ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ И МЕТРОЛОГИИ

НАЦИОНАЛЬНЫМ

СТАНДАРТ

РОССИЙСКОЙ

ФЕДЕРАЦИИ

Статистические методы

ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ПРОВЕРКЕ КОМПЕТЕНТНОСТИ ПОСРЕДСТВОМ МЕЖЛАБОРАТОРНЫХ СРАВНИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ

ISO 13528:2005

Statistical methods for use in proficiency testing by interlaboratory comparisons

(IDT)

Издание официальное

Стандартинформ

2012

Предисловие

Цели и принципы стандартизации в Российской Федерации установлены Федеральным законом от 27 декабря 2002 г. № 184-ФЗ «О техническом регулировании», а правила применения национальных стандартов Российской Федерации — ГОСТ Р 1.0-2004 «Стандартизация в Российской Федерации. Основные положения»

Сведения о стандарте

1    ПОДГОТОВЛЕН Автономной некоммерческой организацией «Научно-исследовательский центр контроля и диагностики технических систем» (АНО «НИЦ КД») на основе собственного аутентичного перевода на русский язык международного стандарта, указанного в пункте 4, при участии Федерального государственного унитарного предприятия «Уральский научно-исследовательский институт метрологии» (ФГУП «УНИИМ»)

2    ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 125 «Статистические методы в управлении качеством продукции»

3    УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 12 ноября 2010 г. № 440-ст

4    Настоящий стандарт идентичен международному стандарту ИСО 13528:2005 «Статистические методы при экспериментальной проверке компетентности посредством межпабораторных сравнительных испытаний» (ISO 13528:2005 «Statistical methods for use in proficiency testing by interlaboratory comparisons»).

Наименование настоящего стандарта изменено относительно наименования указанного международного стандарта для приведения в соответствие с ГОСТ Р 1.5-2004 (подраздел 3.5).

При применении настоящего стандарта рекомендуется использовать вместо ссылочных международных стандартов соответствующие им национальные стандарты Российской Федерации, сведения о которых приведены в дополнительном приложении ДА

5    ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодно издаваемом информационном указателе «Национальные стандарты», а текст изменений и поправок — в ежемесячно издаваемых информационных указателях «Национальные стандарты». В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ежемесячно издаваемом информационном указателе «Национальные стандарты». Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет

© Стандартинформ, 2012

Настоящий стандарт не может быть полностью или частично воспроизведен, тиражирован и распространен в качестве официального издания без разрешения Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии

ГОСТ Р ИСО 13528-2010

4.6    Записи данных

Для вычислений, выполняемых при экспериментальной проверке компетентности, рекомендуется отдельные результаты измерений округлять таким образом, чтобы абсолютная величина разности результатов до и после округления была не более а_г/2.

Участники должны сообщать фактические значения результатов измерений. Результаты измерений не должны быть цензурированными (результаты не должны иметь форму «< 0,1» или «меньше, чем предел обнаружения»). Аналогично, если получено отрицательное значение, оно должно быть записано без искажений, даже если результат наблюдений теоретически не может быть отрицательным. Участники должны знать, что, если они сообщают цензурированные значения или нуль вместо отрицательного значения, все данные для исследуемой пробы будут исключены из анализа. При необходимости форма записи результатов наблюдений может содержать поле, где участник может указать, что полученный результат ниже предела обнаружения.

4.7    Период действия результатов экспериментальной проверки компетентности

Период действия результатов, полученных лабораторией в одном раунде программы экспериментальной проверки компетентности, ограничен временем, в течение которого проводилась проверка лаборатории. Таким образом, если лаборатория получила удовлетворительные результаты в единственной экспериментальной проверке компетентности, то результат не означает, что она получит хорошие результаты в любых других исследованиях.

Лаборатория, в которой действует система менеджмента качества, имеющая положительные результаты в нескольких раундах программы экспериментальной проверки компетентности, имеет право использовать эти результаты в качестве доказательства того, что она в состоянии получать последовательно надежные результаты исследований.

5 Определение приписанного значения и его стандартной неопределенности

5.1    Выбор метода определения приписанного значения

В 5.2—5.6 установлено пять способов определения приписанного значения X. За выбор метода отвечает координатор после консультаций с техническими экспертами. Методы, установленные в 5.5, 5.6, вряд ли будут применимы при малом количестве лабораторий, участвующих в программе. Методы вычисления стандартной неопределенности приписанного значения и_х, приведенные в настоящем разделе, используют в соответствии с назначением. Альтернативные методы могут быть использованы при условии, что у них есть статистическое обоснование, и используемый метод описан в программе экспериментальной проверки компетентности.

За определение приписанного значения несет ответственность координатор. Приписанное значение не должно быть известно участникам, пока они не сообщили свои результаты координатору. Координатор должен подготовить отчет об установлении приписанного значения с указанием вовлеченных в работу лабораторий и операторов и неопределенности приписанного значения.

Руководство по оценке неопределенности измерений приведено в [1].

Настоящий стандарт рекомендует применять робастные статистические методы, если они являются подходящими (см., например, 5.5 и 5.6). Процедуры, предусматривающие обнаружение и удаление выбросов, должны быть использованы при условии, что у них есть хорошее статистическое обоснование, а применяемый метод известен. Рекомендации по выявлению выбросов приведены в ИСО 5725-2.

5.2    Состав исследуемого материала

5.2.1 Общие положения

Исследуемый материал может быть подготовлен путем смешивания компонентов в указанных пропорциях или добавления установленного количества вещества к основному материалу. В этом случае приписанное значение X получают и рассчитывают на основе используемых масс материалов.

Подход особенно полезен, когда отдельные пробы могут быть подготовлены описанным выше образом, и пропорции компонентов или добавок известны. В этом случае нет необходимости в подготовке пустой пробы и обеспечении ее однородности. Однако, если в композиции проб добавки изменяются в большей степени, чем в типичных материалах или пробы представлены в другой форме, рекомендуется использовать другой подход.

5

5.2.2    Стандартная неопределенность приписанного значения и_х

Если приписанное значение вычислено по композиции исследуемого материала, оценка стандартной неопределенности зависит от неопределенностей компонентов, в соответствии с [1]. Например, в химических исследованиях неопределенность обычно связана с гравиметрическими и объемными измерениями.

В этом случае при химическом анализе необходимо гарантировать, что:

a)    материал основы является свободным от добавляемого компонента, или что доля добавляемого компонента в основном материале точно известна;

b)    компоненты в пробе перемешаны однородно (если это требуется);

c)    все источники ошибки идентифицированы (например, не всегда учитывают, что стекло абсорбирует соединения ртути, поэтому измеряемая концентрация водного раствора соединений ртути может зависеть от материала сосуда);

фнет взаимодействия между компонентами и основой.

