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4.4.1 定量结果4.4.1.1 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。所用统计方法可能从不做任何处理到使用复杂的统计变换。注:“能力统计量”也称为“性能统计量”。4.4.1.2 能力统计量对参加者应是有意义的。因此,统计量应适合于相关检测,并在某特定领域得到认同或被视为惯例。
a)通过参加者结果与指定值之差完全可以确定参加者的能力,对于参加者也是最容易理解的。差值( ) x X 也称为“实验室偏倚的估计值”。b)百分相对差不依赖于指定值的大小,参加者也很容易理解。c)对于高度分散或者偏态的结果、顺序响应量、数量有限的不同响应量,百分位数是有效的。但该方法仍应慎用。d)根据检测的特性,优先或需要使用变换结果。例如,稀释的结果呈现几何尺度,需做对数变换。e)如果ˆ由公议(参加者结果)确定,ˆ的值应可靠,即,基于足够多次的观测以降低离群值的影响。f)如果能力统计量(例如En值和比分数)需使用参加者报告的测量不确定度的估计值时,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。4.4.2 定性结果和半定量结果4.4.2.1 对于定性结果和半定量结果,如果应用统计方法,必须与结果的特性相适应。对定性数据[也称之为“分类”数据],可采用直接将参加者结果与指定值进行比较的技术。如果两者相同,则结果是可接受的;如果不相同,可由专家判断参加者结果是否满足预期用途。某些情况下,可审查参加者的结果,并确定该能力验证物品不适于评估,或者指定值不正确。4.4.2.2 用于定性数据的技术也适用于半定量结果[也称为“顺序”结果]。顺序结果包括很多类型,例如,响应为等级或排序、感官评价,或化学反应强度(如 1+,2+,3+,等)。有时,这些响应结果由数字表示,如,1=差,2=不满意,3=满意,4=良好,5=优秀。4.4.2.3 对顺序数据,即使结果以数值表示,计算常规的总计统计量是不合适的。因为这些数值并不是基于区间尺度,也就是说,客观意义上,1 和 2 间的差可能与 3 和4 间的差并不相同,因而不能解释其平均值和标准差的意义。因此,对半定量结果使用诸如 z 比分数的统计量是不合适的。特定的统计量,如秩或顺序统计量,对顺序数据是可以使用的。4.4.2.4 描述出(或作图表示)所有参加者结果的分布,以及每一类结果的数量或百分比,并给出总计统计量(如众数和极差)是适当的。根据与指定值的接近程度评价结果的可接受性也是适当的,例如,结果落在指定值之上或之下一个数值范围内即为可接受的。某些情况下,利用百分位数评估能力也是合适的,如,可以规定距离众数或指定值最远的 5%的结果是不可接受的。这些规则应根据能力验证计划的目的来确定。
4.4.3 合成的能力比分数当对一个特定被测量使用了一个以上能力验证物品或有一组相关被测量时,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。采用图方法,如尧敦(Youden)图或曼德尔(Mandel's)h 统计量图等,也是解释参加者能力的有效工具(参见 GB/T 28043)。尽量不使用能力比分数的平均值,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)。4.5.1 初始能力4.5.1.1 应根据能力度量方式制定能力评定准则,用于能力评定的方式如下:a)专家公议,由顾问组或其他有资格的专家直接确定报告结果是否与预期目标相符合;专家达成一致是评估定性测试结果的典型方法。b)与目标的符合性,根据方法性能指标和参加者的操作水平等预先确定准则。4.5.1.3 有时,能力验证计划中某些参加者的结果虽为不满意结果,但可能仍在相关标准或规范规定的允差范围之内,鉴于此,在能力验证计划中,对参加者的结果进行评价时,通常不作“合格”与否的结论,而是使用“满意/不满意”或“离群”的概念。4.5.1.4 当利用测量审核对参加者的结果进行判定时,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)进行判定,附录 C 给出了相应的统计方法信息。4.5.2 长期监测能力4.5.2.1 能力验证计划可包含长期监测能力的程序。该程序可以使参加者能观测到其能力的变动,是否呈现趋势性的变化或不一致的结果,以及随机变化。4.5.2.2 图形方法有助于理解数据分析结果,如传统的“休哈特”控制图。数据列表和总计统计量可以提供更详细信息。用来评定能力的能力比分数,如 z 比分数,可用于绘制这些图和表。其它示例和图形工具可参见 GB/T 28043 等。4.5.2.3 用参加者结果统计得到的标准差作为能力评定标准差时,由于参加者群体的变化及其对比分数的未知影响,长期监测能力时应当谨慎。通常,由于参加者逐渐熟悉能力验证计划或者方法得到改进,实验室间标准差会随时间而减小。即便参加者本身的能力没有变化时,也会导致 z 比分数的明显变大。