(参考)实验室间比对及能力验证方案z-score

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能力验证z值计算案例

能力验证z值计算案例【原创实用版】目录1.引言：能力验证 z 值计算的重要性2.能力验证 z 值的定义和计算方法3.案例分析：某实验室能力验证 z 值计算过程4.结果与讨论：能力验证 z 值的意义和作用5.结论：提高实验室能力验证水平的建议正文1.引言能力验证是实验室质量管理的重要组成部分，它能够有效地评估实验室的检测能力，保证检测结果的准确性和可靠性。

在能力验证过程中，z 值计算是一个关键环节，可以帮助实验室评估其测量结果的准确性和可靠性。

本文将通过一个具体的案例，介绍能力验证 z 值计算的方法和意义。

2.能力验证 z 值的定义和计算方法能力验证 z 值，也称为能力指数，是实验室能力验证中的一个重要参数，它是通过统计分析实验室测量结果与标准值之间的偏差得出的。

z 值的计算公式为：z = (x - μ) / σ，其中 x是实验室测量结果的平均值，μ是标准值，σ是实验室测量结果的标准差。

3.案例分析：某实验室能力验证 z 值计算过程某实验室在进行能力验证时，选择了测量某项指标为例，实验室测量结果的平均值为 x，标准差为σ，标准值为μ。

通过计算，得出实验室测量结果与标准值之间的 z 值为 z。

通过分析 z 值的大小，实验室可以评估其测量结果的准确性和可靠性。

4.结果与讨论通过能力验证 z 值计算，实验室可以了解其测量结果与标准值之间的偏差，从而评估实验室的检测能力。

如果 z 值较小，说明实验室的测量结果与标准值之间的偏差较小，实验室的检测能力较高；如果 z 值较大，说明实验室的测量结果与标准值之间的偏差较大，实验室的检测能力较低。

因此，通过能力验证 z 值计算，实验室可以有效地评估其检测能力，提高实验室的检测水平。

5.结论能力验证 z 值计算是实验室质量管理的重要组成部分，它能够有效地评估实验室的检测能力，保证检测结果的准确性和可靠性。

关于试验室间比对试验结果z比分数的几种计算方法详解

关于试验室间比对试验结果z比分数的几种计算方法详解【原创实用版3篇】目录（篇1）1.引言2.试验室间比对试验结果 z 比分数的概念介绍3.几种计算方法的详解3.1 算术平均法3.2 几何平均法3.3 极大极小法3.4 标准差法4.各种计算方法的优缺点分析5.结论正文（篇1）【引言】试验室间比对试验结果 z 比分数是评价实验室测量能力，衡量实验室测量准确度的重要指标。

z 比分数是经过标准化处理后的数据，可以消除测量过程中的随机误差，反映测量结果的准确性。

然而，在实际应用中，由于试验室间比对试验结果的数据量较大，z 比分数的计算方法也就显得尤为重要。

本文将详细介绍几种计算方法，并对其优缺点进行分析。

【试验室间比对试验结果 z 比分数的概念介绍】z 比分数，又称为标准分数，是经过标准化处理后的数据。

它可以消除测量过程中的随机误差，反映测量结果的准确性。

z 比分数的计算公式为：(x-μ)/σ，其中，x 为实验室的测量值，μ为参考值，σ为标准差。

【几种计算方法的详解】3.1 算术平均法这是最常用的一种计算方法，其步骤是将所有实验室的测量值相加，再除以实验室的数量。

这种方法简单易行，但存在一个问题，即当实验室的测量结果存在较大偏差时，算术平均法可能会掩盖这个问题。

3.2 几何平均法几何平均法的计算公式为 n 次测量值的乘积的 n 次方根。

这种方法可以反映实验室的测量结果的整体趋势，但当存在异常值时，几何平均法可能会产生误差。

3.3 极大极小法极大极小法是一种较为复杂的计算方法，其步骤是先将所有实验室的测量值进行排序，然后选取最大值和最小值，再计算其平均值。

这种方法可以有效消除异常值的影响，但计算过程较为繁琐。

3.4 标准差法标准差法是以实验室的测量值的标准差为依据，计算出 z 值，然后根据 z 值进行计算。

这种方法可以反映实验室的测量结果的离散程度，但当实验室的测量结果存在较大偏差时，标准差法可能会失真。

【各种计算方法的优缺点分析】算术平均法简单易行，但无法消除异常值的影响；几何平均法可以反映整体趋势，但存在误差；极大极小法可以消除异常值的影响，但计算过程繁琐；标准差法可以反映离散程度，但可能会失真。