5.2.3    Пример. Определение содержания цемента в твердом бетоне

В этом случае отдельные образцы могут быть подготовлены путем взвешивания необходимого количества компонентов (цемент, добавки, вода) и смешивания их для формирования пробы. Такой подход является удовлетворительным, поскольку точность подготовки проб намного выше точности аналитического метода, используемого для определения содержания цемента.

5.3    Аттестованное значение

5.3.1    Общие положения

Если материал, используемый при экспериментальной проверке компетентности, является стандартным образцом (CRM¹)), его аттестованное значение используют как приписанное значение X.

5.3.2    Стандартная неопределенность приписанного значения и_х

Если в качестве исследуемого материала используют стандартный образец, то стандартную неопределенность приписанного значения получают на основе неопределенности, указанной при утверждении типа стандартного образца.

Ограничением такого подхода является сложность обеспечения каждого участника экспериментальной проверки компетентности пробой стандартного образца, что может потребовать существенных затрат.

5.3.3    Пример. LA — значение наполнителя

LA²) — значение является мерой механической прочности наполнителей, используемых для строительства дорог. Результаты проверки прочности представлены в единицах LA. При установлении аттестованного значения стандартного образца было подготовлено большое количество проб наполнителя, и некоторые из них были использованы в межлабораторном эксперименте с привлечением 28 лабораторий, что позволило установить аттестованное значение X_CRM = 21,62 единиц LA со стандартной неопределенностью и_х. _CRM = 0,26 единиц LA. Оставшиеся пробы наполнителя могут быть использованы при экспериментальной проверке компетентности.

5.4 Аттестованное значение

5.4.1    Общие положения

В данном подходе пробы исследуемого материала, который должен быть образцом сравнения (RM³)), подготавливают в том виде, в котором они должны быть распределены между участниками. Пробы отбирают случайным образом и проверяют вместе со стандартными образцами в одной лаборатории при использовании соответствующего метода измерений в условиях повторяемости (см. ИСО 3534-2). Приписанное значение X_RM исследуемого материала получают путем калибровки относительно аттестованного значения стандартного образца CRM.

5.4.2    Стандартная неопределенность приписанного значения и_х

Если приписанное значение исследуемого материала определено по результатам серии проверок на этом материале и на CRM, стандартную неопределенность приписанного значения определяют по результатам проверок и данным неопределенности стандартных образцов CRM. Если исследуемый ма-

ГОСТ Р ИСО 13528-2010

териал и CRM не аналогичны (по структуре, составу и результатам измерений), то неопределенность, являющаяся следствием этого, также должна быть учтена.

Данный метод позволяет установить приписанное значение способом, который дает возможность проследить связь стандартного значения CRM со стандартной неопределенностью, которая может быть вычислена, и избежать затрат на распространение CRM между участниками проверки. Есть веские основания предпочесть этот метод другим. Однако метод предполагает отсутствие влияния условий испытаний на исследуемые материалы.

Пример, приведенный в 5.4.3, иллюстрирует, как может быть вычислена неопределенность в простом случае, когда приписанное значение исследуемого материала установлено путем прямого сравнения с единственным CRM.

5.4.3 Пример. LA — значение наполнителя

CRM, описанный в примере в 5.3, может быть использован для определения приписанного значения для RM, представляющего другой аналогичный наполнитель. Для этого необходимо выполнение серий проверок в одной лаборатории на образцах двух наполнителей, используя один и тот же метод измерений в условиях повторяемости. Если

Xqrm — приписанное значение для CRM;

X_RM — приписанное значение для RM;

D,-— разность (RM — CRM) выборочных средних результатов для RM и CRM на /-й пробе;

D — среднее арифметическое разностей D,, то

*RM ⁼ -^CRM ⁺ D ■    (3)

Стандартная неопределенность приписанного значения RM может быть вычислена по формуле:

_ / 2 2

^UX\ RM “ \^UX\ CRM ^+UD-    (4)

В таблице 1 приведен пример данных, которые могут быть получены в такой серии проверок. Пример показывает, как может быть вычислена стандартная неопределенность разностей u_D.

В соответствии с результатами

X_RM = 21,62 +1,73 = 23.35LA,    (5)

^UX;RM ^— V®,26² + 0,24² » 0,35LA,    (6)

где 0,26 — стандартная неопределенность приписанного значения CRM (см. пример в 5.3), а 0,24 — стандартная неопределенность D.

Таблица 1 — Вычисление среднего арифметического разностей между CRM и RM и стандартной неопределенности этих разностей

Номер пробы RM CRM Разность средних арифметических (RM — CRM), (LA) Тест 1 (LA) Тест 2 (LA) Тест 1 (LA) Тест 2 (LA) 1 20,5 20,5 19,0 18,0 2,00 2 21,1 20,7 19,8 19,9 1,05 3 21,5 21,5 21,0 21,0 0,50 4 22,3 21,7 21,0 20,8 1,10 5 22,7 22,3 20,5 21,0 1,75 6 23,6 22,4 20,3 20,3 2,70 7 20,9 21,2 21,5 21,8 -0,60 8 21,4 21,5 21,9 21,7 -0,35 9 23,5 23,5 21,0 21,0 2,50 10 22,3 22,9 22,0 21,3 0,95 11 23,5 24,1 20,8 20,6 3,10

7

Окончание таблицы 1

Номер пробы RM CRM Разность средних арифметических (RM — CRM), (LA) Тест 1 (LA) Тест 2 (LA) Тест 1 (LA) Тест 2 (LA) 12 22,5 23,5 21,0 22,0 1,50 13 22,5 23,5 21,0 21,0 2,00 14 23,4 22,7 22,0 22,0 1,05 15 24,0 24,2 22,1 21,5 2,30 16 24,5 24,4 22,3 22,5 2,05 17 24,8 24,7 22,0 21,9 2,80 18 24,7 25,1 21,9 21,9 3,00 19 24,9 24,4 22,4 22,6 2,15 20 27,2 27,0 24,5 23,7 3,00 Среднее арифметическое разностей D 1,73 Стандартное отклонение 1,07 Стандартная неопределенность D (стандартное отклонение/>/20)) 0,24 Примечание — Данные представляют собой результаты измерений механической прочности конструкции, полученные по Лос-Анджелес-тесту (1_А).

5.5 Согласованное значение для экспертных лабораторий

5.5.1    Общие положения

Как и в случае опорного значения (5.4), пробы исследуемого материала сначала подготавливают, а затем распределяют между участниками. Некоторые из этих проб отбирают случайным образом и направляют для анализа группе экспертных лабораторий. Лаборатории этой группы могут быть участниками программы экспериментальной проверки компетентности, если приписанное значение и его неопределенность определены после завершения проверки. Приписанное значение X вычисляют как робастное среднее арифметическое результатов по группе экспертных лабораторий в соответствии с алгоритмом А (см. приложение С).

Другие методы вычисления вместо алгоритма А могут быть использованы только при наличии хорошего статистического обоснования, а в отчете должен быть описан использованный метод.

