基于实例分析的实验室间比对有效性评价

朱 顺(上海马陆日用友捷汽车电气有限公司 试验中心, 上海 201801)

基于实例分析的实验室间比对有效性评价

朱 顺
(上海马陆日用友捷汽车电气有限公司 试验中心, 上海 201801)

基于实例分析，结合F检验法、t检验法和En值法对两实验室间比对结果评价的有效性进行了分析。结果表明：通过有效性评价，科学利用比对结果，及时发现问题并开展纠正措施，有助于实验室技术能力的提升，降低实验室间的差异，从而提高实验室的检测和管理水平。

实验室间比对；有效性评价；统计方法

实验室间比对是按照预先规定的条件，由两个或多个实验室对相同或类似的物品进行测量或检测的组织、实施和评价[1]。该文所指的实验室间比对活动均是指非能力验证机构组织或参与的实验室间比对。实验室间比对活动的灵活性在于能弥补能力验证、测量审核活动开展项目少的缺点，因此实验室间比对活动在实验室质量控制活动中占有重要地位，尤其是两实验室间进行的比对活动，是现有实验室进行实验室间比对活动的主要形式。笔者基于实验室间比对实例，从项目选择到结果判定的全过程进行了分析评价，以便于更好地指导实验室间比对的质量控制活动，提升实验室技术能力。

1 比对策划

1.1 比对项目及方法

出于实验室间比对灵活性考虑，该次比对试验选择能力验证、测量审核中均未包含的项目及标准。该次比对检测项目为转速和电流测试；选择统一的方法和固定的要求，才能使不同实验室间测得的数据更加科学，更具有可比性[2]， A和B两个实验室均依据QC/T 773-2006《汽车散热器电动风扇技术条件》对某汽车散热器电动风扇进行该两个项目的检测。

1.2 比对样品

基于QC/T 773-2006适用对象考虑，本次比对活动的样品为标准适用范围内的汽车散热器电动风扇，由A实验室提供。

1.3 比对样品数量

该次实验室间比对仅在两实验室间进行，且样品(汽车散热器电动风扇)可以进行重复性检测，因此该次试验室间比对的样品为同一件样品，即样品数量为1。

1.4 比对样品的均匀性检验

1.4.1 评价方法

利用F检验法对样品转速测试值进行评价。F检验法常用于评价一组样品的均匀性[3]，但对于一件样品进行F检验法测试，可判断该样品自身是否均匀，即样品自身的变化是否会对结果评价造成不良影响。

1.4.2 样品均匀性测试

由A实验室5名具有检测资质的人员分别对比对样品进行6次重复性检测，结果见表1～2。

表1 A实验室人员对样品转速测试的结果Tab.1 The rotational speed measurement results of the sample provided by Lab A r·min-1

表2 A实验室人员对样品电流测试的结果Tab.2 The electric current measurement results of the sample provided by Lab A A

1.4.3 样品均匀性分析结果

F检验法计算公式如下：

式中：sL表示标准偏差较大一组数据的标准偏差，sS表示标准偏差较小一组数据的标准偏差。

为方便计算，分别取表1和表2中标准偏差的最大值和最小值进行F检验法计算，结果见表3和表4。

表3 样品转速测试均匀性检验结果Tab.3 The homogeneity test results of rotational speed measurement of the sample r·min-1

由表3可知，对于转速测试，F=1.57

表4 样品电流测试均匀性检验结果Tab.4 The homogeneity test results of electric current measurement of the sample A

由表4可知，对于电流测试，F=2.40

因此所选择的样品满足均匀性要求，适合用于实验室间比对。

1.5 比对结果评价方式

1.5.1 常用评价方法

对于实验室间比对的结果统计分析，由于稳健统计量En值能将观测数列中异常值(极端结果)对统计的影响降至最小的程度，因此采用En值能正确评价和比较实验室的技术能力[5]。