实验室间比对和能力验证结果的分析报告

实验室间比对和能力验证结果的分析报告实验室间比对和能力验证是用来评估实验室的分析能力和结果的准确性的重要工具。

通过比对实验室之间分析结果的一致性和能力验证的结果，可以评估实验室的技术水平，识别潜在问题，并采取相应的措施进行改进和提高。

以下是实验室间比对和能力验证结果的分析报告。

一、实验室间比对结果的分析实验室间比对是将相同样本分别送往不同实验室进行测试，然后对比实验室之间的分析结果。

通过分析比对结果，可以了解实验室之间的差异性和一致性，并评估实验室的准确性和可靠性。

根据实验室间比对的结果可以得出以下结论：1.实验室之间的一致性程度：根据比对结果可以评估实验室之间的一致性程度。

如果实验室之间的结果一致性较高，说明实验室的测试方法和设备都是可靠的，并且实验室操作人员的技术水平也较高。

如果实验室之间的结果一致性较差，可能存在实验室操作人员的技术能力差异或者测试方法和设备的差异，需要进一步分析和探讨差异的原因。

2.实验室水平评估：通过实验室间比对的结果，可以评估各个实验室的技术水平和结果的准确性。

如果一些实验室的结果与其他实验室有较大的偏差，可能说明该实验室存在一些技术问题或者实验室内部的质量控制体系存在缺陷，需要进行改进和提高。

3.问题识别和改进：实验室间比对的结果也能帮助发现实验室的问题和潜在的改进点。

如果实验室间比对的结果显示一个实验室的分析结果与其他实验室偏离较大，可能需要进一步调查这个实验室的分析方法、设备和人员培训等方面是否存在问题，及时采取措施进行改进。

二、能力验证结果的分析能力验证是通过给定样本参加一个标准化的比对试验来评估实验室的分析能力。

能力验证的目的是验证实验室是否能够准确分析给定样本，并评估实验室的准确性和可靠性。

1.准确性评估：能力验证的结果可以评估实验室的准确性。

如果实验室的结果与给定样本的真实值较接近，说明实验室的分析能力较强，结果较准确可靠。

如果实验室的结果与给定样本的真实值较大的偏离，说明实验室存在一些准确性问题，需要进一步分析和改进实验室的分析方法和设备。

实验室间比对和能力验证结果的分析报告

实验室间比对和能力验证结果的分析报告实验室间比对和能力验证是检测实验室的质量控制和保证的重要环节。

通过比对实验室间的测试结果，可以评估实验室的准确性和可靠性，以及其能否满足质量管理要求。

本文将以一个实验室间比对和能力验证结果的分析报告为例，进行详细描述。

报告概述在本次实验室间比对和能力验证中，对A实验室和B实验室进行了对照组和实验组的测试结果比对和能力验证。

通过比对结果的分析，评估实验室的测试准确性和可靠性，并为实验室提供改进的建议。

比对结果分析1.数据统计对A实验室和B实验室的对照组和实验组测试结果进行了统计分析。

结果显示，在对照组测试中，A实验室的准确性高于B实验室，实验组测试中，B实验室的准确性高于A实验室。

这表明两个实验室在不同测试项目上有不同的测试能力。

2.准确性评估通过对比对组和实验组的测试结果，计算了两个实验室的偏倚和准确度。

结果显示，在对照组测试中，A实验室的偏倚低于B实验室；而在实验组测试中，B实验室的偏倚低于A实验室。

这表明两个实验室在测试结果的一致性上存在差异。

3.精密度评估通过计算重复测试的结果，评估了两个实验室的精密度。

结果显示，在对照组测试中，A实验室的重复测试结果的方差小于B实验室；而在实验组测试中，B实验室的重复测试结果的方差小于A实验室。

这表明两个实验室在结果的稳定性上存在差异。

能力验证结果分析1.准确性评估通过与参考标准值的比较，计算了A实验室和B实验室的准确度指标。

结果显示，A实验室的准确度指标高于B实验室。

这说明A实验室在测试准确性方面具有较好的能力。

2.精密度评估通过计算重复测试的结果，评估了A实验室和B实验室的精密度。

结果显示，A实验室的重复测试结果的方差小于B实验室。

这说明A实验室在结果的稳定性方面具有较好的能力。

改进建议1.对于A实验室，在实验组测试中存在准确性低于B实验室的情况。

建议A实验室加强质量管控措施，如加强仪器校准和维护，加强人员培训等。

检测实验室能力验证和比对

Z比分数在实验室能力验证检测中的运用-王顺喜

Z比分数在实验室能力验证检测中的运用
• Z比分数的构成 Z=（ xi –X）/s xi --实验室比对检测结果 X--指定值 S--合适的估计值／度量 • 这种模式既适用于X 和S 由参加者结果推导出的情形，亦适用于X 和S 不是由全部参加者结果推导出的情形。
Z比分数在实验室能力验证检测中的运用
Z比分数在实验室能力验证检测中的运用
Thank you!!
62.51 65.24 51.19 11 63.86 63.35 64.37 1.02 0.76 1.19
0.00
1.13 0.99 4.24 11 1.13 0.89 1.34 0.45 0.33 29.19
1.58
-1.78 1.82 -16.72
-3.43
0.00 -0.43 9.42
最小值
最大值极差
标准化IQR（X）——数据组X的标准化4分位间距。
Z比分数在实验室能力验证检测中的运用
Z的大小代表某实验室的结果Xi与中位值M（X）的偏离程度，而符号“+”与“－”代表Xi与中位值M（X）的偏离方向。
下面逐一解释式中的概念
（1）中位值M
将比对实验所有结果由小到大排序。结果数目为奇数时，位于中间的那个数即为中位值M；结果数目为偶数时，位于中间的两个数的平均值即为中位值M，又称中位数。
X--指定值的确定最常用的程序是依次使用下列各测定值：已知值、有证参考值、参考值、特定实验室的公议值、参加实验室的公议值。上述次序指定值的不确定度是逐渐加大的，其中参加实验室的公议值结果在计算前应先剔除离群值，一般用均值、中位值计算。（下一页）
Z比分数在实验室能力验证检测中的运用
S --是指变动性的适当的估计量/度量值变动性度量S的选择：变动性度量常用标准差、相对标准差、百分位和中位值的偏差或其他稳健度量(如合成标准不确定度u )表示。我们这里只讨论其中的一种就是：四分位数稳健统计法。

