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2023-06-21
能力验证结果通常需要转化为能力统计量,以便进行解释和与其他确定的目标作比较。其目的是依据能力评定准则来度量与指定值的偏离。
能力统计量也成为性能统计量。根据《CNAS-GL002:2018能力验证结果的统计处理和能力评价指南》,按照对参加者结果转化由简至繁的顺序,定量结果的常用统计量包括以下六种。
(1)差值D也称为实验室偏倚的估计值。按照式(3-23)计算:
式中 x——参加者结果;
X——指定值。
(2)相对差D%按照式(3-24)计算:
式中 x——参加者结果;
X——指定值。
(3)z比分数 按照式(3-25)计算:
式中 x——参加者结果;
X——指定值;
——能力评定标准差。
z比分数(z-score)由能力验证的指定值和能力评定标准差计算的实验室偏倚的标准化度量[10]。
(4)z′比分数 按照式(3-26)计算:
式中 x——参加者结果;
X——指定值;
——能力评定标准差;
uX——指定值的标准不确定度。
注:当指定值的确定未用到参加者的结果时,可用式(3-26)来计算
(5)ζ比分数 按照式(3-27)计算:
式中 x——参加者结果;
X——指定值;
ux——参加者结果的合成标准不确定度;
uX——指定值的标准不确定度。
仅当x和X不相关时,式(3-27)才成立,只有所有参加者采用一致的方法(比如按照ISO/IEC指南98-3的原则)评估不确定度,该方法才有意义。
(6)En值 按照式(3-28)计算:
式中 x——参加者结果;
X——指定值;
Ux——参加者结果的扩展标准不确定度,包含因子取k=2;
UX——指定值的扩展不确定度,包含因子取k=2。
仅当x和X不相关时,式(3-28)才成立,只有所有参加者采用一致的方法(比如按照ISO/IEC指南98-3的原则)评估不确定度,该方法才有意义。
当对一个特定被测量使用了一个以上能力验证物品(如能力验证活动中使用了两个或两个以上的数量的样品进行测量),或有一组相关被测量(如在能力验证活动中1个样品需要对两个或两个以上数量的指标进行测量)时,可根据一轮能力验证计划中两个或两个以上的结果评定参加者的能力。这样可以对参加者能力进行全面评定。需要特别注意的是,应尽量不使用多个能力比分数的平均值作为参加者的能力统计量。因为这将掩盖对一个或多个能力验证物品的较差的检测或测量能力,而这正是需要调查的。最常用的合成的能力比分数是可接受结果的数量(或百分比)[10]。
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