主题:【讨论】这个评价比较坑爹!

浏览0 回复23 电梯直达
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jykcdc
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原文由 ida216(ida216) 发表:
楼主的统计参数应该没有错,我也帮楼主重新算了下,的确实验室1中的 ZW>3了。
至于样品A、B应该是样品对,用了ZB、ZW来评价实验室的结果。GL02上有说明,如是单样的话,用简单的稳健Z比分数表示。所以单样品能力验证和双样品能力验证的结果和评判依据是不一样的。
对于样品对中出现离群(即ZW>3),说明你们实验室测的两个结果之间的差值太大。
而且,指南上也说了,即使实验数据出现离群,但可能仍在标准方法规定的允差范围内。


      谢谢指教!
      关键是A、B两个样品作为一个样品对是否合适。GL02第7页有这么一段描述:"如果使用成对的样品,它们可以说同等的(即“均一对”)或者存在轻微的差别(分割水平对)。由样品对获得的结果分成两类:均一对,其结果预期是相同的(即两个样品完全相同或同一样品检测两次);分割水平对,其结果稍有差异”。如果按这段话理解,显然不属于“均一对”。但能属于“分割水平对”吗?按GL02所说,“其结果稍有差别”这几个字怎么理解?多少差别才算稍有差别?本例A、B样品中位值相差接近一倍,能理解成“稍有差别”吗?
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jykcdc
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原文由 yhm5555(yhm5555) 发表:
楼主单样品能力验证和双样品能力验证的结果和评判依据是不一样的。
双样要比较实验室内与实验室间的数据。所以在单独情况下看起来与中位数非常接近。


谢谢!
jykcdc
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原文由 chounu(chounu) 发表:
原文由 jykcdc(jykcdc) 发表:
表一:结果统计(选三个实验室)
实验室 A结果  B结果 ZB ZW 结果 
实验室1 0.91  0.49 0.00  3.61  离群 
实验室2 0.88 0.48  -1.79  0.01  满意 
实验室3 0.91 0.51  0.90 0.51 满意

根据表一,三个实验室的数据与中位值比较,用笨法直观分析:
1.实验室1的数据与中位值的差分别是:A:0.01, B:-0.01.
2.实验室2的数据与中位值的差分别是:A:-0.02,B:-0.02.
3.实验室3的数据与中位值的差分别是: A:0.01,  B:0.01.
这样看起来实验室1的数据要优于实验室2的数据与实验室3是数据应该一致,但是为什么结论差别这么大呢?

如果将样品A和样品B分别计算,那么实验室1的结果,Z比分数分别为:Z(A)=0.67、Z(B)=1.799均<=2。应该属于满意值。实验室2的结果,Z比分数分别为:Z(A)=1.35、Z(B)=3.6,B值属于离群值了。这是什么原因呢??

我刚刚学了一下CANS GL02标准,楼主的数据ZB值为0.00说明实验室间误差小(实验室2为-1.79偏低)但是楼主2个结果一个偏低一个偏高造成实验室内误差大ZW超过3,而实验室2两个结果均偏低实验室内偏差小,不知这样解释对不对


关键用“样品对”来评价这个结果是否合适?
ida216
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原文由 chounu(chounu) 发表:
原文由 jykcdc(jykcdc) 发表:
表一:结果统计(选三个实验室)
实验室 A结果  B结果 ZB ZW 结果 
实验室1 0.91  0.49 0.00  3.61  离群 
实验室2 0.88 0.48  -1.79  0.01  满意 
实验室3 0.91 0.51  0.90 0.51 满意

根据表一,三个实验室的数据与中位值比较,用笨法直观分析:
1.实验室1的数据与中位值的差分别是:A:0.01, B:-0.01.
2.实验室2的数据与中位值的差分别是:A:-0.02,B:-0.02.
3.实验室3的数据与中位值的差分别是: A:0.01,  B:0.01.
这样看起来实验室1的数据要优于实验室2的数据与实验室3是数据应该一致,但是为什么结论差别这么大呢?

如果将样品A和样品B分别计算,那么实验室1的结果,Z比分数分别为:Z(A)=0.67、Z(B)=1.799均<=2。应该属于满意值。实验室2的结果,Z比分数分别为:Z(A)=1.35、Z(B)=3.6,B值属于离群值了。这是什么原因呢??

我刚刚学了一下CANS GL02标准,楼主的数据ZB值为0.00说明实验室间误差小(实验室2为-1.79偏低)但是楼主2个结果一个偏低一个偏高造成实验室内误差大ZW超过3,而实验室2两个结果均偏低实验室内偏差小,不知这样解释对不对


ZW超过3,就像楼上说得,2个结果一个偏低一个偏高,造成实验室内误差大。
前面我也提到,“对于样品对中出现离群,ZW>3,说明实验室两个结果之间的差值太大。”我想我们表达的应该是一个意思。
至于是不是“样品对”,该不该用“样品对”来评判,我们现在都是根据评判的结果认为好像一定是样品对,其实大家也未必能正确的说出原由。真的希望有“专家级”的人员能给予这方面的指导啊!
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juanbaby52
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baby073125
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是啊,这种对比很诡异的,有时候感觉相差不大可是结果就差远了。
云☆飘☆逸
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结果数据太集中SD过小,实验室2、3属于存在一定的系统偏差,而实验室1则数据不稳,高低都有,所以这样的数据容易离群。
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mzbdjl
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不用判断有没有离群值吗?
不用剔除离群值吗?
不懂
瞎问
baby073125
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yzulcl
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最明显的就是数据过于集中。

刚才手贱,拿A样品的数据做了个直方图,惨不忍睹,中间一个埃菲尔铁塔,然后两边稀稀拉拉几个离群的羔羊。明显不符合ZB、ZW统计评价的前提——数据是正态分布(话说,样本数22是否太小了点?)。

说点我个人看法:

1、数据过于集中,要么发生了私下对数据的事情(小人之心一下,没准楼主自己也参与了),要么大家的检测水平都很高,精度与准确度都达到了0.01的水平,超出了能力验证组织者的估计。其实,为了避免这样的情况(大量的相同数据)出现,组织者完全可以要求各实验室报告数据的时候多报1位甚至2位有效数字。
2、也有版友提出,应该检查离群值并剔除,然后进行统计。GL02确实是要求剔除离群值然后计算统计量并评价结果,出现这样的结果,只能说能力验证组织者不专业。
3、这次的能力验证结果应该作废,重新发样品,重新检测,重新上报数据(多报有效数字),重新统计,评价。当然了,最好多找些实验室参加,扩大统计样本数。
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