检验检测机构能力验证和比对

不难看出，全部测量结果中大于或小于中位值的测量结果各为一半。显然，中位置的特点是不受过大、过小的离群值的影响。
2 标准四分位数间距IQR 由于各实验室之间测量结果的发散，即其标准偏差也会受到离群值的影响，因此无法直接剔除离群值。在这种情况下通常用四分位数间距 IQR来代替标准偏差。四分位数定义为四分之一位置处的数值，一般可通过四分之一位置两侧最近的两个测量结果通过内差得到。在高端和低端各有一个四分位数值，分别称为高四分位数值QH和低四分位数值Ql。
3 Z比分数对检测实验室间的比对结果一般采用Z 比分数来评估，定义Z比分数为：
Z=|Ylab –中位值| /NIQR 正常情况下，Z值将大致服从正态分布N（0，1），大多数情况|Z|＜1，在一个良好的系统中，Z评估落在-3＜Z ＞3之外的概率仅为0.3%，所以|Z|≥3 是非常少见的。
返回
用Z比分数评价测量结果时，由于中位值相当于平均值，在比对中就作为参考值，而NIQR相当于标准偏差，于是可知Z比分数的最大允许值相当于包含因子k。因此对各参加实验室所得到的Z比分数的要求为：当|Z|≤2，由于该结果在95%置信区间，因此该结果满意。当2＜|Z|＜3,由于测量结果出现在该区间的概率较小，仅为5%左右，因此该结果为可疑结果，或成为有问题结果。当实验室给出的测量结果在该区间内时，应该仔细地检查他们的测量结果是否存在什么问题。当|Z|≥3，该结果出现的概率不到1%，为小概率事件，一般不会发生，故认为该结果为不满意结果，或称为离群结果。 Z比分数的符号表明测量结果偏离的方向，Z＞0表示测量结果大于中位值，Z＜0表示测量结果小于中位值。
检测实验室能力验证和比对
一常用的综合性统计量二比对测量结果的评价三对离群结果原因的分析

利用实验室间对比的能力验证计划

利用实验室间比对的能力验证计划一、概述能力验证是利用实验室间对比来确定实验室能力的活动，实际上它是指认可机构为确保实验室维持较高的校准和检测水平而对其能力进行考核、监督和确认的一种验证活动，也称水平测试。

能力验证活动由三个内容组成：能力验证计划、实验室间比对计划和测量审核计划、它们互为补充，从而确保CNAS的能力验证满足国际上的相关要求。

1、能力验证计划：为确定实验室在特定领域的检测、校准能力而设计和运作的实验室间比对。

它是由认可机构或其授权/认可的机构组织和运作的。

2、实验室间比对计划：由其他机构组织和运作的实验室间比对项目，它与能力验证计划区别在于行为主体不同。

3、测量审核计划：实验室对被测物品进行实际测试，将测试结果与参考值进行比较的活动，即通常所谓的盲样测试。

以下就能力验证计划作简单介绍。

二、能力验证计划的作用、目的和类型1、作用①用于评价实验室是否具有胜任其所从事的校准/检测工作的能力，包括由实验室自身、实验室客户以及认可权威机构等所进行的评价；②作为实验室校准/检测能力的外部措施来补充实验室内部的质量控制程序；③这些活动也是对技术专家进行的实验室现场评审的补充；④用以增加实验室客户对实验室能力的信任度。

2、目的①确定实验室进行特定测量的能力，以及对实验室进行持续监控的能力；②识别实验室存在的问题，并制定相应的补救措施，这些措施可能涉及个别人员的能力和仪器的校准等；③确定新的测量方法的有效性和可比性，并对这些方法进行相应的监控；④识别实验室间的差异；⑤为参考物质赋值，并评价他们在特定测量程序中应用的适用性。

3、类型①校准实验室间比对计划这类计划也称测量比对计划，它所采用的被测物品，是按顺序从一个实验室传送到下一个实验室，故其特征有：a、被测物品的指定值或参考值由主导实验室提供，主导实验室应尽量由国家级的测量权威机构承担；b、被测物品在传送过程中应确保被测物品的稳定性，因此必须进行校核，以保证其特性及指定值不发生明显变化；c、这类计划的周期往往较长，应严格控制其传送时间和测量时间，在实施过程中应及时向实验室反馈信息；d、将各测量结果与主导实验室确定的参考值相比较，应考虑各参加实验室声明的测量不确定度。

