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1、wordASGL02能力验证结果的统计处理和能力评价指南试用中国合格评定国家认可委员会二六年六月能力验证结果的统计处理和能力评价指南试用1目的与X围本指南文件对ASL能力验证结果的统计处理和根据统计处理结果对实验室进展能力评价的方法提供了指南。1.2 2适用X围 本指南适用于ASL的能力验证活动以与将结果应用于ASL认可的能力验证活动。23引用参考文件ISO/IEC 指南43-1：1997：利用实验室间比对的能力验证能力验证计划的建立和运作GB/T15483.1，IDTAPLAC PT001 检测实验室间的比对APLAC PT002 校准实验室间的比对NATA 能力验证指南ISO 5725：1
2、994 1-6 测量方法和结果的准确度正确度和精细度34统计处理341统计设计34.1.1能力验证的结果可以以多种形式出现，并构成各种统计分布。分析数据的统计方法应与数据类型与其统计分布特性相适应。无论使用哪一种方法对参加者的结果进展评价，一般应包括以下几方面内容：a确定指定值 ；b计算能力统计量 ；c评价能力；d在某些情况下需预先确定被测样品的均匀性和稳定性。34.1.2 在统计设计中应考虑如下事项与其相互影响：a) 所涉与测试的精细性和正确性；b) 在要求的置信水平下检出参加者之间的最小差异；c) 参加者的数量；d) 待检样品的数目和对每一被测样品进展重复检测/测量的次数。在校准能力验证计
3、划中，应考虑比对的周期；e) 估算指定值所使用的程序，与识别离群值所使用的程序；f) 校准能力验证计划中，参考实验室必须能够给出优于参加者的测量不确定度应尽量选择拥有国家基标准的实验室。34.1.3 在缺乏4.1.2 a)的可靠信息时，可能有必要组织一次先导性实验室间比对(协同试验)，以获得该信息。34.2指定值与其不确定度确实定34.2.1确定指定值的方法有多种，下面是最常用的几种。按不确定度增加的顺序多数情况下如此排列如下：a值其结果由特定样品配制如制备、稀释时确定。b有证参考值由定义法确定用于定量检测。c参考值与一个可追溯到国家或国际标准的参考标准物质/标准样品或标准进展分析、测量或比对
4、检测物品所确定的值。d由各专家实验室获得的公议值。专家实验室在对被测量的测定方面应具有可证实的能力，其使用的方法已经过确认，并且有较高的精细度和准确度，与通常使用的方法具有可比性。在某些情况下，这些实验室可以是参考实验室。e)从参加实验室获得的公议值利用4.2.3中的统计量，并考虑到极端结果的影响。34.2.2 为公正地评价参加实验室，以与促进实验室之间和方法之间的协调一致，应有确定的指定值。这一点通过参加共同的比对，并使用共同的指定值就可以实现。34.2.3 下述统计量适合于使用公议方法来确定指定值：定性值预先确定的多数百分率的公议值；定量值适当比对组的平均值，如:a)可以是加权或变换如修剪
5、平均或几何均值的平均值；b)中位值、众数或其它稳健度量。34.2.4应根据所开展项目的特定技术要求，运用“测量不确定度表示指南由BIPM、 IEC、IFCC、ISO、IUPAC和OIML等联合制定中规定的程序确定指定值的不确定度。34.2.5 极端结果a） 在使用参加实验室的数据确定指定值时，所用的统计方法应当使极端结果的影响降至最小，这可以通过使用稳健统计方法或在计算之前剔除离群值来实现详见ISO5725-2。b） 如果参加者的结果作为离群值被剔除，那么该剔除应仅为了计算总计统计量，而在能力验证报告中仍需对这些结果进展评估，并且给出适当的能力评价。34.2.6 其它需考虑的事项a） 按理想情
6、况，如果用参考值或参加者的公议值来确定指定值，协调人应有一个程序来确定指定值的正确度以与检查数据的分布；b） 协调人必须有根据其不确定度判断指定值是否可承受的准如此。34.3 能力统计量的计算3434.3.1.1 能力验证结果常需转换成一个能力统计量以便于说明和衡量与指定值的偏差。34.3.1.2检测能力的评价对于能力验证的参加者应有意义。因此，对检测项目的能力评价应该和检测的要求相关，并能被理解或符合特定领域里的惯例。34.3.1.3 变动性度量常用于计算能力统计量和能力验证计划的总结报告中。对一组比对的数据常用例子是：-标准偏差 ；-变异系数或相对标准偏差；-百分数与中位值的绝对偏差或其它
7、稳健度量。34.3.1.4 定性结果通常不需要经过计算。定量结果常用的统计量如下：a偏差，这里x 是参加者的结果值， 为指定值b偏差百分比率 c百分数或秩d比分数这里是指变动性的适当的估计量/度量值。这种模式既适用于 和由参加者结果推导出的情形，亦适用于 和不是由全部参加者结果推导出的情形例如，对指定值和变动性可作出明确规定时。利用四分位数稳健统计方法处理结果时， 。式中为四分位间距。e值该统计量通常用于测量比对计划和测量审核活动。式中是实验室的测量结果，是被测物品的参考值。为参加者结果的不确定度；是指定值的不确定度。34.3.1.5 须知事项a） 参加者结果和指定值之间的简单差值可能足以确定
