比对试验数据处理的3种方法
如何做不同检测系统的比对
然后对每组数据分别进行计算偏倚。
六、结果的解释以及与内部 性能标准的比较
关心现行方法与候选方法之间的差别
将预期偏倚的可信区间与医学决定水平点Xc处的允 许误差的限值相比较
每个实验室应建立自己的限值标准（可咨询专家或 技术文献）。
如果预期偏倚的可信区间包含了规定的可接受偏倚，则 数据显示候选方法的偏倚小于可接受偏倚。
可见样本至少要在5次检测量以上
样本量不足时
混合样本
一个患者得不到所需的样本量 可以将两个（但不能多于两个）病史相同，被测物浓度
也大致相近的患者标本混合使用 如果样本是全血，需要进行血清学配型 混合过程由于平均化可能掩盖了特殊性或者样本特定的
偏倚而导致两种方法比较的乐观假象
2 ．5 样本测定序列
如可接受偏倚小于预期偏倚可信区间的下限，
说明候选方法性能与现行方法不相当，不能被接受。
如可接受偏倚大于预期偏倚可信区间的上限，说明候选 方法性能与现行方法相当，可以接受。
如果两种方法不相当，但仍相信候选方法更特异， 则不要拒绝新方法，在常规应用前收集新的临床数 据（如建立新的参考范围）。
使用EXCEL进行计算
但是如果数据的取值范围足够宽，则此种误差 对回归结果的影响可以忽略不计。
X值的取值范围是否够宽，可用相关系数r做粗 略的估计。
分部偏倚法
r≥0.975（或r2≥0.95）则可认为X值取值范围合适。可用简单的直线回 归来估计斜率和截距。
如果r2≤0.95，则必须扩大数据浓度分布范围，再重新分析全部数据。 如果取值范围无法扩大，则可采用分部偏倚法代替回归方法来评价平
如果比较方法不是参考方法：
差异图：（单个试验方法结果—单个比较方法结果）对（试验方法均值+比较 方法均值）/2
程序文件45---实验室间比对程序
技术要求程序版本号：页码：第1页共4页1目的通过实施必要的实验室间比对活动，确保检验结果的可接受性。
2范围适用于检验科各专业科的检测项目。
3职责3.1技术负责人负责组织制定比对计划，检验科主任负责审批。
3.2各专业科主任负责组织相关比对试验的实施、不具有可比性项目的整改。
3.3质量监督员负责比对不合格时纠正措施有效性的验证。
3.4相关检验人员负责比对实验的操作。
4程序4.1比对计划的制定4.1.1技术负责人在每年12月份组织各专业科主任制定各科的实验室间比对计划，填写《实验室间比对计划表》报检验科主任审批。
计划应包括比对的项目、比对的类型、比对的频率和比对的时间等内容。
计划要求覆盖全部检测项目及不同标本类型，对于无法提供相应评价计划的所有项目应有替代评估方案，方案应尽可能使用适宜的物质（包括有证标准物质或标准样品、以前检验过的样品、与其他实验室的交换样品、实验室间比对计划中日常测试的质控物）。
4.1.2实验室间比对的类型：（1）参加国际组织、卫生部临床检验中心、省临床检验中心组织的室间质量评价（EQA）活动；（2）参加仪器或试剂供应商提供的利用室内质控数据进行验室间比对活动；（3）与其他实验室进行临床样品比对。
4.2实验室间比对的实施4.2.1EQA活动的实施（1）EQA样本必须按实验室常规工作，由进行常规工作的人员测试，工作人员必须使用实验室的常规检测方法。
（2）在检测EQA样本的次数上必须与常规检测患者样本的次数一样。
（3）在规定的回报EQA结果给EQA组织者截止日期之前，不能与其他实验室进行关于室间质评样本结果之间的交流。
（4）不能将EQA样品或样品的一部分送到另一实验室进行分析。
（5）各专业科应根据专业特点制定EQA标本的处理程序，包括标本的接收、保存、准备、检测步骤、结果上报等过程。
在进行EQA样本处理时，须按已文件化的处理程序进行检测，填写《室间质评标本处理记录表》，确保标本能被按时和正确处理。
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。
不确定度在实验室比对结果评价中需要注意的问题
不确定度在实验室比对结果评价中需要注意的问题摘要：本文总结了实验室间能力验证结果的三种评价方法，同时针对En 值评价办法在计算中容易出现的误区进行了详细的总结归纳，为实验室在能力比对结果处理方法上提出了需要注意的问题。