实验室间比对或能力验证

实验室间⽐对或能⼒验证实验室间⽐对或能⼒验证程序1 ⽬的保证检测室、检测⼈员的能⼒、仪器设备和检测⽅法符合有关标准和法律法规的要求，特制定本程序。

2 围适⽤于本中⼼检测室、实验室间⽐对或能⼒验证检测⼯作的全过程。

3 职责3.1 技术负责⼈的职责批准⽐对或能⼒验证⽅案，维护本程序的有效性。

3.2 技术负责⼈的职责负责制定每年⽐对或能⼒验证计划。

3.3 办公室的职责组织相关检测室实施⽐对或能⼒验证⼯作。

3.1 检测室的职责负责编制⽐对或能⼒验证⽅案并承担⽐对和能⼒验证⼯作。

4 ⼯作程序4.1 ⽐对或能⼒验证⼯科的容4.1.1 积极参加国际、国家、认可委、⾏业、省质量技术监督局、其他机构组织或⾃⾏组织的实验室间⽐对或能⼒验证计划和⼯作。

4.1.2 实验室间⽐对即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室对⽐相同或类似被测物品进⾏检测的组织、实施和评价的活动。

4.1.3 部质量控制4.1.3.1 控制的容a. 统计技术；b．使⽤标准物质；c．⽤相同的⽅法或不同的⽅法重复检验；d．保留样品再检验；e．⼀个样品不同特性检验结果的相关性。

4.1.3.2 控制的⽅法a）⼈员⽐对，⽤⼀种检验⽅法在相同条件下检测同⼀种样品（标准物质），通过对结果的统计分析考察不同检测⼈员的检测结果符合性。

b）仪器设备⽐对，使⽤⼀个样品（标准物质）分割后，⽤中⼼或外同类仪器、或不同仪器检测⼀个或⼏个指标通过对检测结果的统计分析，判定其符合性。

4.2 ⽐对或能⼒验证计划的制订4.2.1 本中⼼的技术负责⼈根据国家认可委、⾏业、地⽅质量技术监督局、其他机构组织的实验室间⽐对或能⼒验证计划安排制定本中⼼的计划。

4.2.2 由本中⼼组织的实验室间⽐对或能⼒验证计划或者本中⼼参加其他机构进⾏的⽐对或能⼒验证计划应按ISO/IEC导则43-1997的要求运作。

4.2.3 部质量控制，其容包括仪器设备期间核查，依据《期间核查程序》的规定确定运⾏检查的对象，两次检定或⾃校之间⾄少应进⾏⼀次；⼈员能⼒⽐对检验和⽅法⽐对检验，技术负责⼈在每年能⼒验证⼯作计划中并根据⽇常检验⼯作的需要进⾏安排。

检测实验室能力验证和比对

2 标准四分位数间距IQR 由于各实验室之间测量结果的发散，即其标准偏差也会受到离群值的影响，因此无法直接剔除离群值。在这种情况下通常用四分位数间距 IQR来代替标准偏差。四分位数定义为四分之一位置处的数值，一般可通过四分之一位置两侧最近的两个测量结果通过内差得到。在高端和低端各有一个四分位数值，分别称为高四分位数值QH和低四分位数值Ql。 QH和QL是通过数据值之间的内差法获得的，可按下式给出：令 A=1/4（n-1），B=3/4(n-1), [ ]为整数部分，n为测量结果的个数，有 QH=x{[B]+1}+(B-[B])(x{[B]+2}-{x [B]+1}) QL=x{[A]+1}+(A-[A])(x{[A]+2}-{x[A]+1}) 四分位数间距定义为高四分位数值和低四分位数值之差，即： IQR=QH-QL 但四分位数间距IQR还不能直接用来代替标准偏差，，通常它比标准偏差大。通过对标准化正态分布（标准偏差等于1的正态分布）进行计算可得正态分布的四分位数间距与标准偏差的比值为1.3490。于是定义标准四分位数间距—NIQR为： NIQR=IQR/1.3490=0.7413×IQR
GO
3 Z比分数对检测实验室间的比对结果一般采用Z 比分数来评估，定义Z比分数为： Z=|Ylab –中位值| /NIQR 正常情况下，Z值将大致服从正态分布N（0，1），大多数情况|Z|＜1，在一个良好的系统中，Z评估落在-3＜Z ＞3之外的概率仅为0.3%，所以|Z|≥3 是非常少见的。
返回
用Z比分数评价测量结果时，由于中位值相当于平均值，在比对中就作为参考值，而NIQR相当于标准偏差，于是可知Z比分数的最大允许值相当于包含因子k。因此对各参加实验室所得到的Z比分数的要求为：当|Z|≤2，由于该结果在95%置信区间，因此该结果满意。当2＜|Z|＜3,由于测量结果出现在该区间的概率较小，仅为5%左右，因此该结果为可疑结果，或成为有问题结果。当实验室给出的测量结果在该区间内时，应该仔细地检查他们的测量结果是否存在什么问题。当|Z|≥3，该结果出现的概率不到1%，为小概率事件，一般不会发生，故认为该结果为不满意结果，或称为离群结果。 Z比分数的符号表明测量结果偏离的方向，Z＞0表示测量结果大于中位值，Z＜0表示测量结果小于中位值。S=Aຫໍສະໝຸດ B 2| A B | D= 2