5.5.2    Стандартная неопределенность приписанного значения и_х

Если для каждой из р экспертных лабораторий известен результат измерений исследуемого материала Xj с соответствующей оценкой стандартной неопределенности результатов измерений и₍, а приписанное значение X вычислено как робастное среднее с использованием алгоритма А, стандартная неопределенность приписанного значения X имеет вид:

1,25 1Л ₂    /~7\

Если экспертные лаборатории не сообщают стандартную неопределенность или она не установлена независимо (например, органом по аккредитации лабораторий), стандартную неопределенность приписанного значения необходимо оценивать в соответствии с 5.6.

Примечание — Коэффициент 1,25 в формуле (7) представляет собой отношение стандартного отклонения медианы к стандартному отклонению среднего арифметического для больших выборок (р > 10) из нормального распределения. Для данных, подчиняющихся нормальному распределению, стандартное отклонение робастного среднего, рассчитанного с использованием алгоритма приложения С, неизвестно, но находится между стандартным отклонением среднего арифметического и стандартным отклонением медианы. Таким образом, формула (7) дает гарантированную оценку стандартной неопределенности и_х. Для р < 10 соответствующий коэффициент меньше 1,25, и поэтому формула (7) в этом случае является более гарантированной.

Недостатком такого подхода является то, что результатам группы экспертных лабораторий может соответствовать неизвестное смещение, в этом случае установленная неопределенность может быть недостоверной.

8

ГОСТ Р ИСО 13528-2010

5.5.3 Пример. Петрографический анализ горных пород

Такой подход может быть использован, если пробы горных пород должны быть распространены между участниками для определения петрографической композиции проб. Классификация горных пород требует навыка и опыта, и, кроме того, не существует доступных образцов сравнения. Таким образом, в этом случае соглашение маленькой группы экспертов может быть лучшим способом установления приписанного значения.

5.6 Значение, согласованное участниками

5.6.1    Общие положения

В этом случае приписанное значение для исследуемого материалах, используемое в программе экспериментальной проверки компетентности, является робастным средним результатов, фиксируемых всеми участниками проверки, вычисленным при использовании алгоритма А в соответствии с приложением С.

Вместо алгоритма А могут быть использованы другие методы вычисления при условии, что у них есть хорошее статистическое обоснование, и отчет включает описание используемого метода. Например, вычисления по С.1 могут быть остановлены на уравнении (С.З), если получена медиана, а значение абсолютного отклонения медианы может быть использовано в С.2.

Этот подход может быть особенно полезен для реального метода измерений при условии, что метод стандартизован.

5.6.2    Стандартная неопределенность приписанного значения и_х

Если приписанное значение установлено как робастное среднее, вычисленное в соответствии с алгоритмом А, то стандартную неопределенность приписанного значения X оценивают по формуле

и_х = 1,25 ■ s*/т[р,    (8)

где s* — робастное стандартное отклонение результатов, вычисленное с использованием алгоритма А приложения С. (В этом случае «результатом» участника является среднее арифметическое всех измерений на исследуемом материале.)

Недостатками такого подхода являются:

a)    наличие предположения, что среди участников не может быть никаких договоренностей и соглашений;

b)    соглашения участников могут внести смещение, например, за счет общего использования ошибочного метода, и это смещение не будет отражено в стандартной неопределенности приписанного значения, вычисленного как описано выше.

На практике описанные ситуации встречаются довольно часто.

5.6.3    Пример. Концентрация антител

Данные экспериментальной проверки компетентности лаборатории, в процессе которой определялась концентрация антител IgE (иммуноглобулин Е) для трех видов аллергенов, приведены в таблице 2. На рисунке 2 эти данные представлены в виде гистограмм.

Таблица 2 — Концентрация антител трех аллергенов IgE (d 1, fl и еЗ). Данные р = 27 лабораторий

Лаборатория Концентрация антител dl kU/l fl kU/l еЗ kU/l А 11,30 1,69 5,02 В 8,29 0,74 2,52 С 11,90 2,23 5,15 D 15,60 1,76 5,15 Е 13,40 1,91 4,84 F 12,50 1,71 4,54 G 10,40 1,88 5,94 Н 9,38 1,14 3,50 1 14,20 1,74 4,48 J 12,10 2,39 4,75

G

MUWX

ACDES

FIJLa

Q

HKNRV

OTY

В

Р

Примечание 1 —Данные представлены в тысячах (к) единиц (U) на литр (I) пробы, где единица определяется концентрацией международного образца сравнения.

Примечание2 — В таблице 2 приведены результаты вычислений, выполняемых вручную, с двумя знаками после запятой.

Рисунок 2 — Концентрация антител IgE для трех аллергенов. Гистограммы данных (см. таблицу 2)

Для применения алгоритма А необходимо расположить данные в порядке неубывания, вычислить начальные робастные оценки среднего и стандартного отклонения и затем применить алгоритм итера-

ГОСТ Р ИСО 13528-2010

ционного метода. В таблице 3 приведены вычисления по обработке результатов определения антител для аллергена IgE dl из таблицы 2.

Вычисления в соответствии с алгоритмом А могут быть выполнены в электронной таблице следующим образом:

a)    Шаг 1. Вводят данные в столбец в порядке неубывания, как показано в таблице 3 для итерации 0. Вычисляют их среднее и стандартное отклонение (10,91 и 3,13 в таблице 3). Вычисляют начальные значения робастного среднего и робастного стандартного отклонения (10,85 и 3,53 в таблице 3), используя формулы из С.1.

b)    Шаг 2. Копируют данные в следующий столбец, как показано в таблице 3 для итерации 1. Используя начальные значения робастного среднего и робастного стандартного отклонения, вычисляют значения х* (5,56 и 16,15 в таблице 3), применяя формулы из С.1. Заменяют имеющиеся данные значениями х* (2,18 заменяют на 5,56, а 16,30 заменяют на 16,15). Вычисляют новые среднее и стандартное отклонения для измененных данных (11,03 и 2,81 в таблице 3). В соответствии с формулами приложения С робастное среднее остается прежним (11,03), а робастное стандартное отклонение (3,19) получают, умножая стандартное отклонение на 1,134.

c)    Шаг 3. При работе с электронной таблицей нет необходимости создавать новые столбцы данных. Вместо этого достаточно изменить вычисление значений х* в шапке второго столбца данных так, чтобы при этом использовались робастное среднее и робастное стандартное отклонение из основания того же самого столбца. Это дает значения (6,24 и 15,82), показанные в таблице 3 на итерации 2. Тогда вычисление может быть продолжено с заменой данных значениями х*, пока итерация не начнет сходиться. После замены данных электронная таблица автоматически обновит среднее стандартное отклонение и значения х*, но изменения этих значений будут постепенно уменьшаться, пока не станут несущественными.