关键词：能力比对，不确定度，En值abstract ：Ability verification results between laboratories have been summed up three kinds of evaluation methods, according to En value at the same time .In evaluation method in the calculation error is summarized in detail, for the experiment .Chamber in the ability to compare the results processing method is put forward on the need to pay attention to the problemKey words：Ability to compare，The uncertainty，En the value在实验室工作中，经常遇到比对试验。
实验室间的比对试验是确定实验室的检测能力，保证实验室数据准确，确定新的检验方法的有效性和可比性，保证本实验室检测人、机、法，符合有关标准和法律法规的要求，检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动。
比对试验方法简单实用，广泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。
《实验室资质认定评审准则》准则5.5.2条款中也明确规定：检测结果不能溯源到国家基标准的，实验室应提供设备比对、能力验证结果的满意证据。
目前各试验室通用的比对方法有：人员比对、仪器设备比对、方法比对、实验室间比对。
虽然比对试验的形式较多，但如何将比对试验数据归纳、处理、分析，正确地得出比对试验结果是比对试验成败的关键。
实验室间比对及有效性评价
比对试验的形式内容
仪器比对
仪器比对试验是指在相同的环境、相同的方法、由相同的检测人员采用不同的仪器设备对 同一样品进行检测的试验。
当某项试验可由多种设备进行操作时，实验室可采用设备比对试验的方式进行内部质量控 制，判断对测量准确度、有效性有影响的设备是否符合测量溯源性的要求，用以评价仪器 设备对实验室检测结果准确性、稳定性和可靠性的影响。
所用样品的描述,例如:均匀性和 稳定性的评估结论、发放形式和 处置要求等； 结果评价准则和评价结论； 评价人、审核人 和批准人。
设备比对
两台设备比对
当一台设备与另一台高准确度等级设备进行比对时,将高准确度等级设备的测定值作为参考值,比对试验结果按式 (7)进行评价:
式中: y1一比对方的测定值； yo一参 考方的测定值； U1一比对方测定值的测量不确定度,k=2； U。一参考方测定值的测量不确定度,k=2。 若满足式(7),表明比对试验结果满意;若不满足式(7),表明比对试验结果不满意。
比对试验的形式内容
人员比对
人员比对试验是指在相同的环境条件下，采用相同的检测方法、相同的检测设备和设施，由不同 的检测人员对同一样品进行检测的试验。
当某项试验可由多人进行操作时，实验室可采用人员比对试验的方式进行内部质量控制，通过安 排具体具有代表性的不同层次的两人或者多人展开，考核测试人员的能力水平，判断检测人员操 作是否正确、熟练、用以评价人员对试验检测结果准确性、稳定性和可靠性的影响。
作为实验室内部质量控制的手段、人员比对优先适用于以下情况： 依靠检测人员主观判断较多的项目、例如，食品中的感官、品尝的项目； 在培员工和新上岗的员工； 检测过程的关键控制点或关键控制环节；
比对试验的 形式内容
人员比对
三种检验方法在实验比对试验数据处理中的应用
Ａｐ ｐｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｉ ｎ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｓ ｉ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎｇ
ｏ ｆ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｔ ｅ ｓ ｔ
第 １期
２ ０ １ ４年 ３月
气 象 水 文 海 洋 仪 器
Ｍｅ ｔ ｅ ｏ ｒ ｏ １ ｏ ｇｉ ｃ ａ ｌ ， Ｈｙ ｄｒ ｏｌ ｏ ｇｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｍａ ｒ ｉ ｎｅ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｍｅ ｎｔ ｓ