实验室间能力比对方案

实验室间能力比对方案实验室间能力比对方案1．目的通过参加实验室之间比对和能力验证活动，综合考察实验室的检测能力，为无法溯源的检测设备提供测量结果可靠性证据，确定新的检验方法的有效性和可比性，确保检测数据准确可靠，增强客户对本中心的信任感。

2．适用围适用于本中心参加由上级及本单位组织的或本中心组织的实验室比对和能力验证活动。

3．定义3．1实验室间比对（以下简称试验）：按照预先规定的条件，由两个或多个实验室对相同或类似被测物品进行校准检测的组织、实施和评价的活动。

3．2能力验证：利用实验室间比对确定实验室检测能力的活动，它是为确定实验室进行某项特定检测的能力以及监控其持续能力而进行的一种实验室间比对。

4．职责4．1质量管理科负责制定试验计划，检测科室负责实施，质量管理科和检测科室共同组织试验并对结果进行评定。

4．2相关检测科室参加试验，按规定报送试验结果。

4．3质量负责人批准试验计划和试验结果报告。

5．工作程序5．1质量管理科负责制定试验计划每年1月，质量管理科制定试验计划，包括参加外单位组织的试验和本中心组织的试验。

计划内容：项目、名称、项目负责人、技术方案（实验项目或实验参数，实验样品，测量仪器，测量条件，测量方法，数据处理，结果评定方法等）、参加单位、计划进度、经费预算。

计划由质量负责人批准后执行，相关检测科室负责实施。

5．2参加由外单位组织的试验5．2．1省疾控中心组织的本中心开展的检测项目本中心都应参加，因特殊原因不能参加时，应由质量管理科报请中心主任批准。

5．2．2兄弟单位组织的试验由质量管理科会同相关检验科室协同商议是否参加，报请质量负责人批准执行。

5．2．3检验科室接到样品后，按试验方案的要求进行试验并报送结果，以本中心名义参加的试验，报送材料由质量管理科审阅并存档，报质量负责人批准后发送；以检验科室名义参加的试验由检验科室科长审批发送，备份送质量管理科存档。

5．2．4质量管理科对本中心的试验结果进行评定，当试验结果判为不满意时，质量管理科及时向质量负责人报告，并按本中心程序件《纠正措施程序》和《预防措施程序》进行纠正。

【理化】Z比分数在实验室能力验证检测中的运用

【理化】Z比分数在实验室能力验证检测中的运用！Z 比分数实验室间比对是按照预先规定的条件，由两个或多个实验室对相同或类似被测物品进行检测的组织、实施和评价的活动[ 1 ]。

能力验证是利用实验室间比对确定实验室检测能力的活动，是实验室认可现场评审的重要补充，同时也是判断和监督实验室能力的重要、有效的手段。

现着重讨论Z比分数[1 ]在实验室能力验证检测中的评价应用。

一、 Z 比分数的构成Z 比分数的构成公式为：二、 Z 比分数的评价标准[1 ](1) |Z|≤2，表明该实验室的能力满意。

(2) 2 < |Z| < 3 ，表明该实验室存在问题，应鼓励实验室分析检查其能力。

(3) |Z |≥3，表明该实验室处于离群状态，该实验室的能力不满意，应采取有效的纠正措施。

三、运用 Z 比分数应注意的问题（1）指定值X的选择指定值的确定最常用的程序是依次使用下列各测定值；已知值、有证参考值、参考值、特定实验室的公议值、参加实验室的公议值[2 ] 。

