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Z比分法在实验室间比对的应用和关于En值的思考

小精钢

2021/11/04

液相色谱（LC）

目的：指导实验室人员如何运用Z比分法。

依据：CNAS-GL02-2014、GB 28043-2019

范围：z比分法适用于多个实验室间的比对和能力验证判定.

内容：

1.、Z比分法的基本公式：

Z=（x-X）/δ

δ为能力评定标准差具体概述见CNAS-GL02-2014 4.4.1.3 (c)

2. 判定

|z|<=2 表明“满意”，无需采取进一步措施

2< |z|<3 表明“有问题”，产生警戒信号，找到相关影响因素，改正。

|z|>=3 表明“不满意”，产生措施信号，必须采取措施。

3. 计算

这里采用的是中位值（med）和标准化四分位距法(NIQR).

检测数据按从小到大的顺序排列，总数为n，

中位值指的是居于中间位置的数据Q2，有一半的数据高于它，有一半的数据低于它，它即中位数。

中位数的计算：

Q2=X((n+1)/2) n为奇数时

Q2=（X((n)/2)+X((n+1)/2)）/2 n为偶数时

NIQR是四分位距（IQR）乘以0.7413得到的值。

四分位距（IQR）是高四分位数（Q3）和低四分位数（Q1）的差值

高四分位数（Q3）是指位于上四分之一位置的数据，该组数据有四分之一的数据高于它，有四分之三的数据低于它。

低四分位数（Q1）是指位于四分之一位置的数据，该组数据有四分之一的数据低于它，四分之三的数据高于它。

公式如下：

Q1位置=（n+1）/4

Q3位置=(n+1)*3/4

根据位置计算出Q1和Q3的具体值。

IQR=Q3-Q1

NIQR=IQR*0.7413

则z=（x-X）/NIQR

例： 1 2 3 4 5 6 均值X

0.80 0.83 0.85 0.87 0.89 0.91 0.86

这里是6个实验室的出的实验数据，根据公式：

X（med）=（0.85+0.87）/2=0.86

Q1位置=（6+1）/4 =1.75 Q1=0.80*0.5+0.83*0.5=0.815

Q3位置= (6+1)*3/4= 5.25 Q3=0.89*0.5+0.91*0.5=0.90

IQR=0.90-0.815=0.085

NIQR= 0.085*0.7413=0.063

以第3号实验室为例，x为0.85

则z=（0.85-0.86）/0.063=-0.16 |-0.16|<2 判定结果为满意

这种方式产生的判定结果，比较传统，反映的是各个实验室检测结果的偏离程度，只能确定那个样品出现了问题，问题是如何产生的，以及如何消除问题很难得出。

比较单一的反映了实验室的检测能力和水平，无法确定实验室间能力水平和实验室内部实验水平。

当单一样品无法满足能力验证判断的要求时，这时样品对成为了一种新的方式。什么是样品对？可以是完全相同的均一样品对，也可以是存在细微差异的分割水平样品对，这时计算是通过参赛结果对的标准化和（用S表示）和标准化差（用D 表示）

公式：

S=（A+B）/根号2 D=（A-B）/根号2 D保留+或-

运用标准化四分位距法和中位值，可知如下公式：

ZB=(S-med（S）)/NIQR(S) 标准化和的z值计算方法

ZW=(D-med（D）)/NIQR(D) 标准化差的D值计算方法

他们的判断标准与z值判断相同。

ZB反应的是结果的系统误差，ZW反应的结果的随机误差。

通过对ZB的分析，我们可以知道那些实验室的系统误差较大，对于系统误差较大的实验室，要查找误差来源，尽可能减小系统误差。

通过对于ZW的分析，可以知道那些实验室随机误差较大，随机误差大的，可能是人员操作或检测设备的微小变化引起的，偏离太大要进行质控样的检测，查找具体原因。

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zyl3367898

第1楼2021/11/14

应助达人

很实用的文章，用表格表示会更清晰。

0

m3339655

第2楼2022/04/18

Q1和Q3的值是不是应该按照小数点后数值的比例进行分摊，

0

Insp_42556327

第3楼2022/04/18

思考总结很到位。

0

dadgoh

第4楼2022/04/19

应助达人

感谢分享！

0

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