山西CNAS/CMA实验室认证办理时间

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A.1 总则由能力验证计划参加者的结果确定指定值和能力评定标准差，是检测能力验证计划常用的方法。通常，可以采用经典方法，用格拉布斯（Grubbs）准则等统计方法剔除离群值后计算平均值和标准差，以平均值和标准差作为指定值和能力评定标准差；也可采用稳健统计方法，稳健统计方法不需要用统计方法剔除离群值。例如，使用中位值和标准化四分位距法、GB/T 28043 推荐的算法 A 和算法 S，计算中位值或稳健平均值作为指定值，计算标准化四分位距、稳健标准差或标准差的稳健联合值作为能力评定标准差。本附录描述了由参加者的结果确定指定值和能力评定标准差的常用稳健统计方法。

A.2 算法 A算法 A 来自 GB/T 6379.5。应用此算法计算得到数据平均值和标准差的稳健值。稳健性是估计算法的特点，而不是其产生的估计值的特点，因此严格来说，称由此算法计算的平均值和标准差是稳健的是不确切的。然而，为避免使用繁琐的术语，“稳健均值”和“稳健标准差”应理解为利用稳健算法计算的总体均值和总体标准差的均值估计。从一个特定检测中得到的结果总数为p 。按递增顺序排列p个检测数据，表示为：i px , x , x , , x 1 2  。这些数据的稳健平均值和稳健标准差记为x *和s *。

稳健估计值x *和s *可由迭代计算得出，例如用已修改数据更新x *和s *，直至过程收敛。当稳健标准差的第三位有效数字和稳健平均值相对应的数字在连续两次迭代中不再变化时，即可认为过程是收敛的。这是一种可用计算机编程实现的简单方法。此外，还有一种简化的稳健计算方法可以替代算法 A。按式（A.1）计算稳健平均值，按式（A.2）计算稳健标准差停止，不再进行迭代，以稳健均值和稳健标准差的初始值作为数据平均值和标准差的稳健值。 

A.3 算法 S算法 S 用于计算标准差（或极差），可推出标准差或极差的稳健联合值。算法 S与算法 A 类似，迭代若干次后终获得标准差或极差的稳健估计值 W*。计算的步骤如下：将p个数据以递增顺序排列，表示为：w w wi wp, , , ,1 2  。（这些数据可以是极差或标准差。）稳健联合值记为w*，每个wi对应的自由度为。（当wi为极差时， 1。当wi为n次测试结果的标准差时，  n 1。）根据表 A.1，查得算法所需的和值。 

稳健估计值w*可由迭代算法得到，即不断更新w*，直到过程收敛。当稳健估计值的第三位有效数字连续两次迭代后数值不再变化时，即可认为过程是收敛的。这是一种可利用计算机编程实现的简单方法。

A.4 中位值和标准化四分位距法中位值和标准化四分位距法是一种简单的稳健统计方法。应用此法计算得到数据总体均值和总体标准差的估计值——中位值（med）和标准化四分位距（NIQR）。中位值和标准化四分位距是数据集中和分散的度量，与平均值和标准差相似。中位值是分布中间位置的一个估计。标准化四分位距等于四分位距（IQR）乘以因子 0.7413。四分位距是高四分位数和低四分位数的差值。对一组由小到大排列的数据，居于中间位置的数据为中位值，有一半的数据高于它，一半的数据低于它；居于下四分之一位置的数据为下四分位数或低四分位数（Q1），该组数据的四分之一低于 Q1，四分之三高于 Q1；居于上四分之一位置的数据为上四分位数或高四分位数（Q3），该组数据的四分之一高于 Q3，四分之三低于 Q3。在大多数情况下 Q1和 Q3通过数据值之间的内插法获得。从一个特定检测中得到的结果总数为p 。按递增顺序排列p个检测数据，表示为：i px , x , x , , x 1 2  。

B.1 总则本附录给出了检测能力验证计划和校准能力验证计划结果示例。其他的更多示例，可参见 GB/T 28043 等。B.2 检测能力验证计划能力验证计划可以设计为使用单一样品，有时，为了查找造成结果偏离的误差原因，也可以采用样品对。样品对可以是完全相同的均一样品对，也可以是存在轻微差别的分割水平样品对。均一样品对，其结果预期是相同的。分割水平样品对，其两个样品具有类似水平的被测量，其结果稍有差异。对双样品设计能力验证计划，可按照附录 A 的方法对结果进行统计处理，统计处理是基于结果对的和与差值。以中位值和标准化四分位距法为例。假设结果对是从样品对 A 和 B 两个样品中获得的

ZB和ZW的判定准则同z比分数。ZB主要反映结果的系统误差，ZW主要反映结果的随机误差。对于样品对，ZB≥3 表明该样品对的二个结果太高，ZB≤-3 表明其结果太低，ZW≥3 表明其二个结果间的差值太大。表 B1 为铅精矿中 Cu 的测定结果和统计处理结果。样品 A 和 B 为一对分割水平样品。表 B1 中给出了结果数、中位值、NIQR、稳健变异系数（稳健 CV）、小值、值和极差等统计量。