上述次序指定值的不确定度是逐渐加大的，其中参加实验室的公议值结果在计算前应先剔除离群值，一般用均值、中位值计算。

（2）变动性度量 s 的选择变动性度量常用标准差、相对标准差、百分位和中位值的偏差或其他稳健度量(如合成标准不确定度 uc) 表示。

合成标准不确定度为：式中：U ———(扩展) 不确定度，mg/ L ；Urel ———相对(扩展) 不确定度，%。

GSBZ 5009-88(6)批号0640107总铬标准样品的标准值为1100 mg/ L，不确定度U为0104 mg/ L，相对不确定度Urel=4%。

表明只要总铬的测定值落在0196 mg/ L～1104 mg/ L区间内，检测质量就是受控的，检测结果也是可接受的。

变动性度量 s 可以选择合成标准不确定度。

如：表 1 为总铬标准样品的标准值、不确定度和相对不确定度。

表1列出了标准样品总铬的相对不确定度，当总铬考核样品质量浓度在01490 mg/ L～2100 mg/ L时，相对不确定度Urel可取3%或4%。

能力验证与实验室间比对SEMC王向明科长要点分析

统计方法设计—成对样品类型
■均一对：两个样品完全相同或同一个样品检测两次。
■分割对：两个样品之间存在轻微差别，即在不同等级上检测样品，其结果也稍有差异。
■对均一对和分割对的样品的统计分析方法是相同的，但对结果的解释有所不同。
统计方法设计—正态分布
■在能力验证计划中一个重要的统计考虑是基于所有结果服从正态分布的假设。为了确保结果能近似于正态分布，验证活动组织者必须仔细考虑规定上报结果的单位和有效位数，避免最终统计结果时含有过多的重复值。此外还需避免整个验证活动在一个非常低的水平上测试，即最终结果处于不对称的位置（偏向或偏移零点）。
图形显示
■Z比分数序列直方图：一般将实验室的Z 比分数从-3~+3排列并以直方图显示，同时标有实验室代码。使每个实验室都能直观地与其他实验室的能力比较，判别自己的结果是否离群。y轴的极限范围为 -5~+5。
Z比分数序列直方图例
图形显示
■ Youden图：这是专为结果对分析而设计的双样品图，是根据每个实验室结果对的曲线图而制作的。 Youden图的特性是对结果的双变量分析有一个约95%置信区间的椭圆，横轴和纵轴分别显示出每个实验室对于两个样品的原始测定结果，图中交叉的虚线表示每个样品的中位值。由于椭圆的置信区间为95%，因此处于椭圆外的点可能并不都是离群值，这与离群标
能力验证计划的实施—步骤6
■能力评价—首先评价依据应形成文件，评价方法适用于该验证计划。对参加者的能力评价内容一般包括：
·全部能力与预期结果对照，同时考虑测量不确定度；
· 实验室内和实验室间的变异； · 可能的误差来源和提高能力的建议； · 其他的提议或综合评价； · 结论。

实验室能力验证比对计算

实验室能力验证比对计算实验室能力验证是确保实验室测试结果准确可靠的重要步骤，而能力验证比对计算则是其中的关键环节。

本文将介绍实验室能力验证比对计算的基本原理和方法，并探讨其在实验室质量控制中的重要性。

一、实验室能力验证的基本原理实验室能力验证是通过与已知参考值进行比对，评估实验室的测试结果与真实值之间的差异程度，从而确定实验室测试的准确性和可靠性。

能力验证比对计算则是基于这些差异值进行统计分析，以评估实验室的测试能力和质量水平。

二、能力验证比对计算的方法能力验证比对计算的方法有多种，常见的包括Z分数法、t检验法和方差分析法等。

下面将逐一介绍这些方法的基本原理和适用范围。

1. Z分数法Z分数法是一种常用的能力验证比对计算方法，适用于样本量较大、符合正态分布的数据。

它通过计算实验室的测试结果与参考值之间的差异，并将其转化为标准分数，进而评估实验室的测试能力。

Z 分数越接近于0，说明实验室的测试结果与参考值越接近，测试能力越强。

2. t检验法t检验法是一种适用于样本量较小、符合正态分布的数据的能力验证比对计算方法。

它通过计算实验室的测试结果与参考值之间的差异，并使用t检验统计量来评估实验室的测试能力。

t检验的结果以p 值表示，p值越小，说明实验室的测试结果与参考值之间的差异越显著，测试能力越强。

3. 方差分析法方差分析法是一种适用于多组数据比对的能力验证计算方法。

它通过计算不同实验室测试结果之间的方差、组内方差和总体方差，从而评估实验室的测试能力。

方差分析的结果以F统计量表示，F统计量越大，说明实验室之间的差异越显著，测试能力越强。

三、实验室能力验证比对计算的重要性实验室能力验证比对计算是实验室质量控制的重要环节，具有以下重要性。

1. 确保测试结果的准确性和可靠性通过能力验证比对计算，可以评估实验室的测试能力，从而确保测试结果的准确性和可靠性。

只有测试能力达到一定水平的实验室才能提供准确的测试结果，为科学研究和临床诊断提供可靠的支持。

实验室间比对与能力验证程序

实验室间比对与能力验证程序1．目的通过参加实验室之间比对和能力验证活动，综合考察实验室的检测能力，为无法溯源的检测设备提供测量结果可靠性证据，确定新的检验方法的有效性和可比性，确保检测数据准确可靠，增强客户对本中心的信任感。

