统计学方法在实验室能力验证中的应用研究

发布时间：2020-09-15 12:17

　　能力验证(Proficiency Testing,PT),是一项运用实验室间的对比进行鉴定实验室与检验机构能力的项目,同时是认证机构参与国际相互承认协议(Mutual Recog-nition Agreement,MRA)的必要前提,能力验证由中国实验室国家认可委员会(China National Accreditation Boards for Laboratories,CNAL)执行与组织[1]。在能力验证中,为了对实验室的能力评价更加准确,我们需要对数据进行充足的分析,所以统计学方法的充分运用极为重要。在能力验证中,多数机构运用最多的则是传统稳健统计方法,即用数据的Z比分数进行判定。此方法计算简单、容易掌握,但由于该方法是基于数据遵循正态分布假设前提下进行,而实际上并非所有数据都遵循正态分布,同时由于不同的能力验证其最终参试实验室数量及回收周期有所不同,所以传统稳健统计方法在实践的过程中还是会出现一部分问题,导致组织者在直接运用此方法进行结果判定时并不能十分地真实客观。所以,探索更为有效的统计学方法就变得非常重要。目前在能力验证中,已经进行了一些统计学研究方法,有主成分分析方法、非负矩阵分解方法、核密度估计方法和Bootstrap方法等。只是这些方法是否更加合适并不得知,是否存在其他缺陷也没有得到检验,这便需要我们对其进行深入讨论。目前并没有文献对这几种方法进行系统性的检验和总结,本文主要是对这四种方法进行探讨,将这四种方法应用在不同类型的能力验证数据中,并进行对比和分析,找出四种方法的优势和缺陷,最终做出系统性的分析和总结,从而可以用不同的统计学分析方法对应不同的能力验证结果。本文主要由四个部分组成:第一章,主要介绍能力验证相关知识、研究发展的大致情况以及本文具体方法和内容;第二章,主要介绍传统稳健方法、主成分分析方法、非负矩阵分解方法、核密度估计方法和Bootstrap方法的原理;第三章,主要通过四组实例数据对每种统计学方法进行验证;第四章,总结研究成果,提出系统性的分析和总结,从而建立适用于不同能力验证结果分布的统计分析方法。
【学位单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：F203;C81
【部分图文】：

正态分布曲线,正态分布曲线,观测值,检验能力

即得到逡逑Ｚ二畔．逡逑此时Ｚ满足标准正态分布，如图２．１所示，故有：逡逑巧｜Ｚ｜含邋１）邋＝邋０．６８２８，逡逑b6（｜Ｚ｜＜２）二邋０．９５４５，逡逑Ｐ（｜Ｚ｜＜邋３）邋＝邋０．９９７３．逡逑’ｔ及巧矣逡逑Ｉ逦■逦ｔ逦ｗｒｒ＊＊＊＊＊＂＇邋．邋．逦巧ka岛巧徽■，号y留々邋■逦ｌｉｔ逡逑？Ｓｃｒ邋Ｓｏ邋－Ａｃｔ邋－３ｏ逦－？巧逦－ｉｎ逦Ｏ逦ｉ邋ｅｉ逦？ｅｒ逦３ｃｔ逦４ｏ逦Ｓｏ逦８ｅｒ逡逑图２．１观测值Ｘ在不同置惊匡间的正态分布曲线逡逑运用３口评定实验室的检验能力，可得Ｗ下结论：逡逑（１）逦｜ｚ｜《２为满意结果。稳健值不超过２时，判定为满意的；逡逑（２）逦２＜Ｍ＜３为存有问题的结果。稳健值介于２与３间，判定有问题的，需实逡逑时校正；逡逑（３）逦｜ｚ｜＾３为不满意结果。稳健值的超过３时，判定为不满意的ｆｎｉ；逡逑根据传统稳健统计方法的具体研究背景和过程

正态分布,划分图,原理,函数值

实验室按程序进行。逡逑稳健统计方法的判定原理是先假定样品值满足正态分布，在［－２，２］间值是满意的，逡逑在（一３，－２）和口，３）之间是需要纠正的，剩余是不满意的。由图２．１可Ｗ看出：函数值逡逑２（７逡逑在［－２ｃｒ，２ｃｒ］为满意的，且｜／的＆邋＝邋０．９５４５；相同的，函数值在（－３ｃ７，－２ｃｔ）和口口，３0０逡逑之间是需纠正的，且点：＝０．９９７３；其余则是不满意的。逡逑通过Ｗ上原理，旨韵Ｉ多得到核密度估计的汁算方法与其评判准则。逦读逡逑，、逡逑／邋言逡逑逦逦逦逦逦逡逑ＸＩ邋ｘ２逦壚４逡逑图２．２邋３0？原理划分图逡逑１１逡逑

二甲苯,物品,化工,统计量

统计学方法在尖骑巧能力始证中的应用研化f兀妫疚承虻耐臣屏浚矗淄臣屏课骸浮ｅ危危澹藻义弦遥ǎ幔幔ǎǎ荆唬悖颍剑矗蕖掊义戏Γā＃摺＃卜Γǘ皱义希А觯剑卞澹觯剑″义鲜帷Ｔ谘玖课妒庇刑囟ǖ闹怠ｅ义仙栉谩＃芴宸植嘉椋郑ǎ悖罚玻芫虻男问轿扑憧善湔植嫉哪夂隙扔捎耄钡慕咏潭瘸氏帧Ｍ保菅镜木芫运剑碽6值。当ａ＞Ｐ时，拒绝巧），当ａ＜Ｐ时，接受巧）。所检验的样品牙愈满足正态分布。同样，正态概率图愈接近直线，愈。逡逑图为实验数据的正态性检测结果：逡逑正态性检验逡逑

【参考文献】