(参考)实验室间比对及能力验证方案z-score
能力验证z值计算案例
能力验证z值计算案例【原创实用版】目录1.引言：能力验证 z 值计算的重要性2.能力验证 z 值的定义和计算方法3.案例分析：某实验室能力验证 z 值计算过程4.结果与讨论：能力验证 z 值的意义和作用5.结论：提高实验室能力验证水平的建议正文1.引言能力验证是实验室质量管理的重要组成部分，它能够有效地评估实验室的检测能力，保证检测结果的准确性和可靠性。
在能力验证过程中，z 值计算是一个关键环节，可以帮助实验室评估其测量结果的准确性和可靠性。
本文将通过一个具体的案例，介绍能力验证 z 值计算的方法和意义。
2.能力验证 z 值的定义和计算方法能力验证 z 值，也称为能力指数，是实验室能力验证中的一个重要参数，它是通过统计分析实验室测量结果与标准值之间的偏差得出的。
z 值的计算公式为：z = (x - μ) / σ，其中 x是实验室测量结果的平均值，μ是标准值，σ是实验室测量结果的标准差。
3.案例分析：某实验室能力验证 z 值计算过程某实验室在进行能力验证时，选择了测量某项指标为例，实验室测量结果的平均值为 x，标准差为σ，标准值为μ。
通过计算，得出实验室测量结果与标准值之间的 z 值为 z。
通过分析 z 值的大小，实验室可以评估其测量结果的准确性和可靠性。
4.结果与讨论通过能力验证 z 值计算，实验室可以了解其测量结果与标准值之间的偏差，从而评估实验室的检测能力。
如果 z 值较小，说明实验室的测量结果与标准值之间的偏差较小，实验室的检测能力较高；如果 z 值较大，说明实验室的测量结果与标准值之间的偏差较大，实验室的检测能力较低。
因此，通过能力验证 z 值计算，实验室可以有效地评估其检测能力，提高实验室的检测水平。
5.结论能力验证 z 值计算是实验室质量管理的重要组成部分，它能够有效地评估实验室的检测能力，保证检测结果的准确性和可靠性。
关于试验室间比对试验结果z比分数的几种计算方法详解
关于试验室间比对试验结果z比分数的几种计算方法详解【原创实用版3篇】目录（篇1）1.引言2.试验室间比对试验结果 z 比分数的概念介绍3.几种计算方法的详解3.1 算术平均法3.2 几何平均法3.3 极大极小法3.4 标准差法4.各种计算方法的优缺点分析5.结论正文（篇1）【引言】试验室间比对试验结果 z 比分数是评价实验室测量能力，衡量实验室测量准确度的重要指标。
z 比分数是经过标准化处理后的数据，可以消除测量过程中的随机误差，反映测量结果的准确性。
然而，在实际应用中，由于试验室间比对试验结果的数据量较大，z 比分数的计算方法也就显得尤为重要。
本文将详细介绍几种计算方法，并对其优缺点进行分析。
【试验室间比对试验结果 z 比分数的概念介绍】z 比分数，又称为标准分数，是经过标准化处理后的数据。
它可以消除测量过程中的随机误差，反映测量结果的准确性。
z 比分数的计算公式为：(x-μ)/σ，其中，x 为实验室的测量值，μ为参考值，σ为标准差。
【几种计算方法的详解】3.1 算术平均法这是最常用的一种计算方法，其步骤是将所有实验室的测量值相加，再除以实验室的数量。
这种方法简单易行，但存在一个问题，即当实验室的测量结果存在较大偏差时，算术平均法可能会掩盖这个问题。
3.2 几何平均法几何平均法的计算公式为 n 次测量值的乘积的 n 次方根。
这种方法可以反映实验室的测量结果的整体趋势，但当存在异常值时，几何平均法可能会产生误差。
3.3 极大极小法极大极小法是一种较为复杂的计算方法，其步骤是先将所有实验室的测量值进行排序，然后选取最大值和最小值，再计算其平均值。
这种方法可以有效消除异常值的影响，但计算过程较为繁琐。
3.4 标准差法标准差法是以实验室的测量值的标准差为依据，计算出 z 值，然后根据 z 值进行计算。
这种方法可以反映实验室的测量结果的离散程度，但当实验室的测量结果存在较大偏差时，标准差法可能会失真。
【各种计算方法的优缺点分析】算术平均法简单易行，但无法消除异常值的影响；几何平均法可以反映整体趋势，但存在误差；极大极小法可以消除异常值的影响，但计算过程繁琐；标准差法可以反映离散程度，但可能会失真。
实验室间比对和能力验证结果的分析报告
实验室间比对和能力验证结果的分析报告实验室间比对和能力验证是用来评估实验室的分析能力和结果的准确性的重要工具。
通过比对实验室之间分析结果的一致性和能力验证的结果，可以评估实验室的技术水平，识别潜在问题，并采取相应的措施进行改进和提高。
以下是实验室间比对和能力验证结果的分析报告。
一、实验室间比对结果的分析实验室间比对是将相同样本分别送往不同实验室进行测试，然后对比实验室之间的分析结果。
