稳健（Robust）统计法对数据进行统计分析评价

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2023/06/29

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能力验证

国内实验室间比对活动采用CNAS-GL02《能力验证结果的统计处理和能力评价指南》中推荐的稳健（Robust）统计法对数据进行统计分析评价。

稳健统计法

　　采用稳健统计法进行统计分析的前提是假设分析的结果服从正态分布。在开始进行统计分析之前，应确保所采集的数据是正确、合理的，并对数据中的粗大误差和潜在问题进行识别。通常在数据统计过程中需要统计结果数、中位值、标准四分位间距（标准化IQR）、稳健CV、最小值、最大值和极差七种统计量。这些统计量的计算是进行实验室结果统计评价的基础。其中最重要的统计量是中位值和标准化IQR，它们是数据集中和分散的量度，属于稳健统计量，不受数据中离群值的影响。

　　对实验室检测结果应使用基于稳健总计统计量的Z比分数（中位值和标准化IQR）进行评价。对于分割水平对样品a和样品b应统计计算两个Z比分数——实验室间Z比分数（ZB）和实验室内Z比分数（ZW）。它们分别基于结果对的标准化和（S）和标准化差（D）来进行计算，标准化和（S）和标准化差（D）的计算公式如下：

　　通过计算每个实验室的标准化和（S）和标准化差（D），可以统计出所有参加实验室的S和D 的中位值和标准化IQR，再根据公式（3）和公式（4）即可计算实验室间Z比分数（ZB）和实验室内Z比分数（ZW）。

　　实验室结果依据Z比分数（包括ZB和ZW）进行评定。ZB≥3的结果为离群值，2≤ZB≤3时为可疑值。正的实验室间离群（即ZB≥3）表明该样品对的两个结果太高，负的实验室间离群值（即ZB≤－3）表明其结果太低，而实验室内离群值

则表明其两个结果间的差值太大。

时为疑值。正的实验室间离群（即ZB≥3）表明该样品对的两个结果太高，负的实验室间离群值（即ZB≤－3）表明其结果太低，而实验室内离群值

则表明其两个结果间的差值太大。