Робастные средние и стандартные отклонения для двух других определяемых антител аллергена IgE вычисляют аналогично.

Следует отметить, что результат лаборатории Р для dl не классифицируется как выброс в соответствии с тестом Граббса. Следовательно, при использовании тестов на выбросы в соответствии с ИСО 5725-2 в данном примере среднее и стандартное отклонения должны быть вычислены по всем данным. Эти значения показаны для итерации 0 в таблице 3. При использовании робастного метода низкий результат для лаборатории Р и высокие результаты лабораторий D, U и Z не оказывают влияния на значения робастных оценок. Штриховой график (см. рисунок 9 в 8.3) показывает, что результаты некоторых лабораторий хуже других. Например, на рисунке 9 лаборатории Z соответствует наибольшее положительное значение z-индекса на всех трех уровнях.

5.7 Сравнение приписанного значения с результатами

При использовании методов, описанных в 5.2 и 5.4, для установления приписанного значения X после каждой экспериментальной проверки компетентности в соответствии с программой робастное среднее х*, полученное по результатам проверки, следует сравнить с приписанным значением. При использовании методов, описанных в 5.5 и 5.6, для установления приписанного значения необходимо, где только возможно, сравнить справочную информацию со значением, полученным компетентной лабораторией. Стандартная неопределенность разности (х* — X) имеет вид:

где s* — робастное стандартное отклонение; р — количество лабораторий.

Если разность вдвое больше своей неопределенности, необходимо исследовать причины этого явления. Возможными причинами могут быть:

-    смещение, присущее методу измерений;

-    общее смещение результатов лабораторий;

-    ошибки, связанные с нарушением предположений используемого метода (см. 5.2);

-    смещение результатов «экспертных лабораторий» при использовании подхода, основанного на «соглашении между экспертными лабораториями»;

11

- смещение, присущее методам, применяемым участниками лабораторий, если робастное согласованное среднее используют в качестве приписанного значения.

Таблица 3 — Концентрация антител IgE для трех аллергенов. Вычисление робастных среднего и стандартного отклонения для антитела dl

Итерация 0 1 2 3 4 5 5 = 1,5 S* — 5,30 4,79 4,62 4,58 4,56 х* —5 — 5,56 6,24 6,41 6,45 6,47 х* + 5 — 16,15 15,82 15,65 15,61 15,59 Р 2,18 5,56 6,24 6,41 6,45 6,47 R 6,95 6,95 6,95 6,95 6,95 6,95 N 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 7,00 К 8,10 8,10 8,10 8,10 8,10 8,10 В 8,29 8,29 8,29 8,29 8,29 8,29 Q 8,39 8,39 8,39 8,39 8,39 8,39 а 8,47 8,47 8,47 8,47 8,47 8,47 н 9,38 9,38 9,38 9,38 9,38 9,38 V 9,71 9,71 9,71 9,71 9,71 9,71 Y 10,10 10,10 10,10 10,10 10,10 10,10 G 10,40 10,40 10,40 10,40 10,40 10,40 W 10,50 10,50 10,50 10,50 10,50 10,50 L 10,80 10,80 10,80 10,80 10,80 10,80 О 10,85 10,85 10,85 10,85 10,85 10,85 Т 10,90 10,90 10,90 10,90 10,90 10,90 А 11,30 11,30 11,30 11,30 11,30 11,30 S 11,80 11,80 11,80 11,80 11,80 11,80 С 11,90 11,90 11,90 11,90 11,90 11,90 J 12,10 12,10 12,10 12,10 12,10 12,10 F 12,50 12,50 12,50 12,50 12,50 12,50 Е 13,40 13,40 13,40 13,40 13,40 13,40 X 13,60 13,60 13,60 13,60 13,60 13,60 м 13,80 13,80 13,80 13,80 13,80 13,80 1 14,20 14,20 14,20 14,20 14,20 14,20 D 15,60 15,60 15,60 15,60 15,60 15,59 Z 16,07 16,07 15,82 15,65 15,61 15,59 и 16,30 16,15 15,82 15,65 15,61 15,59 Среднее 10,91 11,03 11,03 11,03 11,03 11,03 Стандартное отклонение 3,13 2,81 2,72 2,69 2,68 2,68 Новое значение х* 10,85 11,03 11,03 11,03 11,03 11,03 Новое значение s* 3,53 3,19 3,08 3,05 3,04 3,04 Примечание — Данные представлены в тысячах (к) единиц (U) на литр (1) пробы, где единицы определяются концентрацией международного образца сравнения.

5.8 Потерянные значения

Если количество повторных измерений п при экспериментальной проверке компетентности два или больше, первым шагом анализа результатов должно быть вычисление среднего и стандартного отклонения результатов каждой лаборатории. Эти средние затем используют, например, для вычисления статистик параметров, как описано в разделе 7, и построения гистограммы или штрихового графика, как описано в 8.2 и 8.3. Стандартные отклонения используют, например, для построения графиков меры повторяемости, как описано в 8.4 и 8.6.

ГОСТ Р ИСО 13528-2010

Хотя все участники намереваются выполнять одинаковое количество повторных измерений, они могут сообщить не обо всех результатах измерений, например, если некоторые из них испорчены и не могут быть повторены. В этом случае рекомендуется следующая процедура.

Если лаборатория сообщает хотя бы 0,59л повторных измерений, то ее результаты, среднее и стандартное отклонение этих измерений должны быть включены в вычисления и обработаны так, как будто лаборатория сообщила п измерений. В отчете должно быть указано, сколько результатов измерений сообщила лаборатория.

Если лаборатория сообщила менее 0,59л повторных измерений, то ее результаты не должны быть включены в вычисление статистик, которые относятся и к другим лабораториям. Например, эти результаты не должны быть включены в вычисление приписанного значения, как описано в 5.6, или стандартного отклонения для оценки компетентности в соответствии с 6.6. Эти результаты могут быть использованы для вычисления статистик, характеризующих собственную работу лаборатории в соответствии с разделом 7 или включены в графики, описанные в разделе 8, но в отчете должно быть установлено, сколько результатов измерений сообщила лаборатория, и что это количество меньше необходимого в соответствии с программой.

Примечание — Стандартное отклонение среднего арифметического п повторных измерений имеет вид о_г/4п. Если количество повторных измерений уменьшается, стандартное отклонение увеличивается так, что, если фактическое количество повторных измерений уменьшено с л до 0,59л, стандартное отклонение возрастает в

1,3 раза. Это значение можно считать границей приемлемого увеличения стандартного отклонения. Таким образом, использование предела 0,59л предотвращает увеличение стандартного отклонения. Поскольку этот критерий является достаточно произвольным, координатор может изменить его после консультации с участниками программы, если они этого хотят.