通过分析比对结果，可以了解实验室之间的差异性和一致性，并评估实验室的准确性和可靠性。
根据实验室间比对的结果可以得出以下结论：1.实验室之间的一致性程度：根据比对结果可以评估实验室之间的一致性程度。
如果实验室之间的结果一致性较高，说明实验室的测试方法和设备都是可靠的，并且实验室操作人员的技术水平也较高。
如果实验室之间的结果一致性较差，可能存在实验室操作人员的技术能力差异或者测试方法和设备的差异，需要进一步分析和探讨差异的原因。
2.实验室水平评估：通过实验室间比对的结果，可以评估各个实验室的技术水平和结果的准确性。
如果一些实验室的结果与其他实验室有较大的偏差，可能说明该实验室存在一些技术问题或者实验室内部的质量控制体系存在缺陷，需要进行改进和提高。
3.问题识别和改进：实验室间比对的结果也能帮助发现实验室的问题和潜在的改进点。
如果实验室间比对的结果显示一个实验室的分析结果与其他实验室偏离较大，可能需要进一步调查这个实验室的分析方法、设备和人员培训等方面是否存在问题，及时采取措施进行改进。
二、能力验证结果的分析能力验证是通过给定样本参加一个标准化的比对试验来评估实验室的分析能力。
能力验证的目的是验证实验室是否能够准确分析给定样本，并评估实验室的准确性和可靠性。
1.准确性评估：能力验证的结果可以评估实验室的准确性。
如果实验室的结果与给定样本的真实值较接近，说明实验室的分析能力较强，结果较准确可靠。
如果实验室的结果与给定样本的真实值较大的偏离，说明实验室存在一些准确性问题，需要进一步分析和改进实验室的分析方法和设备。
实验室间比对和能力验证结果的分析报告
实验室间比对和能力验证结果的分析报告实验室间比对和能力验证是检测实验室的质量控制和保证的重要环节。
通过比对实验室间的测试结果，可以评估实验室的准确性和可靠性，以及其能否满足质量管理要求。
本文将以一个实验室间比对和能力验证结果的分析报告为例，进行详细描述。
报告概述在本次实验室间比对和能力验证中，对A实验室和B实验室进行了对照组和实验组的测试结果比对和能力验证。
通过比对结果的分析，评估实验室的测试准确性和可靠性，并为实验室提供改进的建议。
比对结果分析1.数据统计对A实验室和B实验室的对照组和实验组测试结果进行了统计分析。
结果显示，在对照组测试中，A实验室的准确性高于B实验室，实验组测试中，B实验室的准确性高于A实验室。
这表明两个实验室在不同测试项目上有不同的测试能力。
2.准确性评估通过对比对组和实验组的测试结果，计算了两个实验室的偏倚和准确度。
结果显示，在对照组测试中，A实验室的偏倚低于B实验室；而在实验组测试中，B实验室的偏倚低于A实验室。
这表明两个实验室在测试结果的一致性上存在差异。
3.精密度评估通过计算重复测试的结果，评估了两个实验室的精密度。
结果显示，在对照组测试中，A实验室的重复测试结果的方差小于B实验室；而在实验组测试中，B实验室的重复测试结果的方差小于A实验室。
这表明两个实验室在结果的稳定性上存在差异。
能力验证结果分析1.准确性评估通过与参考标准值的比较，计算了A实验室和B实验室的准确度指标。
结果显示，A实验室的准确度指标高于B实验室。
这说明A实验室在测试准确性方面具有较好的能力。
2.精密度评估通过计算重复测试的结果，评估了A实验室和B实验室的精密度。
结果显示，A实验室的重复测试结果的方差小于B实验室。
这说明A实验室在结果的稳定性方面具有较好的能力。
改进建议1.对于A实验室，在实验组测试中存在准确性低于B实验室的情况。
建议A实验室加强质量管控措施，如加强仪器校准和维护，加强人员培训等。
检测实验室能力验证和比对
3 Z比分数 对检测实验室间的比对结果一般采用Z 比分数来评估，定义Z比分数为：
Z=|Ylab –中位值| /NIQR 正常情况下，Z值将大致服从正态分 布N（0，1），大多数情况|Z|＜1，在 一个良好的系统中，Z评估落在-3＜Z ＞3之外的概率仅为0.3%，所以|Z|≥3 是非常少见的。
返回
用Z比分数评价测量结果时，由于中位值相当于平均值， 在比对中就作为参考值，而NIQR相当于标准偏差，于是 可知Z比分数的最大允许值相当于包含因子k。因此对各 参加实验室所得到的Z比分数的要求为： 当|Z|≤2，由于该结果在95%置信区间，因此该结果满意。 当2＜|Z|＜3,由于测量结果出现在该区间的概率较小，仅 为5%左右，因此该结果为可疑结果，或成为有问题结果。 当实验室给出的测量结果在该区间内时，应该仔细地检 查他们的测量结果是否存在什么问题。 当|Z|≥3，该结果出现的概率不到1%，为小概率事件，一 般不会发生，故认为该结果为不满意结果，或称为离群 结果。 Z比分数的符号表明测量结果偏离的方向，Z＞0表示测量 结果大于中位值，Z＜0表示测量结果小于中位值。