En值计算需要实验室对相应的检测项目进行测量不确定度的评估[6]，其计算公式如下：

式中:x1表示实验室1的测试结果；x2表示实验室2的测试结果；u1表示实验室1的测量不确定度；u2表示实验室2的测量不确定度。

1.5.2 数据表征参数

表征一组数据的结果，可以使用平均值、中位值、最大值、最小值等，本次比对的参数为转速和电流，最常用的一组表征数据的参数就是平均值，对于平均值是否适合用于判定，可使用t检验法进行评价。

t检验法计算公式如下：

式中：x1表示其中一个人员的测试结果;x2表示另一个人员的测试结果;n1表示其中一个人员的测试次数;n2表示另一个人员的测试次数;s1表示其中一个人员测试数据的标准偏差;s2表示另一个人员测试数据的标准偏差。

1.5.3 确定表征参数

根据表1和表2数据，结合式(3)，可计算出A实验室5名测试人员相互之间转速和电流测试的t检验值，见表5和表6。

表5 转速测试的t检验值Tab.5 The t test values for rotational speed measurement

表6 电流测试的t检验值Tab.6 The t test values for electric current measurement

取0.05显著性水平，自由度v=6+6-2=10，查表[3]可得t0.05(10)=2.228。

根据表5，转速测试人员中最大的t检验值(A实验室人员1和人员4之间)为tmax(r)=0.728，由于tmax(r)=0.728

根据表6，转速测试人员中的t检验值均为0，由于0

因此平均值可以作为表征本次试验室间比对的测试数据。

2 比对结果

2.1 实验室A检测结果

对于实验室A，人员1～5中，人员1的测试数据分散性较大，更能表征实验室A的测试情况，因此采用人员1的测试数据作为最终的检测结果，实际测试结果见表7。

2.2 实验室B检测结果

对于实验室B，其实际测试结果见表8。

表7 实验室A测试数据及不确定度Tab.7 Test data and uncertainty of Lab A

表8 实验室B测试数据及不确定度Tab.8 Test data and uncertainty of Lab B

3 结果评价

根据式(2)，并结合表7和表8中的测试数据，可得：①电流测试，En(I)=0.070 7；②转速测试，En(r)=0.126 7。根据En值判据条件，若|En|≤1，则结果满意；若|En| >1，则结果不满意[1]。

因|En(I)|<1，|En(r)|<1,故本次实验室间比对结果满意。

4 结束语

(1) 对于实验室间比对的结果统计分析，多数实验室仅关注结果评价部分，往往忽略样品选择和评价结果是否满足实际需要两部分。一次完整的实验室间比对应包含比对策划、样品筛选、评价方式选择、结果评价4个部分。

(2) 实验室在出现比对结果不满意的情况后，往往仅从技术能力方面考虑，而忽略了样品选择和评价方式选择，不能科学运用实验室间比对结果提升技术能力。如何有效评价比对结果，以及在实验室出现比对结果不满意情况后如何进行整改，值得实验室特别注意。

[1] CNAS-GL02:2014 能力验证结果的统计处理和能力评价指南[S].

[2] 李和平,周星,沈佳谊,等.根据21个实验室拉伸验证试验结果分析GB/T 228.1-2010中存在的问题[J].理化检验-物理分册,2014,50(10):703-707.

[3] CNAS-GL03:2006 能力验证样品均匀性和稳定性评价指南[S].

[4] GB 4086.3-1983 统计分布数值表t分布[S].

[5] 王承忠.实验室间比对的能力验证及应用实例[J].理化检验-物理分册,2009,45(7):423-430.

[6] 王承忠.测量不确定度基本原理和评定方法及在材料检测中的评定实例 第六讲 测量不确定度的评定方法[J].理化检验-物理分册,2014,50(2):133-136.

Effectiveness Evaluation of Interlaboratory Comparison Based on Case Analysis

ZHU Shun
(Test Center, Shanghai Malu Riyong JEA Gate Electric Co., Ltd., Shanghai 201801, China)

Based on case analysis and combined withF-test,t-test andEnvalue method, the effectiveness of evaluation on comparison results between two laboratories was analyzed. The results show that through effectiveness evaluation, scientifically utilizing comparison results, finding the problems in time and carrying out the corrective measures are helpful to improve the technical ability of laboratories, reduce the differences of inter-laboratories, and improve the testing and management level of laboratories.

interlaboratory comparison; effectiveness evaluation; statistical method

2016-01-11

朱 顺(1989-)，男，学士，主要从事实验室管理及标准化研究工作，shun_zhu@163.com。

10.11973/lhjy-wl201702012

TB114.1

A

1001-4012(2017)02-0123-04