實驗室質(zhì)量控制技術(shù)利用統(tǒng)計技術(shù)評定分析測試系統(tǒng)的性能征(編輯修改稿)
2025-04-21 23:00 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 手段等同于日常QC和CS的測試程序。 使用F或t檢驗，或兩者（ ），在準(zhǔn)確度VA和精密度QC樣品測試程序兩者之間，進行系統(tǒng)性能估計值的統(tǒng)計比較。 若比較結(jié)果表明，系統(tǒng)性能的兩個估計值統(tǒng)計上不一致，則有理由認為，系統(tǒng)的實際性能要顯著差于估計值。徹底調(diào)查該不一致性的可查明原因，并予以排除。只有識別和排除這些原因后，第8章所述的實驗室精密度估計值才會有效。附 錄 A規(guī)范性附錄統(tǒng)計質(zhì)量控制方法A1 目的本附錄為使用者正確實施本標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計程序提供了指南。A2 測試結(jié)果的預(yù)處理（～） 本附錄中，{Yi:i=1. . .n}標(biāo)志系列被測結(jié)果，必要時，使用{Ii:i=1. . .n}表示系列預(yù)處理測試結(jié)果。 若{Yi:i=1. . .n}為單個QC的系列結(jié)果，則Ii = Yi 188。188。 188。188。 188。 188。188。 188。188。 188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。(A1)QC的系列結(jié)果無須做預(yù)處理 表A1的第第第6和第8列給出了單個QC系列結(jié)果Yi的示例。表A1 單個QC系列結(jié)果序號QC/CS結(jié)果(Yi=Ii)序號QC/CS結(jié)果(Yi=Ii)序號QC/CS結(jié)果(Yi=Ii)序號QC/CS結(jié)果(Yi=Ii)18152229162331017244111825512196132071421 若{Yi:i=1. . .n} 系列結(jié)果來自單個CS、同一標(biāo)稱ARV的多個CS、或系統(tǒng)精密度不隨水平變化的不同ARV的多個CS，且{ Xi:i=1. . .n} 為相應(yīng)系列ARV，則有：Ii = Yi – Xi 188。188。 188。188。 188。 188。188。 188。188。 188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。(A2)所有{Xi}值下測試過程的再現(xiàn)性標(biāo)準(zhǔn)差需保持一致。 表A2給出了單個CS系列結(jié)果的示例，預(yù)處理結(jié)果Ii值在該表的第4列和第8列。表A2 單個CS系列結(jié)果序號CS結(jié)果(Yi)ARV=Xi差值Ii (結(jié)果ARV)序號CS結(jié)果(Yi)ARV=Xi差值Ii (結(jié)果ARV)11421531641751861972082192210231124122513 若{Yi} 系列結(jié)果來自不同CS，且再現(xiàn)性隨ARV{ Xi}水平變化，則有：Ii = (Yi – Xi)/si188。188。 188。188。 188。 188。188。 188。188。 188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。(A3)式中：si 為{Xi}水平下測試過程的再現(xiàn)性標(biāo)準(zhǔn)差估值。 。表A3 系統(tǒng)精密度水平依賴性的多個CS結(jié)果序號原結(jié)果YiARV(Xi)差值si預(yù)處理結(jié)果Ii序號原結(jié)果YiARV(Xi)差值si預(yù)處理結(jié)果Ii113214315416517610418719820910021102211231224A3 run圖 run圖是對結(jié)果按照時間序列繪制的圖，可用于數(shù)據(jù)異常模式的篩選。建議用預(yù)處理結(jié)果作圖。使用run圖篩選數(shù)據(jù)，檢查異常排列模式，如連續(xù)上升或下降、非正常聚堆和循環(huán)。控制參數(shù)添加進run圖后，形成單值（I圖）控制圖。 將結(jié)果繪制圖中，第一個結(jié)果在左邊，然后每點連續(xù)向右依次添加，可順次連接各點，有助于run圖的解釋。 在x軸上留出足夠空間，以便容納同一批次樣品下獲取的更多結(jié)果。在y軸方向上留出足夠空間，便于標(biāo)注預(yù)期的最小和最大數(shù)據(jù)。 QC結(jié)果的run圖示例 表A1的第2列前15個結(jié)果按匯集依次繪在圖中，見圖A1，檢查數(shù)據(jù)是否異常模式。 單CS的多個結(jié)果run圖示例 表A2的第4列前15個預(yù)處理結(jié)果（差值）按匯集依次繪在圖中，見圖A2，檢查數(shù)據(jù)是否存在異常排列模式。 多CS結(jié)果的run圖示例 表A3的前15個預(yù)處理結(jié)果（差值除以si）按匯集依次繪在圖中，見圖A3，檢查數(shù)據(jù)是否存在異常排列模式。A4 正態(tài)性檢驗（qq圖的特例），進行觀測值是否正態(tài)分布的假定檢驗。本標(biāo)準(zhǔn)的控制圖和控制限假定基于數(shù)據(jù)性能的正態(tài)分布適宜描述，建議實施該正態(tài)性假定檢驗。 建立正態(tài)概率圖： （1）將列中觀測值按升序排列。 （2）基于觀測值次數(shù)（n），在表6中選擇對應(yīng)z值列。 （3）將已排好次序的列中每一觀測值（y值）對應(yīng)z值作圖。 目測檢查作圖是否近似線性關(guān)系，若結(jié)果呈正態(tài)分布，作圖應(yīng)近似線性。過于偏離線性表明差值處于非正態(tài)分布。 AD統(tǒng)計量——該統(tǒng)計量用于正態(tài)性的檢驗，包括以下步驟： 有效結(jié)果排序成x1≤x2≤188。188。xn。 xi值的標(biāo)準(zhǔn)變量計算如下：wi =（Xi ）/ s （i= 1 . . . n）188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。（A4） 式中：s為結(jié)果的樣品標(biāo)準(zhǔn)差，為結(jié)果的平均值。 使用標(biāo)準(zhǔn)化正態(tài)變量z的累積概率表（見表5），將wi值換算成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積概率pi值：pi=概率（zwi）188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。（A5） A2值計算如下：A2 =｛∑(2180。i1)［ln(pi) + ln(1 pn+1i)］/ n｝ n188。188。188。188。188。188。（A6） A2*值計算如下：A2* = A2（1 + + ）188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。188。（A7） 若計算值A(chǔ)2*，拒絕5％水平檢驗的正態(tài)性假定。表A4 z值續(xù)表A4表A5 pi值續(xù)表A5
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