2．适用范围适用于本中心参加由上级及本单位组织的或本中心组织的实验室比对和能力验证活动。

3．定义3．1 实验室间比对（以下简称试验）：按照预先规定的条件，由两个或多个实验室对相同或类似被测物品进行校准/检测的组织、实施和评价的活动。

3．2 能力验证：利用实验室间比对确定实验室检测能力的活动，它是为确定实验室进行某项特定检测的能力以及监控其持续能力而进行的一种实验室间比对。

4．职责4．1 质量管理科负责制定试验计划，检测科室负责实施，质量管理科和检测科室共同组织试验并对结果进行评定。

4．2 相关检测科室参加试验，按规定报送试验结果。

4．3 质量负责人批准试验计划和试验结果报告。

5．工作程序5．1 质量管理科负责制定试验计划每年1月，质量管理科制定试验计划，包括参加外单位组织的试验和本中心组织的试验。

计划由质量负责人批准后执行，相关检测科室负责实施。

5．2 参加由外单位组织的试验5．2．1 省疾控中心组织的本中心开展的检测项目本中心都应参加，因特殊原因不能参加时，应由质量管理科报请中心主任批准。

5． 2．2 兄弟单位组织的试验由质量管理科会同相关检验科室协同商议是否参加，报请质量负责人批准执行。

5．2．3 检验科室接到样品后，按试验方案的要求进行试验并报送结果，以本中心名义参加的试验，报送材料由质量管理科审阅并存档，报质量负责人批准后发送；以检验科室名义参加的试验由检验科室科长审批发送，备份送质量管理科存档。

5．2．4 质量管理科对本中心的试验结果进行评定，当试验结果判为不满意时，质量管理科及时向质量负责人报告，并按本中心程序文件《纠正措施程序》和《预防措施程序》进行纠正。

实验室间比对与能力验证程序

2．适用X 围适用于本中心参加由上级与本单位组织的或本中心组织的实验室比对和能力验证活动。

3．定义3．1 实验室间比对〔以下简称试验〕：按照预先规定的条件，由两个或多个实验室对一样或类似被测物品进展校准/检测的组织、实施和评价的活动。

3．2 能力验证：利用实验室间比对确定实验室检测能力的活动，它是为确定实验室进展某项特定检测的能力以与监控其持续能力而进展的一种实验室间比对。

4．职责4．1 质量管理科负责制定试验计划，检测科室负责实施，质量管理科和检测科室共同组织试验并对结果进展评定。

4．2 相关检测科室参加试验，按规定报送试验结果。

4．3 质量负责人批准试验计划和试验结果报告。

5．工作程序5．1 质量管理科负责制定试验计划每年1月，质量管理科制定试验计划，包括参加外单位组织的试验和本中心组织的试验。

计划内容：项目、名称、项目负责人、技术方案〔实验项目或实验参数，实验样品，测量仪器，测量条件，测量方法，数据处理，结果评定方法等〕、参加单位、计划进度、经费预算。

计划由质量负责人批准后执行，相关检测科室负责实施。

5．2 参加由外单位组织的试验5．2．1 省疾控中心组织的本中心开展的检测项目本中心都应参加，因特殊原因不能参加时，应由质量管理科报请中心主任批准。

5． 2．2 兄弟单位组织的试验由质量管理科会同相关检验科室协同商议是否参加，报请质量负责人批准执行。

5．2．3 检验科室接到样品后，按试验方案的要求进展试验并报送结果，以本中心名义参加的试验，报送材料由质量管理科审阅并存档，报质量负责人批准后发送；以检验科室名义参加的试验由检验科室科长审批发送，备份送质量管理科存档。

5．2．4 质量管理科对本中心的试验结果进展评定，当试验结果判为不满意时，质量管理科与时向质量负责人报告，并按本中心程序文件《纠正措施程序》和《预防措施程序》进展纠正。

实验室检测比对试验方案中稳健Z比分数的计算方法

实验室检测比对试验方案中稳健Z比分数的计算方法-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN实验室检测比对试验方案中稳健Z比分数的计算方法实验室能力验证和评价包括两方面的工作，一方面是计算工作评价；另一方面是作出技术评定。

对于不同类型的能力验证方案，所采用的工作评价值计算模型也各不相同。

在实际工作中，各实验室的检测比对试验方案主要以求取稳健Z比分数，来评定结果的满意程度；Z =(х—X)/IQR×式中х—参加实验室结果值X—所有结果值的中位置IQR—上四分位值与下四分位值之间的差值判定准则：︱Z ︳≦2 满意结果2﹤︱Z ︳﹤3 可疑结果︱Z ︳≧3 不满意结果式中IQR的计算方法：计算步骤：一、确定Q1、Q2、Q3位置Q1位置=（n+1）/4Q2位置=2（n+1）/4Q3位置=3（n+1）/4二、确定相应的四分位数三、计算标准IQRIQR=Q3-Q1标准IQR=×IQR例如：各实验室某项检测结果分别是第一步：按顺序排列该组数据123456789第二步：确定Q1、Q2、Q3位置Q1位置=（n+1）/4=（9+1）÷4=Q2位置=2（n+1）/4=2（9+1）÷4=5Q3位置=3（n+1）/4=3（9+1）÷4=第三步：确定相应的四分位数Q1=×＋×=Q2 =Q3 =×＋×=第四步：计算标准IQRIQR=Q3-Q1=－=标准IQR=×IQR=×=将IQR带入Z =(х—X)/IQR× 计算出Z值来判定结果的满意程度。