6 Определение стандартного отклонения оценки компетентности

6.1    Выбор метода

В 6.2—6.6. описано пять подходов, используемых для определения стандартного отклонения оценки компетентности а . Выбор метода оценки должен выполнять координатор после консультаций с участниками программы и соответствующими органами аккредитации с учетом всех имеющихся требований. Метод, описанный в 6.6, не подходит для применения в тех случаях, когда количество лабораторий, участвующих в программе, мало. За определение стандартного отклонения о должен нести ответственность координатор. Он должен подготовить отчет, содержащий все подробности получения стандартного отклонения.

Примечание — В некоторых случаях используют символ s для обозначения стандартного отклонения оценки компетентности. Это справедливо для выборочного стандартного отклонения. В настоящем стандарте стандартное отклонение оценки компетентности в некоторых случаях получают другими методами, таким образом, в настоящем стандарте более уместно применение символа а .

6.2    Выбор на основе приписанного значения

6.2.1    Общие положения

Стандартное отклонение оценки компетентности может быть установлено в соответствии с требованиями конкретного метода обработки данных или требованиями, установленными в нормативной или правовой документации.

Преимуществом такого подхода является то, что стандартное отклонение оценки компетентности непосредственно связано с методом измерений.

6.2.2    Пример. Афлатоксины в орехах, продуктах из орехов, сухофруктах и продуктах из сухофруктов

Установлено, что метод, используемый для контроля содержания афлатоксинов, должен иметь коэффициент вариации воспроизводимости не более 50 % при установленном пределе содержания афлатоксинов — не более 10 мкг/кг. Таким образом, если исследуемый материал используют в программе экспериментальной проверки компетентности с содержанием афлатоксинов 10 мкг/кг, то, в соответствии с установленными требованиями, стандартное отклонение воспроизводимости такого материала не должно превышать 5 мкг/кг. В этом случае было бы уместно установить предел стандартного отклонения оценки компетентности, равный 5 мкг/кг.

13

6.3 Выбор на основе желаемого значения

6.3.1    Общие положения

Стандартное отклонение оценки компетентности может быть установлено в виде значения, которое координатор и участники рассматривают как желаемое для достижения лабораториями.

При таком подходе стандартное отклонение оценки компетентности характеризует приемлемость целей, установленных для метода измерений, связанных со здоровьем людей.

Если стандартное отклонение оценки компетентности ст выбрано в соответствии с желаемыми или установленными требованиями, возможно, что выбранное значение не является реальным относительно воспроизводимости метода измерений. Для проверки того, что выбранное значение ст является реальным при условии, что доступна информация относительно повторяемости и воспроизводимости метода, может быть использован следующий метод. Исходные данные:

o_R — стандартное отклонение воспроизводимости;

ст_г— стандартное отклонение повторяемости.

Вычисляют стандартное отклонение, характеризующее разброс между лабораториями:

^aL = >/^CTR ~ ^стл ■    (⁹)

Затем вычисляют значение коэффициента ф, подставляя значения o_L, о_ги выбранное значение ст в уравнение (10).

ст = а/(Ф-СТ/_)² + (ст*/л),    (Ю)

где п — количество измерений, которые должна выполнить каждая лаборатория.

Если найденное значение для ф мало (например, ф < 0,5), то выбранное значение ст соответствует уровню воспроизводимости, которого лаборатории не способны достигнуть на практике¹).

6.3.2    Пример 1. Измерение содержания глюкозы в крови человека

Установлено, что медицинские лаборатории должны быть способны определять уровень глюкозы в крови с погрешностью ± 10 % установленного значения, хотя для очень низких концентраций (менее 60 мг/дл) допустимыми являются отклонения в пределах ± 6 мг/дл. Эта информация может быть использована для вычисления стандартного отклонения оценки компетентности:

a)    для приписанного значения X менее 60 мг/дл: ст = 6,0/3,0 = 2,0 мг/дл,

b) для приписанного значения Хболее 60 мг/дл: а = 0,1Х/3,0 = 0,033Хмг/дл.

Коэффициент 3,0 соответствует критическому значению, используемому в интерпретации z-индекса (см. 7.4).

6.3.3    Пример 2. Определение содержания цемента в твердом бетоне

Содержание цемента в бетоне обычно определяют в виде массы цемента в килограммах на кубический метр бетона (т.е. в кг/м³). На практике бетон изготавливают в соответствии с марками, которые по содержанию цемента отличаются на 25 кг/м³, и поэтому лаборатории должны быть способны правильно идентифицировать соответствующие марки. Следовательно, необходимо, чтобы выбранное значение ст не превышало половины 25 кг/м³. Эксперимент для бетона со средним содержанием цемента 260 кг/м³ дал следующий результат: a_R = 23,2 кг/м³, с_г = 14,3 кг/м³.

Таким образом,

ct_l = ^23,2² -14,3² и 18,3 кг/м³.    (11)

Для п = 2 подстановка o_L = 18,3 кг/м³, а_г= 14,3 кг/м³ и ст = 12,5 кг/м³ в уравнение (10) позволяет получить:

12,5 = л/(18,3ф²) + (14,3²/2).

¹¹ Если используемая в лаборатории методика предусматривает для получения окончательного результата измерения п' измерений, полученных в условиях повторяемости, то стандартное отклонение, характеризующее

■ In'.

ГОСТ Р ИСО 13528-2010

Содержание

1    Область применения..................................................................1

2    Нормативные ссылки..................................................................1

3    Термины и определения...............................................................2

4    Статистические рекомендации для планирования эксперимента и интерпретации результатов

экспериментальной проверки компетентности.............................................2

5    Определение приписанного значения и его стандартной неопределенности....................5

6    Определение стандартного отклонения оценки компетентности.............................13

7    Вычисление статистик, характеризующих работу лабораторий..............................16

8    Графические методы для объединения показателей в случае нескольких измеряемых величин

в одном раунде экспериментальной проверки компетентности..............................29

9    Графические методы для объединения показателей после нескольких раундов программы

экспериментальной проверки компетентности ...........................................41

Приложение А (обязательное) Символы .................................................46

Приложение В (обязательное) Проверка однородности и стабильности........................47

Приложение С (обязательное) Робастный анализ..........................................50

Приложение ДА (справочное) Сведения о соответствии ссылочных международных стандартов

ссылочным национальным стандартам Российской Федерации.................52

Библиография........................................................................53

ГОСТ Р ИСО 13528-2010

Следовательно, ф « 0,40. Таким образом, выбор ст =12,5 кг/м³ предполагает, что лаборатории должны быть способны достигнуть лабораторного стандартного отклонения, составляющего не более 0,4 от найденного в эксперименте. Очевидно, что это нереально.

6.4 Выбор на основе общей модели

6.4.1    Общие положения

Значение стандартного отклонения для экспериментальной проверки компетентности может быть установлено на основе общей модели воспроизводимости метода измерений.