S= A B D= | A B |
2
2
分别将标准化总和S和标准化差值D作为测量结果，并 计算每个实验室的Z比分数，可得
ZB= | S-中位值（S） | /NIQR（S） ZW= | D-中位值（D） | /NIQR（D） 由于ZB是由各实验室的标准化总和S得到的，两个测量 结果之和在一定程度上会消除一部分随机误差的影响， 因此称为实验室间的Z比分数。而ZW是由各实验室的 标准化差值D得到的，两个测量结果之差可以消除实3,则表示该实验室的测量结果与其它实验室相 比有一较大的系统差，而当|ZW|≥3，则表明该实验室 所提供的测量结果的重复性较差。
Z比分数在实验室能力验证检测中的运用-王顺喜
Z比分数在实验室能力验证检测中的运用
• Z比分数的构成 Z=（ xi –X）/s xi --实验室比对检测结果 X--指定值 S--合适的估计值／度量 • 这种模式既适用于X 和S 由参加者结果推导出 的情形，亦适用于X 和S 不是由全部参加者结 果推导出的情形。
Z比分数在实验室能力验证检测中的运用
Z比分数在实验室能力验证检测中的运用
Thank you!!
62.51 65.24 51.19 11 63.86 63.35 64.37 1.02 0.76 1.19
0.00
1.13 0.99 4.24 11 1.13 0.89 1.34 0.45 0.33 29.19
1.58
-1.78 1.82 -16.72
-3.43
0.00 -0.43 9.42
最小值
最大值 极差
标准化IQR（X）——数据组X的标准化4分 位间距。
Z比分数在实验室能力验证检测中的运用
Z的大小代表某实验室的结果Xi与中位值M（X）的偏 离程度，而符号“+”与“－”代表Xi与中位值M（X） 的偏离方向。
下面逐一解释式中的概念
（1）中位值M
将比对实验所有结果由小到大排序。结果数目为奇数 时，位于中间的那个数即为中位值M；结果数目为 偶数时，位于中间的两个数的平均值即为中位值M， 又称中位数。
X--指定值的确定最常用的程序是依次使用下 列各测定值：已知值、有证参考值、参考 值、特定实验室的公议值、参加实验室的 公议值。上述次序指定值的不确定度是逐 渐加大的，其中参加实验室的公议值结果 在计算前应先剔除离群值，一般用均值、 中位值计算。（下一页）
Z比分数在实验室能力验证检测中的运用
S --是指变动性的适当的估计量/度量值 变动性度量S的选择： 变动性度量常用标准差、相对标准差、百 分位和中位值的偏差或其他稳健度量(如合 成标准不确定度u )表示。 我们这里只讨论其中的一种就是：四分位数 稳健统计法。
检验检测机构能力验证和比对
2 标准四分位数间距IQR 由于各实验室之间测量结果的发散，即其标准偏差也会受到离群值的 影响，因此无法直接剔除离群值。在这种情况下通常用四分位数间距 IQR来代替标准偏差。 四分位数定义为四分之一位置处的数值，一般可通过四分之一位置两 侧最近的两个测量结果通过内差得到。在高端和低端各有一个四分位 数值，分别称为高四分位数值QH和低四分位数值Ql。
3 Z比分数 对检测实验室间的比对结果一般采用Z 比分数来评估，定义Z比分数为：
Z=|Ylab –中位值| /NIQR 正常情况下，Z值将大致服从正态分 布N（0，1），大多数情况|Z|＜1，在 一个良好的系统中，Z评估落在-3＜Z ＞3之外的概率仅为0.3%，所以|Z|≥3 是非常少见的。
返回
用Z比分数评价测量结果时，由于中位值相当于平均值， 在比对中就作为参考值，而NIQR相当于标准偏差，于是 可知Z比分数的最大允许值相当于包含因子k。因此对各 参加实验室所得到的Z比分数的要求为： 当|Z|≤2，由于该结果在95%置信区间，因此该结果满意。 当2＜|Z|＜3,由于测量结果出现在该区间的概率较小，仅 为5%左右，因此该结果为可疑结果，或成为有问题结果。 当实验室给出的测量结果在该区间内时，应该仔细地检 查他们的测量结果是否存在什么问题。 当|Z|≥3，该结果出现的概率不到1%，为小概率事件，一 般不会发生，故认为该结果为不满意结果，或称为离群 结果。 Z比分数的符号表明测量结果偏离的方向，Z＞0表示测量 结果大于中位值，Z＜0表示测量结果小于中位值。
检测实验室能力验证和比对
一 常用的综合性统计量 二 比对测量结果的评价 三 对离群结果原因的分析
利用实验室间对比的能力验证计划
利用实验室间比对的能力验证计划一、概述能力验证是利用实验室间对比来确定实验室能力的活动，实际上它是指认可机构为确保实验室维持较高的校准和检测水平而对其能力进行考核、监督和确认的一种验证活动，也称水平测试。
能力验证活动由三个内容组成：能力验证计划、实验室间比对计划和测量审核计划、它们互为补充，从而确保CNAS的能力验证满足国际上的相关要求。
