谢谢指教！
关键是A、B两个样品作为一个样品对是否合适。GL02第7页有这么一段描述："如果使用成对的样品，它们可以说同等的（即“均一对”）或者存在轻微的差别（分割水平对）。由样品对获得的结果分成两类：均一对，其结果预期是相同的（即两个样品完全相同或同一样品检测两次）；分割水平对，其结果稍有差异”。如果按这段话理解，显然不属于“均一对”。但能属于“分割水平对”吗？按GL02所说，“其结果稍有差别”这几个字怎么理解？多少差别才算稍有差别？本例A、B样品中位值相差接近一倍，能理解成“稍有差别”吗？

谢谢！

关键用“样品对”来评价这个结果是否合适？

ZW超过3，就像楼上说得，2个结果一个偏低一个偏高，造成实验室内误差大。
前面我也提到，“对于样品对中出现离群，ZW>3，说明实验室两个结果之间的差值太大。”我想我们表达的应该是一个意思。
至于是不是“样品对”，该不该用“样品对”来评判，我们现在都是根据评判的结果认为好像一定是样品对，其实大家也未必能正确的说出原由。真的希望有“专家级”的人员能给予这方面的指导啊！

数据太集中了，稍微查一点，ZW变化就比较大了

应助达人

是啊，这种对比很诡异的，有时候感觉相差不大可是结果就差远了。

应助达人

结果数据太集中SD过小，实验室2、3属于存在一定的系统偏差，而实验室1则数据不稳，高低都有，所以这样的数据容易离群。

不用判断有没有离群值吗？
不用剔除离群值吗？
不懂
瞎问

应助达人

所谓的评价可能是方法不一样结果也是不一样的。

应助达人

最明显的就是数据过于集中。

刚才手贱，拿A样品的数据做了个直方图，惨不忍睹，中间一个埃菲尔铁塔，然后两边稀稀拉拉几个离群的羔羊。明显不符合ZB、ZW统计评价的前提——数据是正态分布（话说，样本数22是否太小了点？）。

说点我个人看法：

1、数据过于集中，要么发生了私下对数据的事情（小人之心一下，没准楼主自己也参与了），要么大家的检测水平都很高，精度与准确度都达到了0.01的水平，超出了能力验证组织者的估计。其实，为了避免这样的情况（大量的相同数据）出现，组织者完全可以要求各实验室报告数据的时候多报1位甚至2位有效数字。
2、也有版友提出，应该检查离群值并剔除，然后进行统计。GL02确实是要求剔除离群值然后计算统计量并评价结果，出现这样的结果，只能说能力验证组织者不专业。
3、这次的能力验证结果应该作废，重新发样品，重新检测，重新上报数据（多报有效数字），重新统计，评价。当然了，最好多找些实验室参加，扩大统计样本数。