Недостатком такого подхода является то, что истинная воспроизводимость конкретного метода измерений может существенно отличаться от этого значения, поскольку использование общей модели предполагает, что воспроизводимость зависит только от уровня измеряемой величины и не зависит от самой измеряемой величины, процедуры измерений или объема выборки.

6.4.2    Пример. Кривая Хорвица

Хорвиц (см. [3]) разработал общую модель воспроизводимости аналитических методов, которая может быть использована для получения следующего выражения для стандартного отклонения воспроизводимости:

= 0,02с°’⁸⁴⁹⁵,    (13)

где с — содержание химических компонентов, % (массовая доля).

6.5 Выбор на основе результатов эксперимента по исследованию прецизионности

6.5.1    Общие положения

Если метод измерений, используемый в программе экспериментальной проверки компетентности, стандартизирован и информация относительно повторяемости и воспроизводимости метода доступна, стандартное отклонение оценки компетентности ст может быть вычислено на основе этой информации. Если a_R — стандартное отклонение воспроизводимости; о_г—стандартное отклонение повторяемости, то межлабораторное стандартное отклонение вычисляют по формуле

CT_L = ^/ст| - Су .    (¹⁴)

Затем вычисляют стандартное отклонение оценки компетентности:

Ст = д/ctl -(ст^/л),    (15)

где п — количество измерений, которые при экспериментальной проверке компетентности должна выполнить каждая лаборатория.

Если стандартные отклонения повторяемости и воспроизводимости зависят от среднего результатов проверки, следует применять методы, описанные в ИСО 5725-2. Полученные функциональные зависимости должны быть использованы для вычисления стандартных отклонений повторяемости и воспроизводимости, соответствующих приписанному значению, используемому при экспериментальной проверке компетентности¹).

6.5.2    Пример. Определение содержания цемента в твердом бетоне

Для данных, используемых в примере 6.3 в соответствии с (15), стандартное отклонение экспериментальной проверки компетентности для п = 2 повторных измерений составляет:

ст = -y/l8,3² + (14,3²/2) «20,9 кг/м³.    (16)

^ Если используемая в лаборатории методика предусматривает для получения окончательного результата измерения п' измерений, полученных в условиях повторяемости, то стандартное отклонение, характеризующее

15

Введение

0.1 Цели экспериментальной проверки компетентности

Экспериментальную проверку компетентности⁴) на основе межлабораторных сравнительных испытаний используют для определения способности конкретных лабораторий выполнять испытания или измерения, а также для контроля их работы. Для полного представления о целях экспериментальной проверки компетентности следует ознакомиться с ИСО/МЭК 17043:2010⁵). В терминах статистики работе лабораторий соответствуют присущие ей (лабораторные) смещение, стабильность и повторяемость. Лабораторные смещение и повторяемость определены в ИСО 3534-1⁶), ИСО 3534-2⁷) и ИСО 5725-1⁸). Стабильность, присущую лаборатории, в соответствии с ИСО 5725-3⁹) измеряют промежуточной прецизионностью.

Лабораторное смещение может быть оценено с помощью измерений на образцах сравнения, если это возможно, с применением процедуры, установленной в ИСО 5725-4¹⁰). Таким образом, экспериментальная проверка компетентности на основе межлабораторных сравнительных испытаний обеспечивает доступный способ получения информации о лабораторном смещении. Использование данных проверки для получения оценки лабораторного смещения является важной составляющей анализа данных. Однако следует заметить, что стабильность и повторяемость влияют на данные, полученные при экспериментальной проверке компетентности, и возможно, что выявленное при проверке смещение вызвано недостаточной стабильностью или повторяемостью. Поэтому важно, чтобы эти стороны работы лаборатории регулярно оценивались.

Стабильность может быть оценена на основе повторных испытаний сохраняемых проб или выполнения регулярных измерений на образцах сравнения или внутренних образцах сравнения (образец материала, созданного лабораторией для использования в качестве собственного образца сравнения). Такие методы описаны в ИСО 5725-3. Стабильность может также быть оценена путем составления графика оценок лабораторного смещения, полученного при экспериментальной проверке компетентности, на контрольных картах. На этих картах может быть предоставлена информация о работе лаборатории, которая не всегда очевидна по результатам отдельных экспериментальных проверок компетентности, что дает еще одну возможность анализа работы лаборатории.

Данные оценки повторяемости могут быть получены на основе исследований, выполняемых в нормальном режиме работы лаборатории или на основе исследований, специально организованных

ГОСТ Р ИСО 13528-2010

для оценки повторяемости. Следовательно, оценка повторяемости не обязательно является важной составляющей экспериментальной проверки компетентности, хотя проведение лабораторией собственной оценки повторяемости является достаточно важным. Повторяемость может быть оценена путем составления графика размаха двух измерений на контрольной карте в соответствии с ИСО 5725-6¹).

Блок-схема, представленная на рисунке 1, иллюстрирует применение статистических методов, установленных настоящим стандартом.

0.2 ИСО/МЭК 17043:2010

В ИСО/МЭК 17043 приведены различные программы экспериментальной проверки компетентности и рекомендации по организации проверки компетентности.

Настоящий стандарт дополняет ИСО/МЭК 17043 рекомендациями по использованию статистических методов при экспериментальной проверке компетентности. Хотя основой настоящего стандарта в большой степени является [1], настоящий стандарт может быть использован применительно ко всем методам измерений (не только химическим измерениям) для экспериментальной проверки компетентности аналитических лабораторий.

^ ИСО 5725-6:1994 «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 6. Использование значений точности на практике» (ISO 5725-6:1994 «Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results. Part 6. Use in practice of accuracy values»).

V

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Статистические методы

ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ПРОВЕРКЕ КОМПЕТЕНТНОСТИ ПОСРЕДСТВОМ МЕЖЛАБОРАТОРНЫХ СРАВНИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ

Statistical methods. Using in proficiency testing by interlaboratory comparison tests

Дата введения — 2011—12—01

1    Область применения

Настоящий стандарт дополняет ИСО/МЭК Руководство 43 (обе части), обеспечивая детальное описание статистических методов, необходимых для анализа данных, полученных при экспериментальной проверке компетентности лабораторий, а также программы и рекомендации по их использованию участниками проверки и органами аккредитации лабораторий.

Настоящий стандарт может быть применен для проверки наличия систематических смещений в результатах измерений, выполняемых в лаборатории.

Стандарт применим только к количественным данным.