ＮＯ ． １ Ｍａ ｒ ． ２ Ｏ１ ４
三 种 检 验 方 法 在 实验 比对 试 验 数 据 处 理 中 的应 用
Ｌ ｉ Ｄａ ｎ， Ｍｉ ａ ｏ Ｊ ｉ ｅ
（ Ｊｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ａｔ ｍｏ ｓ ｐｈ ｅ ｒ ｉ ｃ Ｓ ｏ ｕ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｃｅ ｎ ｔ ｅ ｒ， Ｎａ ｎ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ３ ３ ０ ０ ０ １ ）
Ｕ 引 舌
比对 试 验 是 指 在 ２个 或 ２个 以上 实验 室 ， 在
一
（ ２ ） 标准器 ： ７ ６ ３型加湿液 以及标准玻璃量器 ； （ ３ ）被检查雨量传 感器 ： 上 海气 象仪 器厂 生产
的Ｓ Ｌ ３ — １型翻斗雨量传感器 ； 仪器编号 ： ２ ０ １ １ ０ ９ １ ４ ０ ２ 。
中称实验室 Ａ ） ； 湖北省气象计量检定站 （ 实验室 Ｂ ） ； 江西省气象计量检定站（ 实验 室 Ｃ ） ；
表 １ 是 实验 室 Ａ、 Ｂ、 Ｃ的原 始试 验数 据 。
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ － ０ ７ — １ ５ ．
如何做不同检测系统的比对
浙江省人民医院检验中心 胡庆丰
概述
为了提供优良的检验品质
-完整的质量体系 -定时的仪器校准 -稳定的质量控制 -优秀的室间质评
从而获得良好的检验结果
然而相同样本在多个相同或相似的仪 器上的检验结果常常存在较大的差异
不同仪器间存在差异的原因
分析方法的因素 ：
4、化验结果的比较 如果实验室对某一项目的测定采用两种相似的方
法，则所在组室的负责人必须每年两次对有关的化验 结果进行比较工作
5.6 检验程序的质量保证
如何进行仪器间的比对
可以利用采集的稳定的患者标本进行可比性检 验。
在例外的情况，非患者标本的材料可以用于可 比性检验。
CLSI EP9-A2 第22卷第19册
把数据分成三组，每组中数据的数目应大致相等。
然后对每组数据分别进行计算偏倚。
六、结果的解释以及与内部 性能标准的比较
关心现行方法与候选方法之间的差别
将预期偏倚的可信区间与医学决定水平点Xc处的允 许误差的限值相比较
每个实验室应建立自己的限值标准（可咨询专家或 技术文献）。
如果预期偏倚的可信区间包含了规定的可接受偏倚，则 数据显示候选方法的偏倚小于可接受偏倚。
第一张图是 （待评方法的双份测定均值）为Y对 （参比方法的双份 测定均值）为X的散点图。 使XY轴的原点和刻度一致，作一条通过原点，斜率为1的直线。
图2、试验方法均值对比较方法均值所有结果
B2：所有结果的散点图
第二张图是以每个结果以实验方法的结果为Y，比较方法的结果为X的散点图。 使XY轴的原点和刻度一致，作一条通过原点，斜率为1的直线。
EP9-A2实施过程
一、仪器熟悉阶段 二、方法比对试验操作 三、初步数据检查 四、线性回归 五、计算预期偏倚及其可信区间 六、结果解释以及内部性能标准比较
实验室各种内部质控方式的数据处理
实验室各种内部质控方式的数据处理写此篇文章的初衷来源于前段时间，我在做质控分析报告中收集的资料，大家知道质控方式很多，比如留样再测啦，人员比对啦，盲样再测，加标回收等等。
再深问一句，为啥最后数据分析，我们知道回答：用Z值，En值呀。
继续追问：那Z值，En值如何计算？我就立马鸦雀无声了。
猫本人其实是专门的质量体系工程师，猫翻阅了很多资料后才慢慢摸索进来，目前，此时此刻，猫还在摸索的路上爬行，分享下摸索经验，希望对同行有帮助吧。
废话说完，猫开始一一排列下我收集的东西吧，因猫文采不行，我就按1,2,3,4，，，这种流水账方式写吧一、留样再测方法1：如果检测结果是以平均值的方式表示，可以用t检验，公式如下：t=根号n*|X-x|/sn:留样再测n次测量的标准差；X：留样再测结果的平均值；x：原检测结果；s：留样再测n次测量的标准差；如t≥t（α，f），则说明X对x的结果有显著性差异，判定结果不满意；如t≤t（α，f），则说明X对x的结果无显著性差异，判定结果满意；此时α=0.05，f=n-1方法2：用相对误差（%）=|X1-X2|/{|X1+X2|/2}*100%相对误差≤5%或其它数据，可由经验值或查文献来规定；方法3：En值，此法公式较多能百度到，我就不贴了（主要是版面公式太难打.......想偷懒）方法4：因为留样再测属于再现性检测，可用以下公式计算：|X1-X2|/R≤1其中R=2.8S（S为标准方差）如上公式成立，则结果可接受，反之，不接受。