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tlier)排除离群值后的均值 ion(exclude outlier)排除离群值后的平均标准偏差
vlaue±2SDPA) 可接受范围
z-score of brix volume
2.稳定性数据及统计
样品号
1 2 3 4 5 6 ave SD
10.79
10.83
10.90
10.93
10.97
11.04
10.64 10.75
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
L52 L53 L54 L55 L56 L57 L58 L59 L60 L61 L62 L63 L64 L65 L66 L67 L68 L69 L70 L71 L72
结果 (%) 10.86 10.86 10.89 10.91 10.9 10.88 10.89 10.88 10.89 1865 10.87 10.87 10.87 10.89 10.86 10.92 10.88 10.89 10.875 10.9 10.9 10.87 10.87 10.89 10.86 10.89 10.89 10.89 10.865 10.88 10.87 10.88 10.86 10.85 10.96 10.89 10.91 10.94 10.92 10.92 10.88 10.684 10.92 10.912 10.9
3 2 1 0
L06 L71 L24 L59 L36 L28 L27 L18 L17 L16 L34 L15 L38 L30 L20 L12 L02 L01 L68 L39 L11 L47 L54
z-score of
-1
-2 -3
40
35 30
25
20 15 10
5
0
10.68 10.72 10.79
统计分析稳定性分析（t检验），tcritical=2.228(df=10,α =0.05) t值稳定性是否可以接受（是或否)
602(α =0.05) 0.750 是 tical(3.02,α =0.05) F 2.38 是 6.227E-03 2.500E-02 7.500E-03 是
.228(df=10,α =0.05) 2.352 否
直方图
1000% 900% 800% 700% 600% 500% 400% 300% 200% 100% 0%
1.均匀性数据及统计分析
BRIX 结果a 10.91 10.90 10.89 10.90 10.91 10.90 10.90 10.90 10.91 10.89 10.902 结果b 10.94 10.91 10.90 10.91 10.90 10.90 10.90 10.90 10.90 10.89 20 离群值检测,Ccritical=0.602(α =0.05) C值: 是否有离群值（是或否）均匀性分析（ANOVA),Factual<Fcritical(3.02,α =0.05) SS df MS 1.203E-03 9 1.336E-04 组间 5.610E-04 10 5.61E-05 组内均匀性是否可以接受（是或否) 均匀性证明，Ss≤0.3α ,α =SDPA 组间标准偏差Ss
α
0.3α 均匀性是否可以接受（是或否)
2.稳定性数据及统计分析
BRIX
13/01/01 13/03/01
10.91 10.90 10.89 10.89 10.90 10.89 10.898 0.0065
10.91 10.91 10.90 10.91 10.90 10.90 10.905 0.0049
10.97 10.9 10.68 10.88 10.88 10.89 10.93 10.87 10.899 10.942 10.931 10.892 10.892 10.907 10.906 10.88 10.85 10.92 10.912 10.879 10.89
3.273 0.473 -8.327 -0.327 -0.327 0.073 1.673 -0.727 0.433 2.153 1.713 0.153 0.153 0.753 0.713 -0.327 -1.527 1.273 0.953 -0.367 0.073
统计结果表
开始日期：
数据统计: Date point数据点个数 Outlier离群值个数 Population mean(exclude outlier)排除离群值后的均 Population standare deviation(exclude outlier)排除 Robust 分析: Assigned value指定值 Uncertainty不确定度UA SDPA Rubust目标标准偏差 Acceptance range(assigned vlaue±2SDPA) 可接受范
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
姓名
L01 L02 L03 L04 L05 L06 L07 L08 L09 L10 L11 L12 L13 L14 L15 L16 L17 L18 L19 L20 L21 L22 L23 L24 L25 L26 L27 L28 L29 L30 L31 L32 L33 L34 L35 L36 L37 L38 L39 L40 L41 L42 L43 L44 L45 L46 L47 L49 L50 L51
不满意满意不满意满意满意满意满意满意满意有问题满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意
2013-1-1
结束日期：2013-3-1
1.均匀性数据及统计
统计值 71 2 10.891 0.025 10.888 0.004 0.025 10.838～10.938 BRIX 样品号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 mean,n
11.08
10.86
11.01
11.12
L52 L40 L61 L43 L62 L58 L69 L49 L45 L44 L21 L70 L50 L42 L04 L65 L66 L53 L51 L26 L25 L05 L60 L64 L63 L72 L57 L41 L33 L32 L31 L29 L23 L19 L13 L09 L07 L03 L10 L67 L56 L55 L46 L37 L35 L22 L14 L08 L06
z-score -1.127 -1.127 0.073 0.873 0.473 -0.327 0.073 -0.327 0.073 -0.007 -1.527 -1.127 0.073 -0.327 -0.927 -0.727 -0.727 -0.727 0.073 -1.127 1.273 -0.327 0.073 -0.527 0.473 0.473 -0.727 -0.727 0.073 -1.127 0.073 0.073 0.073 -0.927 -0.327 -0.727 -0.327 -1.127 -1.527 2.873 0.073 0.873 2.073 1.273 1.273 -0.327 -8.167 1.273 0.953 0.473
结论满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意满意有问题满意满意有问题满意满意满意不满意满意满意满意

(参考)实验室间比对及能力验证方案z-score

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