2    Нормативные ссылки

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты:

ИСО 3534-1 Статистика. Словарь и условные обозначения. Часть 1. Общие статистические термины и термины, используемые в вероятностных задачах (ISO 3534-1, Statistics — Vocabulary and symbols — Part 1: Probability and general statistical terms)

ИСО 3534-2 Статистика. Словарь и условные обозначения. Часть 2. Прикладная статистика (ISO 3534-2, Statistics — Vocabulary and symbols — Part 2: Applied statistics)

ИСО 5725 (все части) Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений (ISO 5725 (all parts), Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results)

ИСО 8258 Контрольные карты Шухарта (ISO 8258, Shewhart control charts)

ИСО/МЭК 17025 Общие требования к компетентности испытательных и калибровочных лабораторий (ISO/IEC 17025, General requirements for the competence of testing and calibration laboratories)

ИСО/МЭК Руководство 43-1:1997 Проверка компетентности путем межлабораторных сравнений. Часть 1. Разработка и применение программ проверок компетентности лабораторий (ISO/IEC Guide 43-1:1997, Proficiency testing by interlaboratory comparisons — Part 1: Development and operation of proficiency testing schemes)¹)

ИСО/МЭК Руководство 43-2:1997 Проверка компетентности путем межлабораторных сравнений. Часть 2. Выбор и использование программ компетентности органами по аккредитации лабораторий (ISO/IEC Guide 43-2:1997, Proficiency testing by interlaboratory comparisons — Part 2: Selection and use of proficiency testing schemes by laboratory accreditation bodies)¹)

¹) Стандарт заменен на ИСО/МЭК 17043:2010 «Оценка соответствия. Общие требования к проверке компетентности» (ISO/IEC 17043:2010 «Conformity assessment — General requirements for proficiency testing»).

Издание официальное

3    Термины и определения

В настоящем стандарте применены термины по ИСО 3534-1, ИСО 3534-2, ИСО 5725-1, а также следующие термины с соответствующими определениями:

3.1    межпабораторные сравнительные испытания (interlaboratory comparison): Организация, выполнение и оценка результатов исследований или измерений на одном и том же или аналогичном объекте(ах) исследований двумя или более лабораториями в соответствии с установленными условиями.

Примечание —Адаптированное определение.

3.2    экспериментальная проверка компетентности (proficiency testing): Определение показателей работы лаборатории при выполнении исследований на основе межлабораторных сравнительных испытаний.

3.3    приписанное значение (assigned value): Значение, приписываемое заданной величине и принятое в соответствии с некоторым соглашением, как обладающее неопределенностью, приемлемой для данных целей.

3.4    стандартное отклонение оценки компетентности (standard deviation for proficiency assessment): Мера изменчивости, используемая при оценке компетентности на основе доступной информации.

3.5    z-индекс (score): Нормированная мера лабораторного смещения, вычисленного с использованием приписанного значения и стандартного отклонения оценки компетентности.

3.6    координатор (coordinator): Организация (или специалист), наделенные полномочиями для координации всех действий, связанных с выполнением программы экспериментальной проверки компетентности.

4    Статистические рекомендации для планирования эксперимента и интерпретации результатов экспериментальной проверки компетентности

4.1    Границы зон действий и предупреждения

4.1.1    В настоящем стандарте приведены простые числовые и графические критерии, применение которых к данным, полученным при экспериментальной проверке компетентности лабораторий, позволяет выявить опасные ситуации и провести предупреждающие действия. Даже в хорошо управляемой лаборатории с опытным персоналом могут иногда быть получены аномальные результаты. Кроме того, возможно, что стандартизированный метод измерений, прошедший валидацию, может содержать ошибки, которые становятся очевидными только после выполнения нескольких программ экспериментальной проверки компетентности. Программа экспериментальной проверки компетентности также может содержать ошибки. По этим причинам критерии, приведенные в настоящем стандарте, не следует использовать для признания лаборатории неспособной выполнять данный метод измерений. При использовании экспериментальной проверки компетентности для дисквалификации лаборатории должен быть разработан специальный критерий.

4.1.2    Приведенные в стандарте критерии разработаны так, чтобы в случае, когда стандартное отклонение оценки компетентности на основе данных наблюдений (при использовании одного из методов в соответствии с 6.4—6.6) выходит за допустимые границы, критерии указывают на необходимость проведения специальных исследований и выполнение корректирующих действий.

4.1.3    Координатор должен установить главные причины изменчивости данных при экспериментальной проверке компетентности для рассматриваемых измерений. Любой анализ необходимо начинать с исследования функции распределений результатов измерений для подтверждения причин неопределенности. Например, бимодальное распределение может быть доказательством того, что результаты измерений представляют собой набор данных, полученных различными методами, с использованием загрязненных проб или недоработанных инструкций. В этой ситуации все ошибки должны быть устранены до продолжения анализа или оценки. Орган по аккредитации должен иметь политику выполнения экспериментальной проверки компетентности при получении несоответствующих результатов. Необходимые действия в этом случае должны быть установлены в упомянутой политике или в процедурах управления качеством лаборатории. Однако существуют общие рекомендации в случаях,

ГОСТ Р ИСО 13528-2010

когда при экспериментальной проверке компетентности лабораторией получены несоответствующие результаты. Рекомендации по действиям лаборатории при несоответствующих результатах экспериментальной проверки компетентности приведены в 4.1.4.

4.1.4 В программах, где стандартное отклонение оценки компетентности основано на данных наблюдений, если результат указывает на необходимость корректирующих действий, лаборатория по согласованию с координатором или органом по аккредитации должна решить, какие исследования и корректирующие действия являются необходимыми. На основе выявленных причин лаборатория должна проанализировать свои методы работы и идентифицировать корректирующие действия в целях устранения причин несоответствий для предупреждения повторного их возникновения. При выявлении возможных причин отклонений лаборатория может консультироваться с координатором и техническими экспертами. После выполнения корректирующих действий лаборатория должна пройти экспериментальную проверку компетентности для оценки эффективности ее корректирующих действий. Соответствующие корректирующие действия могут быть приняты по результатам проверки:

a)    персонала на понимание и правильность выполнения процедур измерений;

b)    правильности выполнения процедуры измерений;

c)    наличия поверок, калибровок оборудования и состава реактивов;

d)    состояния оборудования или реактивов;

e)    сравнения персонала, оборудования и/или реактивов с персоналом, оборудованием и/или реактивами другой лаборатории.

4.2 Рекомендации по ограничению неопределенности приписанного значения

Приписанному значению X соответствует стандартная неопределенность и_х, которая зависит от метода его получения, а также от количества лабораторий и, возможно, других факторов. Методы вычисления стандартной неопределенности приписанного значения приведены в разделе 5.

Стандартное отклонение оценки компетентности используют для оценки лабораторного смещения, полученного при экспериментальной проверке компетентности. Методы определения стандартного отклонения, соответствующего экспериментальной проверке компетентности, приведены в разделе 6, а соответствующие критерии сравнения оценок лабораторного смещения — в разделе 7.

Если стандартная неопределенность и_х приписанного значения слишком велика по сравнению со стандартным отклонением, соответствующим экспериментальной проверке компетентности а, то вероятность того, что некоторые лаборатории получат ошибочное заключение о необходимости корректирующих действий, вызванное неточностями в определении приписанного значения, а не внутренними причинами лабораторий, является существенной. Поэтому стандартная неопределенность приписанного значения должна быть установлена и доведена до сведений лабораторий, участвующих в экспериментальной проверке компетентности.