1、能力验证计划：为确定实验室在特定领域的检测、校准能力而设计和运作的实验室间比对。
它是由认可机构或其授权/认可的机构组织和运作的。
2、实验室间比对计划：由其他机构组织和运作的实验室间比对项目，它与能力验证计划区别在于行为主体不同。
3、测量审核计划：实验室对被测物品进行实际测试，将测试结果与参考值进行比较的活动，即通常所谓的盲样测试。
以下就能力验证计划作简单介绍。
二、能力验证计划的作用、目的和类型1、作用①用于评价实验室是否具有胜任其所从事的校准/检测工作的能力，包括由实验室自身、实验室客户以及认可权威机构等所进行的评价；②作为实验室校准/检测能力的外部措施来补充实验室内部的质量控制程序；③这些活动也是对技术专家进行的实验室现场评审的补充；④用以增加实验室客户对实验室能力的信任度。
2、目的①确定实验室进行特定测量的能力，以及对实验室进行持续监控的能力；②识别实验室存在的问题，并制定相应的补救措施，这些措施可能涉及个别人员的能力和仪器的校准等；③确定新的测量方法的有效性和可比性，并对这些方法进行相应的监控；④识别实验室间的差异；⑤为参考物质赋值，并评价他们在特定测量程序中应用的适用性。
3、类型①校准实验室间比对计划这类计划也称测量比对计划，它所采用的被测物品，是按顺序从一个实验室传送到下一个实验室，故其特征有：a、被测物品的指定值或参考值由主导实验室提供，主导实验室应尽量由国家级的测量权威机构承担；b、被测物品在传送过程中应确保被测物品的稳定性，因此必须进行校核，以保证其特性及指定值不发生明显变化；c、这类计划的周期往往较长，应严格控制其传送时间和测量时间，在实施过程中应及时向实验室反馈信息；d、将各测量结果与主导实验室确定的参考值相比较，应考虑各参加实验室声明的测量不确定度。
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tlier)排除离群值后的均值 ion(exclude outlier)排除离群值后的平均标准偏差
vlaue±2SDPA) 可接受范围
z-score of brix volume
2.稳定性数据及统计
样品号
1 2 3 4 5 6 ave SD
10.79
10.83
10.90
10.93
10.97
11.04
10.64 10.75
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
L52 L53 L54 L55 L56 L57 L58 L59 L60 L61 L62 L63 L64 L65 L66 L67 L68 L69 L70 L71 L72
结果 (%) 10.86 10.86 10.89 10.91 10.9 10.88 10.89 10.88 10.89 1865 10.87 10.87 10.87 10.89 10.86 10.92 10.88 10.89 10.875 10.9 10.9 10.87 10.87 10.89 10.86 10.89 10.89 10.89 10.865 10.88 10.87 10.88 10.86 10.85 10.96 10.89 10.91 10.94 10.92 10.92 10.88 10.684 10.92 10.912 10.9
3 2 1 0
L06 L71 L24 L59 L36 L28 L27 L18 L17 L16 L34 L15 L38 L30 L20 L12 L02 L01 L68 L39 L11 L47 L54
z-score of
-1
-2 -3
40
35 30
25
20 15 10
5
0
10.68 10.72 10.79
统计分析 稳定性分析（t检验），tcritical=2.228(df=10,α =0.05) t值 稳定性是否可以接受（是或否)
602(α =0.05) 0.750 是 tical(3.02,α =0.05) F 2.38 是 6.227E-03 2.500E-02 7.500E-03 是
.228(df=10,α =0.05) 2.352 否
直方图
1000% 900% 800% 700% 600% 500% 400% 300% 200% 100% 0%
1.均匀性数据及统计分析
BRIX 结果a 10.91 10.90 10.89 10.90 10.91 10.90 10.90 10.90 10.91 10.89 10.902 结果b 10.94 10.91 10.90 10.91 10.90 10.90 10.90 10.90 10.90 10.89 20 离群值检测,Ccritical=0.602(α =0.05) C值: 是否有离群值（是或否） 均匀性分析（ANOVA),Factual<Fcritical(3.02,α =0.05) SS df MS 1.203E-03 9 1.336E-04 组间 5.610E-04 10 5.61E-05 组内 均匀性是否可以接受（是或否) 均匀性证明，Ss≤0.3α ,α =SDPA 组间标准偏差Ss