二、方法比对实验室用不同方法对同一样品进行测定，当然首先应看实验方法是否有效。
此时可以用以下公式：|X1-X2|/根号（U1²+U2²）≤1其中：X1，X2为两次测量结果，U1，U2为两次结果的扩展不确定度三、用标准物质进行质控首先标准物质的选择：标准物质的存在形式应根待测物品尽可能相近。
标准物质的不确定度应与方法的要求相适宜，有量值的标准物质一般按准确度1/3的圆柱选用。
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比对试验数据处理的3种方法
摘要引入比对试验的定义，结合两个实验室进行的一组比对试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种基本方法，即(:rubbs检验、F检验、t检验，并阐述三者关系。
在实验室工作中，经常遇到比对试验，即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室或实验室内部
对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。
实验室间的比对试验是确定实验室的检测能
力，保证实验室数据准确，检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动，比对试验方法简单实用，广
泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。
国家实验室认可准则明确提出，实验室必须定期开展
比对试验。
虽然比对试验的形式较多，如:人员比对、设备比对、方法比对、实验室间比对等等，但如何
将比对试验数据归纳、处理、分析，正确地得出比对试验结果是比对试验成败的关键。
以下笔者结合实验室A和B两个实验室200年进行的比对试验中的拉力试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种最基本的方法，即格鲁布斯(Grubbs)检验、F检验、t检验。
1 数据来源情况
试样
在实验室的半成品仓库采取正交方法取样，样品为01. 15 mm制绳用钢丝。
在同一盘上截取20
段长度为lm试样，按顺序编号，单号在实验室A测试，双号在实验室B测试。
试验方法及设备
试验方法见 GB/T 228-1987，实验室A : LJ-500(编号450);实验室B : LJ-1 000(编号2)。
测试条件
两实验室选择有经验的试验员，严格按照标准方法进行测试，技术人员现场监督复核，确认无误后
记录。
对断钳口的试样进行重试。
试验时两实验室环境温度(28 T )、拉伸速度(50 mm/min )、钳口距
离(150 mm)相同。
试验数据
测试得出的两组原始试验数据见表to
表1 实验室A,B试验数据
2 数据处理的方法步骤
基本统计处理
对两组原始试验数据进行基本的统计计算，求出最大值、最小值、平均值、极差、标准偏差等，结果
见表2。
表2 基本统计结果
格鲁布斯(Grubbs)检验
格鲁布斯检验是离散值检验的一种，主要目的是剔除异常数据，这种异常数据不是系统误差，也不
是随机误差，而是由过失误差引起的，这种数据应一律舍去。
对任何一组数据进行处理，首先要检验其
是否存在有过失误差带来的异常数据，即进行离散值检验。
格鲁布斯检验是离散值检验中最好的方
法，其具体步骤是:将一组数据从小到大按顺序排列:x1、x2、x3、……x n，其中x1可能为离散值，先求
出这组数据的平均值x及标准偏差S，然后求统计量T，若x1，为离散值，由T= (x-x1)/s;若x n为离散
值，则T= (x n-x)/s;所得结果T与格鲁布斯检验值表所得临界值T a, n值比较(注:a为显著性水平，即把正常值判为异常值之类错误的概率，n为样本量)。
如果T≥T a， n，说明是离散值，必须舍去;反之，予以保留。
结合A,B实验室数据，我们分别求出各自最大、最小值的 T值(共4个)，T Amin=(2 227. 8-2 195) /=;T Amax=(2 255一2 227.
