主题：【分享】如何做能力验证的能力评价？

        需要对能力进行评价时 , 协调者应负责确保评价的方法适合于维护该计划的可信性 , 应在考虑能力度量是否包含某些特点之后 , 建立评价能力的准则 。
      对分析检测结果的统计方法很多 , 一个方便的 、并为国际和区域实验室认可组织广泛认同的方法是计算每一家参加实验室的 Z 比分数 。 Z 比分数是一个标准化值 , 它相当于给每项结果“ 打分” , 它与数据组中的其他数据有关 。
      计算 Z 比分数的标准公式为 : Zi = ( Xi - x) /s
      式中 , x 是指定值 ; s 是全部结果分布的估计值 。
      推荐利用中位值 、 标准四分位数间距( IQ R) 等稳健统计量( ro bus t s tatistics) , 以将极端结果对总计量的影响减至最小 。
      在“ 分割水平” 计划情况下 , 获得的是一对结果 ,将计算两个 Z 比分数 ———实验室间 Z 比分数( ZB)和实验室内 Z 比分数( ZW) , 它们分别依据结果对的总和与差值 。
      假设结果对是从 A 和 B 两个样品中获得 。 把所有样品 A 和样品 B 结果的中位值和标准 IQ R 分别记为 x( A) 、 x( B) 和标准 IQ R( A) 、 IQ R( B) 。 对某个参加实验室样品的结果而言 , 结果对的标准化总和( 用 S 表示) 和标准化差值( 用 D 表示) 为

      通过计算每个实验室的标准化总和及标准化差值 , 可以得出 所有的 S 和 D 的中位值 x( S) 、 x( D)和标准 IQ R( S) 、标准 IQ R( D) 。 随后计算 :

        ZB 通常反映了 实验室检测结果的系统误差 , 而ZW 则反映了 实验室检测结果的随机误差 。
      一般依据这些 Z 比分数来评判结果 。 Z 比分数接近于零表示检测结果与其他实验室结果的一致性很好 , | Z| ≤ 2 时为满意结果 ; 把离群值( o utlier) 定义为所有| Z| ≥ 3 的结果或结果对 ; 当实验室的 Z 比分数处在 2 < | Z| < 3 时 , 应鼓励实验室“ 认真地检查” 他们的结果。
      能力验证计划的报告中除了 Z 比分数表外 , 还经常用 Z 比分数序列直方 图 、 尧敦( Youden) 图 、 Z比分数柱状图等图形来更直观地表示检测数据的分布情况 。