α
0.3α 均匀性是否可以接受（是或否)
2.稳定性数据及统计分析
BRIX
13/01/01 13/03/01
10.91 10.90 10.89 10.89 10.90 10.89 10.898 0.0065
10.91 10.91 10.90 10.91 10.90 10.90 10.905 0.0049
10.97 10.9 10.68 10.88 10.88 10.89 10.93 10.87 10.899 10.942 10.931 10.892 10.892 10.907 10.906 10.88 10.85 10.92 10.912 10.879 10.89
3.273 0.473 -8.327 -0.327 -0.327 0.073 1.673 -0.727 0.433 2.153 1.713 0.153 0.153 0.753 0.713 -0.327 -1.527 1.273 0.953 -0.367 0.073
统计结果表
开始日期：
数据统计: Date point数据点个数 Outlier离群值个数 Population mean(exclude outlier)排除离群值后的均 Population standare deviation(exclude outlier)排除 Robust 分析: Assigned value指定值 Uncertainty不确定度UA SDPA Rubust目标标准偏差 Acceptance range(assigned vlaue±2SDPA) 可接受范
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
姓名
L01 L02 L03 L04 L05 L06 L07 L08 L09 L10 L11 L12 L13 L14 L15 L16 L17 L18 L19 L20 L21 L22 L23 L24 L25 L26 L27 L28 L29 L30 L31 L32 L33 L34 L35 L36 L37 L38 L39 L40 L41 L42 L43 L44 L45 L46 L47 L49 L50 L51
不满意 满意 不满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 有问题 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意
2013-1-1
结束日期：2013-3-1
1.均匀性数据及统计
统计值 71 2 10.891 0.025 10.888 0.004 0.025 10.838～10.938 BRIX 样品号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 mean,n
11.08
10.86
11.01
11.12
L52 L40 L61 L43 L62 L58 L69 L49 L45 L44 L21 L70 L50 L42 L04 L65 L66 L53 L51 L26 L25 L05 L60 L64 L63 L72 L57 L41 L33 L32 L31 L29 L23 L19 L13 L09 L07 L03 L10 L67 L56 L55 L46 L37 L35 L22 L14 L08 L06
z-score -1.127 -1.127 0.073 0.873 0.473 -0.327 0.073 -0.327 0.073 -0.007 -1.527 -1.127 0.073 -0.327 -0.927 -0.727 -0.727 -0.727 0.073 -1.127 1.273 -0.327 0.073 -0.527 0.473 0.473 -0.727 -0.727 0.073 -1.127 0.073 0.073 0.073 -0.927 -0.327 -0.727 -0.327 -1.127 -1.527 2.873 0.073 0.873 2.073 1.273 1.273 -0.327 -8.167 1.273 0.953 0.473
结论 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 满意 有问题 满意 满意 有问题 满意 满意 满意 不满意 满意 满意 满意