怎么辦理檢測檢驗(yàn)認(rèn)證資質(zhì)CMA/CNAS認(rèn)證
 注1:與尺度化中位絕對差方法相比,標(biāo)準(zhǔn)化四分位距法只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行 一次排序,但標(biāo)準(zhǔn)化四分位距的失效點(diǎn)為25%(見表8), 而尺度化中位絕對差法的失效點(diǎn)為50%,因此尺度化中位絕對差方法比標(biāo)準(zhǔn)化四 分位距法能忍受更高比例的離群值。 
注2:標(biāo)準(zhǔn)化四分位距法和尺度化中位絕對差法這兩種統(tǒng)計方法,在參加者 結(jié)果數(shù) p?30 時會導(dǎo)致分散性計算值明顯偏小,可能會影響參加者結(jié)果的能力評 定。
穩(wěn)健估計值 x* 和 s* 可由迭代計算得出,例如用新取值數(shù)據(jù)更新 x* 和 s*, 直至過程收斂。當(dāng)穩(wěn)健平均值和穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差的第三位有效數(shù)字在連續(xù)兩次迭代中 不再變化時,即可認(rèn)為過程是收斂的。
這是一種可用計算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)的簡單方法。 算法A統(tǒng)計方法對一定比例的離群值不敏感,其失效點(diǎn)約為25%(見表8)。 當(dāng) MADex() 為0,數(shù)據(jù)總體中有極端離群值時,初始 s* 可能顯著降低對離群值的 耐受力。當(dāng)數(shù)據(jù)總體中離群值比例預(yù)期超過20%,或當(dāng)初始 s* 受極端離群值的 不利影響
2)如能力評定不用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差,使用 MADe 并在迭代過程中不更新 s*。如 能力評定使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差,可使用具有更高效率的統(tǒng)計方法(見表9)得出的估 計值代替s*并在迭代過程中不更新 
一組能力驗(yàn)證數(shù)據(jù)若有n個結(jié)果,例如50個,可以在模板(表7)中,在 31和32行中間插入20個空行。將數(shù)據(jù)重新輸入到C列,然后選定輸入的數(shù)據(jù), 按選定區(qū)域排序,將其他列的空白單元格分別向下填充,即可自動得到迭代結(jié)果
穩(wěn)健統(tǒng)計方法穩(wěn)健性的高低,與該方法對離群值的敏感性和穩(wěn)健統(tǒng)計量本身 的離散性質(zhì)有關(guān),有時也與對微小眾數(shù)的敏感性(不敏感即耐受)這一特性有關(guān)。 穩(wěn)健統(tǒng)計方法可用三個特性量來描述,即失效點(diǎn)、效率和微小眾數(shù)耐受力
失效點(diǎn)是數(shù)據(jù)組中允許離群值的最大比例,是一個統(tǒng)計估計量耐受離群值的 度量,高失效點(diǎn)意味著耐受離群值的能力越強(qiáng)。表8給出了附錄C中所涉及的不同 統(tǒng)計方法的失效點(diǎn)和對微小眾數(shù)的耐受力。
所有統(tǒng)計估計量都有取樣方差,即估計值會隨不同輪次能力驗(yàn)證計劃而變化。 即使所有參加者都是有能力的,參加者結(jié)果分布不會出現(xiàn)離群和子集,從一輪至 另一輪,各輪統(tǒng)計量的估計值也會發(fā)生變化,這種變化可用方差表示。
而每一種 統(tǒng)計估計量具有不同的方差。穩(wěn)健統(tǒng)計方法基于理論假設(shè),對偏離分布中心較遠(yuǎn) 的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,以降低其對估計量的影響。當(dāng)總體數(shù)據(jù)為正態(tài)分布時,穩(wěn)健統(tǒng) 計估計量比經(jīng)典統(tǒng)計估計量(樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差)具有更大的方差。表9給出 了附錄C中不同統(tǒng)計估計量的相對效率
表9結(jié)果表明沒有任何一種統(tǒng)計方法對所有情況都是完美的。對正態(tài)分布數(shù) 據(jù),總體均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差雖是最優(yōu),但當(dāng)有離群值時會失效
通常樣本估計值與總體參數(shù)實(shí)際值之間的差異會隨樣本量減少而增大。如果 能力驗(yàn)證計劃利用參加者的公議值評價參加者的能力,參加者數(shù)量通常應(yīng)大于30; 
當(dāng)參加者數(shù)量小于20時,由于公議值確定的指定值的不確定度相對較大,不可忽 略,導(dǎo)致能力評定不可靠[5]。例如,當(dāng)樣本數(shù)為30時,樣本離散性的估計值與總 體標(biāo)準(zhǔn)差的差異,在95%置信水平時高達(dá)25%以上,而隨著樣本數(shù)的減少,其差異 更大。所以對于參加者較少的能力驗(yàn)證計劃,一般不推薦利用參加者結(jié)果分散性 的公議值來進(jìn)行能力評定,理想情況下可使用獨(dú)立于參加者的、有明確溯源途徑 的方法確定指定值,如用配方法或由有證參考值給出。能力評定標(biāo)準(zhǔn)差也最好基 于外部標(biāo)準(zhǔn),如專家判斷或適用性目標(biāo)(fitnessforpurpose)。如果使用預(yù)先 確定的指定值和評定標(biāo)準(zhǔn),即使僅有一個參加者,能力驗(yàn)證也可進(jìn)行。此種類型 的實(shí)驗(yàn)室間比對被稱為“一對一”能力驗(yàn)證或測量審核,在很多情況下非常有用, 如校準(zhǔn)。 
當(dāng)不能使用獨(dú)立于參加者的、有明確溯源途徑的方法確定指定值時,指定值 或/和能力評定標(biāo)準(zhǔn)差可能需要利用參加者公議值得到。如果參加者數(shù)量過少, 能力評定可能變得不可靠,需要考慮設(shè)定能力評定中參加者的最少數(shù)量。
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當(dāng)參加者數(shù)據(jù)中有離群值時,宜優(yōu)先采用穩(wěn)健統(tǒng)計,但對于數(shù)據(jù)量較少的情 況通常并不推薦使用。參加者較少(如少于18家)的能力驗(yàn)證計劃,宜優(yōu)先使用 經(jīng)典統(tǒng)計方法,可使用離群值檢驗(yàn),先剔除離群值,然后計算均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差。 
不同的數(shù)據(jù)量可使用不同的離群值檢驗(yàn)方法??捎肎rubbs檢驗(yàn)對一個離群值 和對同一方向的兩個離群值同時進(jìn)行剔除,Grubbs檢驗(yàn)及其他檢驗(yàn)需要預(yù)先規(guī)定 可能的離群值個數(shù),但可能由于有多個離群值而失效,這對于參加者結(jié)果數(shù) p?10 時非常有用(取決于離群值的可能分布)。 
注1:對分散性的估計在剔除離群值后需特別謹(jǐn)慎,因?yàn)楣烙嬛禃?。?dāng) 基于99%或以上置信水平進(jìn)行剔除時,偏倚通常不嚴(yán)重。 注2:大多數(shù)指定值和分散性的單因子穩(wěn)健估計量在 p?12 可接受。
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