8、能力，且易被参加者所理解。数值在ISO5725-4中称为“实验室偏移的估计值。b） 百分率差适用于浓度的变化，参加者较易理解。c） 百分数或秩用于高度离散或偏态分布的结果和次序响应，或不同的响应值有限时的情形。不要轻易使用该方法。d） 根据检测数据的性质须对结果实行变换。有时这种变换是必要的，比如，稀释的结果以几何尺度变化，因而可以进展对数变换。e） 如果使用统计量作为评价标准如比分数，变动性的估计必须可靠，即基于足够的观察以减少极端值的影响和降低不确定度。34.4 综合能力评估34.4.1 在单独一次能力验证轮回中，可以根据一个以上的结果对实验室能力进展评估。这种情况出现在一个特定测试物或一
9、组相关的测试物有一个以上测试项目时，将能提供更为全面的测试能力的评估方法。某些图表，例如尤登Youden 图或曼德尔Mandel h - 值图，都是表示测试能力的有效手段 。综合评估的例子如下：a一样被测量的综合值-满意结果的数目-z比分数的平均值-绝对偏差的平均值以单位或百分比表示-绝对偏差或平方偏差之和b不同被测量的综合值-满意结果的数目或百分比-绝比照分数的平均值-与评价极限相关的绝对偏差的平均值。34.4.2 须知事项a） 数值可以根据需要进展变换，使它们都服从一样的假设分布如比分数服从正态分布，偏差的平方服从分布。b） 对严重影响综合能力评价的极端值应进展检查。34.5 能力评价34
10、.5.1在建立能力的评价标准前，应考虑能力的度量值是否具有如下特点：a） 专家公议：在这种情况下，顾问组或其它资深专家直接确定报告的数据是否符合要求，专家公议是评价定性检测结果的主要途径。b） 与目标的符合性：例如，应考虑方法的使用X围和参加者被认可的操作水平等。c） 数值的统计判定：这里的评价准如此适用于各种结果值。一般将比分数分为： 2 满意结果2 1 不满意结果d参加者的公议：由一定百分比的参加者或由某个参考标准组提供的比分数值或结果的X围。如：- 中心百分比80%，90%或95%满意，或- 单侧百分比最低90%满意。34.5.2 分割样品方案的设计，目的是识别不适宜的校准或结果中严重的
11、随机误差。对此，应依据足够数量的数据和较宽的浓度X围进展评估。为识别和描述这些问题，可采用作图法，特别是采用平均值所作的图明确实验室间差异。结果用适当的参数或非参数技术与回归分析和残差分析进展比拟。34.5.3 只要可能，应使用图示法表示能力如直方图、误差柱状图和比分数次序图这些图示法可用来表示：- 参加者结果的分布；- 多个检测项目数据间的关系；- 不同方法的分布比拟。有时，某些实验室出具的数据，在能力验证计划中为离群结果，但可能仍在其相关标准规定的允差X围之内，鉴于此，利用参加能力验证计划的结果来对实验室的能力进展判定时，通常不作出“合格与否的结论，而是使用“满意/不满意或“离群的概念。3
12、4.5.4当利用测量审核对实验室的能力进展判定时，可利用En值或参照相关技术标准包括统计技术方面的标准进展判定，附件C给出了相应的统计方法信息。附件A:检测实验室间能力验证计划的结果处理方法A.1 引言 本指南概括了AL用于处理能力验证计划结果的程序。但仅适用于检测能力验证计划，而不适用于校准能力验证测量比对计划，校准能力验证计划的统计将在附录B中阐述。在检测验证计划中，结果的评价是建立在与给定值的比拟之上，给定值通常是从所有参加者的结果中获得，即公议值。 本文件中所描述的统计程序能够适用于大局部的检测能力验证计划。只要可行，能力验证计划的结果分析应尽量采用这些程序，但在某些情况下，也可能需要
13、采用其它更适合的统计技术。 对于所有的能力验证计划，统计分析只是评价其结果的一个方面。如果一个结果被认为是离群值，这意味着，从统计上看它明显地不同于本组的其他结果。然而，从所涉与的具体学科如化学看，结果可能没有“错。这就是为什么规定结果的评价应由统计分析和技术专家共同参加的原因。 本附录的A.4、A.5和A.6列出了实际使用的统计分析包括某些实例即能力验证计划最终报告中出现的统计、表格和图表。在A.2中将说明一些在能力验证计划筹划过程中需考虑的理论背景；在A.3中将描述开始统计分析前需进展的结果的收集、输入和检查。A.2 统计设计 提供应实验室的检测物品之间的所有差异已降至最小，因此结果的变异
14、性主要有两个来源: 实验室间的变异包括测量方法间的变动和实验室内部的变异。我们将通过在这两种类型的变异上来评价实验室的结果和提供反应。 为了评定实验室间和实验室内这两种变异性，实验室必须进展多于一次如两次的一样检测。因此，只要可能，验证计划应设计成能够获得成对的相关结果。这可以用样品对来实现，如不可能,也可以通过对一个样品检测两次的结果来获得。 如果使用成对的样品，它们可以是等同的即“均一对 或者存在轻微的差异分割水平对。由样品对获得的结果分成两类：均一对，其结果预期是一样的即两个样品完全一样或同一样品检测两次；分割水平对，其结果稍有差异。 均一对和分割水平对这两种类型结果的统计分析是一样的，但在解释上稍有不同见A.5。有些验证计划不可能获得结果对，即只能获得单一样品的单个结果，在这种情况下，统计分析较为简单，但不能区分出两种不同类型的变异。在能力验证计划设计过程中另一个重要的统计考虑是，假设分析的结果服从正态分布。这是统计分布中最常见的类型见如下图。正态分布 正态分布是一个连续的、对称的“钟形曲线，并被定义为大约有68%的值位于平均值
