為什麼我們想要一條直線
大多數儀器並不直接讀出濃度；它們給出的是一個訊號——一個峰高、一個吸光度——然後我們用一條由已知濃度標準品建立起來的校準曲線把它換算過來。當這種關係是一條直線時，日子最好過：濃度翻一倍，訊號也翻一倍。這種「直線」行為就叫做線性。一個線性的方法用起來簡單、檢查起來容易、而且很「寬容」——一個小小的讀數誤差，只會變成一個成比例的、同樣小的濃度誤差，不會有什麼討厭的意外。
但沒有哪個方法能永遠保持線性。把濃度推得足夠高，這條線就會彎曲——偵測器飽和、光被完全吸收、訊號趨於平台。方法既保持線性、又足夠精密、從而真正可用的那一段濃度區間，就是它的工作範圍。一個經過驗證的方法會明明白白地說出這個範圍，而超出這個範圍的結果，你乾脆就不報告。
別被 r 騙了
當你給標準品擬合一條直線時，軟體會遞給你一個相關係數 r（或 r 的平方），常常是一個很漂亮的 0.999。人們很容易把這一個數字當成線性的證明。要忍住。一個很高的 r 大多只告訴你這些點「一起往同一方向走」——即使資料在輕輕地彎曲，它也可能高得令人印象深刻，尤其是當你的標準品都擠在兩端時。
回收率：我們加進去的，拿回來了嗎
即便用乾淨的標準品做出了一條完美的校準曲線，也仍然沒有證明這個方法在真實樣品上有效，因為真實樣品是亂糟糟的。一部分待測物會在提取過程中丟失；一部分會黏在玻璃器皿上；周圍的物質還可能削弱或增強訊號。回收率衡量的，是你的方法實際找回了多少待測物，以「佔真實存在量的百分比」來表示。100% 的回收率是夢想；85% 則意味著你在路上某處，系統性地損失了大約七分之一的待測物。
可你又不知道真實樣品裡到底有多少待測物，那怎麼測回收率呢？你用一種誠實的「作弊」辦法：取一份真實樣品，往裡加（「加標」）一個已知的量，再看看回來的額外訊號有多少。這就是加標回收試驗，它是整個領域裡最受信賴、最接地氣的檢查之一。
做一次加標回收試驗
- 先按原樣測量這份真實樣品，得到它起始的待測物水準。
- 取同一樣品的第二份，往裡加入一個精確已知的待測物量（加標量）。
- 把加標後的這一份，完整地走一遍方法測出來。
- 回收率 =（加標後測得值 − 原始測得值）/ 加入量 × 100%。再與可接受範圍比較，痕量工作常取 80%–120%。
如果回收率離 100% 偏得很遠，就該懷疑是基質效應——樣品自身的成分在干擾——或者樣品前處理中存在某個損失步驟。一個穩定偏低的回收率有時可以加以校正，但堵住漏洞，永遠好過用一個校正係數把它糊弄過去。
線性與回收率，合在一起看
請注意，這兩項檢查覆蓋的是不同的失敗模式。線性守護的是數學——校準曲線在整個工作範圍內，能忠實地把訊號變成濃度。回收率守護的是化學——待測物能熬過從真實樣品到最終讀數的整段旅程。一個方法要通過驗證，兩者缺一不可；如果你 40% 的待測物在抵達偵測器之前就消失了，那一條再漂亮的直線也毫無價值。