Если выполняется неравенство

и_х < 0,3ст,    (1)

то неопределенность приписанного значения является несущественной и может не учитываться при интерпретации результатов экспериментальной проверки компетентности.

Если эти рекомендации не выполнены, то координатор должен выполнить следующие действия.

a)    Найти такой метод определения приписанного значения, чтобы неопределенность приписанного значения удовлетворяла неравенству (1).

b)    Учесть неопределенность приписанного значения в интерпретации результатов экспериментальной проверки компетентности (в соответствии с 7.5 значениями Е_п или 7.6 значениями z’-индексов).

c)    Сообщить участникам экспериментальной проверки компетентности, что неопределенность приписанного значения является существенной.

Пример — Приписанное значение X является средним арифметическим х результатов исследований в 11 лабораториях, а стандартное отклонение экспериментальной проверки компетентности является стандартным отклонением s тех же результатов, т.е. ст = s. В качестве первого приближения стандартной неопределенности приписанного значения в этой ситуации может быть использована оценка и_х = s / >/77 » 0,3s. Таким образом, требование (1) выполнено. Однако это требование не выполнено для меньшего количества лабораторий. Кроме того, неопределенность приписанного значения может быть больше s/4l~1 при нестабильности и неоднородности проб или при наличии фактора, вызывающего общее смещение результатов лабораторий (например, если все они используют один и тот же стандартный образец).

3

4.3    Рекомендации по выбору количества повторных измерений

При экспериментальной проверке компетентности дисперсия повторяемости является составным элементом дисперсии лабораторных смещений. Если дисперсия повторяемости является слишком большой по сравнению с дисперсией экспериментальной проверки компетентности, то велика вероятность того, что результаты экспериментальной проверки компетентности будут ошибочными. В этой ситуации в одной проверке у лаборатории может быть большое смещение, а в другой — оно может отсутствовать, что создает у лаборатории трудности идентификации причин.

Поэтому при необходимости ограничить влияние дисперсии повторяемости, количество повторных измерений п, выполняемых лабораторией при экспериментальной проверке компетентности, должно быть выбрано так, чтобы:

a_rl-Jn< 0,3а,    (2)

где <з_г — стандартное отклонение повторяемости, которое было установлено в предыдущем межпабо-раторном эксперименте.

Смысл коэффициента 0,3 состоит в том, что при выполнении условий неравенства (2) стандартное отклонение повторяемости составляет не более 10 % стандартного отклонения экспериментальной проверки компетентности.

Кроме того, все лаборатории должны выполнять одинаковое количество повторных измерений. (Методы обработки данных, приведенные в настоящем стандарте, предполагают, что это требование выполнено.) Если требования неравенства (2) не выполнены, то количество повторных измерений должно быть увеличено, в противном случае результаты экспериментальной проверки компетентности следует трактовать с осторожностью.

Данный подход предполагает, что лаборатории обладают аналогичной повторяемостью. Если это не так, для применения методов, описанных в настоящем стандарте, необходимо использовать следующее правило. Координатор должен установить количество повторных измерений п, используя выборочное значение стандартного отклонения повторяемости. Тогда каждая лаборатория должна проверить выполнение неравенства (2) со своим стандартным отклонением повторяемости. Если неравенство не выполняется, лаборатория должна изменить свою процедуру измерений так, чтобы результат исследований являлся средним арифметическим такого количества повторных измерений, при котором неравенство(2) справедливо.

4.4    Однородность и стабильность проб

Методы проверки проб на однородность и стабильность приведены в приложении В.

Если метод подготовки проб таков, что критерий однородности, установленный в приложении В, не выполняется, то участниками должны быть исследованы повторные пробы, или стандартное отклонение, соответствующее экспериментальной проверке компетентности, должно учитывать неоднородность проб (см. приложение В).

4.5    Метод измерений

Для реального метода измерений результат измерений определяет измерительная процедура. Например, распределение размеров частиц материала может быть определено с использованием решет с квадратными или круглыми отверстиями. Не существует оснований для предпочтения одного типа решета перед другим, но если тип решета определен, лаборатории, которые используют другие типы решет, могут получить другие результаты. Если участник применяет метод, отличный от метода, использованного при установлении приписанного значения, его результаты могут обладать смещением при полном соблюдении всех правил и процедур.

Если участники свободны в выборе метода измерений, между ними не может быть достигнута согласованность. Существует два способа преодоления этой проблемы.

a)    Если для установления приписанного значения участники обычно используют стандартизованный метод, то участники должны использовать этот метод и при экспериментальной проверке компетентности.

b)    Для каждого используемого метода применяют свое приписанное значение.

Подобная ситуация возникает, когда установлена измеряемая величина, но не установлена процедура измерений, и необходимо сделать выбор метода измерений.

4

1

^ CRM — certified reference material (стандартный образец).

2

)    LA—Los Angeles.

3

)    RM — reference material (референтный материал).

4

¹¹ Термин «экспериментальная проверка компетентности» является эквивалентным термину «проверка квалификации» (см. ГОСТ Р 8.690-2009 «Государственная система обеспечения единства измерений. Использование программ проверки квалификации посредством межлабораторных сравнительных испытаний при аккредитации испытательных лабораторий», ГОСТ Р 8.692-2009 «Государственная система обеспечения единства измерений. Требования к компетентности провайдеров проверок квалификации испытательных лабораторий посредством межлабораторных сравнительных испытаний»),

5

²¹ ИСО/МЭК 17043:2010 «Оценка соответствия. Общие требования к проверке компетентности» (ISO/IEC 17043:2010 «Conformity assessment — General requirements for proficiency testing»).

6

³¹ ИСО 3534-1:2006 «Статистика. Словарь и условные обозначения. Часть 1. Общие статистические термины и термины, используемые в теории вероятности» (ISO 3534-1:2006 «Statistics — Vocabulary and symbols — Part 1: General statistical terms and terms used in probability»).

7

)    ИСО 3534-2:2006 «Статистика. Словарь и условные обозначения. Часть 2. Прикладная статистика» (ISO 3534-2:2006 «Statistics — Vocabulary and symbols — Part 2: Applied statistics»).

8

)    ИСО 5725-1:1994 «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 1. Общие принципы и определения» (ISO 5725-1:1994 «Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results. Part 1. General principles and definitions»).

9

)    ИСО 5725-3:1994 «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 3. Промежуточные показатели прецизионности стандартного метода измерения» (ISO 5725-3:1994 «Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results — Part 3: Intermediate measures of the precision of a standard measurement method»).

10

7)    ИСО 5725-4:1994 «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 4. Основные методы определения правильности стандартного метода измерения» (ISO 5725-4:1994 «Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results. Part 4. Basic methods for the determination of the trueness of a standard measurement method»).

IV