应助达人

现在很多实验室做能力验证都串通结果，主要是信息发达了。

数据过于集中该怎么调整数据？

≤2 为满意结果的话，2肯定是满意，而2.01级以上为不满意，这就是判定标准，没有冤不冤的。

四分位法的计算过程：
中位值
最大值
最小值
极差
高四分位数
低四分位数
四分位间距数值IQR
归一化四分位数数间距NIQR
稳健变异系数Robust CV
标准化的和值Si   
标准化的差值Di
实验室间的ZB值
实验室内的ZW值

应助达人

这个与参加实验室的数量有关系，同时如果有串通结果的情况的话计算的Z值就不准了。

Z比分的计算有很多方法的。

对于Z比分，只能呵呵了

　　如果你的值不变，参加验证的实验室数据较分散时，四分位间距IQR相对较大，Z值相对就较小而小于2，参加验证的实验室数据较集中时，四分位间距IQR相对较小，Z值相对就较大而大于2甚至大于3。你的能力没变，但遇到前面的情况合格，遇到后面的情况可能就不合格，冤不冤？真的冤啊，天大的冤屈！
　　CNAS-GL02:2014只给了一个统一的公式Z＝(x－X)/σˆ，其中σˆ为能力评定标准差，将2006版中的“四分位数稳健统计方法”合并在这个公式中。能力评定标准差σˆ的获得由专家和法规、经验值确定，或由统计模型和重复性实验得到估计值，而把四分位距获得的σˆ列入最后一种方法。这样处理后，绝大多数情况下σˆ由法规、专家、已有经验值确定，相对也就固定不变，你的测得值x不变，(x－X)就不变，Z＝(x－X)/σˆ在历次验证中的结果也就会保持不变，就不会有那次合格这次不合格的尴尬局面了。

应助达人

2.00本身就是临界了，2.01的话其实就是站在了不合格的地方，这种情况2.00也应该分析原因。

应助达人

起码要制定预防措施。因为2.00存在潜在不符合的可能。