8)/=;T Bmin=一2 190)/=2. 82; T Bmin=(2 240一2 220. 85)/10. 942=;查表(取σ= 0. 05 ) I T0. 05 ,100 = 3. 21，比较可知，T AminI T Amax x T Bmin x T Bmax:均小于T o. 05,100，不属于离散值，应予保留、
如果通过格鲁布斯检验出离散值，应剔除，然后重新进行统计计算，以更进行下一步的统计分析。
2. 3 F检验
一组数据的标准偏差可以反映出该组数据的精密度，精密度决定于随机误差，不同组数据，有不同
的精密度，两组数据的精密度之间有无显著性差异即两组数据的随机误差是否一致，这就需要进行F
检验，F检验的目的在于比较两个样本的精密度有无显著性差异。
F=S12 /S22(假设S12≥S22〕义)，查F分布
表Fα/2(n1-1，n2-I)，若F≤ Fα/2(n1-1，n2-I)，则说明二者的精密度之间不存在显著性差异，反之，则存在显著性差异。
结合本例，S A=10. 971,S B = 10. 942;F=S A2/S B2=。
仍然取α=，则2 =，F<
F 2 ，因此二者不存在显著性差异。
A实验室的标准偏差略大于B实验室的标准偏差，说明A实验室的测量精密度略低于B实验室
但经F检验，二者测量精密度无显著性差异，可以认为A,B两实验室拉力试验中随机误差相当。
t检验(又叫平均值检验)
通过F检验，可以判定两组数据随机误差即精密度有无显著性差异，但两组数据的平均值之间是
否存在显著性差异即是否有系统误差，这就必须进行平均值检验即t检验。
t检验的目的就是比较两
组数据的平均值之间是否存在显著性差异。
当n1=n:时，按如下公式计算t值: ·- 一 I Z n
e=。
x,一x2 I/下.z .不万 N -'J1+。
2
将此值与查t分布表得到的T.,(.，十n2 -2)比较，如果t, Tn,(nt十n2-2)，则说明二者之间无显著性差异
不存在系统误差。
结合本例子，进行!检验，经计算，t = 4. 49，仍然取a = 0. 05，查‘分布表，T0. 05,198 -' 1.
98 , t>To. ，因此二者平均值之间存在显著性差异，双方测试系统之间存在系统误差。
本次比对试验，F检验已证明两组数据的精密度无显著性差异。
虽然A,B实验室各自测量数据通过
了F检验，说明两实验室测量数据的精密度无显著差异，随机误差相当，但A,B实验室测量数据的平均值
没有通过t检验，说明两实验室测试数据的平均值存在显著性差异，二者之间存在系统误差。
A实验室拉
力数据平均值高于B实验室6. 95 N，应该从系统误差中分析原因，如:拉力机型号、检定误差、环境温度
等，比较双方的试验条件发现，B实验室试验机检定误差略高于A实验室试验机。
B实验室试验机型号
为Ii一1000,A实验室试验机型号为LT一500，这可能是导致双方测试数据存在差异的原因。
3 三种方法的关系
格鲁布斯检验、F检验,t检验三者是比对试验数据处理中最基本的方法，三者缺一不可，顺序不能
颠倒。
格鲁布斯检验剔除离散值，保证了数据统计结果的有效、准确，是F检验、t检验的基础;;F检验
的目的在于比较两组数据精密度也即随机误差是否存在显著性差异;t检验的目的在于说明两组数据
平均值的准确度，是一切试验根本目的所在。
而准确度取决于精密度和系统误差，只有在精密度一致
的前提下，才能检验是否存在系统误差，因此，F检验是进行t检验必要条件，在t检验之前必须进行
检验。