第110号 平成22年10月25日発行

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TEL 092-802-2857／FAX 092-802-2858

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