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1) 核查所报告不确定度估计值的有效性，比如核查所报告的不确定度是否 能与所观测到的结果的离散性一致； 2) 使用适用于所报告不确定度的大小与可靠性的一种加权方法，具体包括： 当所报告的不确定度相同，或不确定可靠性很差，或不确定未知的情况下实施同 量加权； 3) 考虑所报告的不确定度可能无法解释所观察到的分散性（过度分散），当 过度分散时可增加额外分量； 4) 考虑报告结果或其不确定度出现非预期离群值的可能性； 5) 有可靠的理论基础； 6) 有被证实能够满足能力验证计划目的。 D.2.5 参加者结果公议值(consensus value from participant results) 使用该方法得到的能力验证物品的指定值 pt x 为中心位置（location）估计值 （如稳健平均值、中位值或算术平均值），该估计值由某轮能力验证计划参加者 报告的结果计算得出，具体见C.2稳健统计方法部分。 有时实施机构可能会使用通过预先设定的标准（如是否认可或先前的测量水 平）来对参加者进行分组，这种情况可考虑使用参加者公议值。也可使用其他统 计方法替代C.2中的稳健统计方法，只要该方法有可靠的统计学基础并在能力验 证报告中说明即可。 使用参加者公议值的方法优点在于： 1) 无需额外测试即可获得指定值； 2) 该方法适用于标准化、程序化的被测量，因为通常无更可靠的方法获得 等效结果。 该方法的局限性在于： 1) 参加者的一致性可能不够充分； 2) 公议值可能因参加者普遍使用了错误的方法而存在未知偏倚，而指定值 标准不确定度不会包含该偏倚； 3) 确定指定值的方法可能存在偏倚而使公议值发生偏倚。 4) 可能难以确定公议值的计量溯源性。当结果溯源至各实验室时，只有在 实施机构完全了解与公议值相关的所有参加者使用的校准标准，并掌握其他相关 方法条件的信息时，才可以做出明确的溯源性声明。 指定值的标准不确定度取决于所使用的统计方法。
注 1：指定值和稳健标准差由参加者结果获得，可假定指定值的不确定度包 含不均匀性、运输和不稳定性对不确定度的影响。 注 2：基于正态分布的大量数据的中位值的标准差，或是中位值作为平均值 估计值的效率，确定校正系数为 1.25。较复杂的稳健统计方法的效率远大于中 位值效率，因此校正系数小于 1.25，之所以选用该系数，是因为能力验证结果 一般不严格服从正态分布，且包含未知比例的源于不同分布的结果（“污染结 果”）。就可能存在的“污染结果”而言，1.25 是一个保守（高）估计值，实 施机构可依据经验和所使用的稳健方法选择较小的校正系数或不同的公式。 D.2.6 对指定值不确定度的限定 当指定值的标准不确定度 ( ) pt u x 与能力评定标准差相比不可忽略时，会存在 一种风险，即某些参加者将会因指定值的不准确而收到行动信号或警戒信号，而 不是因为参加者本身的原因。因此需确定指定值的标准不确定度，并通知参加者。 当满足以下准则时，指定值的不确定度可忽略。
当以上准则不满足时，实施机构需考虑采取以下措施： 1) 选择另一种指定值确定方法，使其不确定度满足上述公式 D.4 所确定的 准则。 2) 在能力验证的结果解释中考虑不确定度（见 z' 值、ζ 值或 E n 值的描述）。 3) 如果指定值是由参加者结果得出，且较大不确定度是由可识别的各参加 者子集（sub-population）间的差异所致，则分别报告各子集（如参加者使用不 同测量方法）的指定值和不确定度。 4) 通知参加者，指定值的不确定度不可忽略。 如果上述1)-4)均不适用，则需通知参加者，无法确定可靠指定值，也无法 进行能力评定。 D.2.7 指定值和独立参考值的比较 当使用参加者公议值确定指定值( pt x )时，若同时可获得一个可靠、独立的估 计值（表示为 xref ），如基于制备方法或基于参考值。
如果该差值大于其标准不确定度的两倍，需查找原因，可能的原因如下： 1) 参考测量方法存在偏倚； 2) 参加者结果存在普遍偏倚； 3) 使用配方法时未意识到测量方法的局限性； 4) 使用du家定值或专家公议值时，专家实验室的结果存在偏倚； 5) 独立参考值和指定值不能溯源到同一计量基准。 实施机构需依据查找的原因确定是否对结果进行评估，对于连续能力验证计 划可考虑在后续能力验证计划中是否修正设计方案。若差值大到足以影响能力评 定或表明参加者使用的测量方法间存在严重偏倚，需在能力验证计划的报告说明， 如果出现这种情况，在后续设计能力验证计划时，需考虑该差值
需根据能力验证的目的和相关规定（如管理部门的要求）确定合适的能力评 定标准差（ pt σ ）。确定能力评定标准差通常有五种方法：规定值、经验值、一 般模型、测量方法精密度和由参加者结果确定。 E.1 由规定值确定 可根据管理部门、认可机构或实施机构认为参加者可实现的合理能力水平确 定zui大允许误差（ E δ ）或能力评定标准差。将zui大允许误差除以确定不满意结果 （行动信号）时使用的 pt σ 的倍数，即可获得能力评定标准差。同理，也可将 pt σ 转 化为zui大允许误差（ E δ ）。 如果为满足管理要求或适用性目标而给出标准差，则可直接将该标准差用于 能力评定标准差 pt σ ，如果该要求或目标给出的是zui大允许误差（ E δ ），则将 E δ 除 以行动限（3.0）可得到能力评定标准差（ σ pt ）。所规定的zui大允许误差（ E δ ） 可用于计算偏差或百分相对差（ D 或 D% ）。 E.2 由经验值确定 能力评定标准差可设定为符合实验室能力水平的经验值，它是实施机构和实 验室利益相关方希望实验室可达到的预期值。 可利用从先前轮次能力验证中获得的经验，确定能力评定标准差（ pt σ ）和 zui大允许误差（ E δ ）。当前轮次应与先前轮次具有相同被测量且特性值相当，同 时参加者使用了相似的测量程序。在对适用性目标未达成一致意见时，该方法有 用。该方法的优点在于： 1) 依据合理能力预期开展能力评定； 2) 评定标准不会因各轮次参加者的随机变化或参加者群体变化而改变； 3) 当存在两个或多个实施机构时，评定标准将不会因实施机构的不同而变 化。 评估先前开展的能力验证计划时，需考虑有能力的参加者可达到的水平。该 水平不会受新参加者，或参加者数量较少或某特定轮次计划特有因素导致的随机 变化的影响。可通过核查先前开展的能力验证计划确认其一致性，或依据平均值 或适用于被测量值的回归模型确定。回归方程可能为直线，也可能为曲线。需考 虑标准差和相对标准差，分析这两个统计量在被测量水平的适当范围内的适用性， 选择适用性较好的一个，也可通过这种方式获得zui大允许误差。
能力评定标准差可由测量方法再现性的一般模型得出，计算测量方法的再现 性标准差作为能力评定标准差。该方法的优点在以实际经验为基础且对于被测量 可保持客观和一致性。依据所使用的模型，该方法可视为能力评定标准差确定方 法中使用适用性目标的特例。通过一般模型选择的预期标准差需具有合理性。如 果大多数或极少数参加者为不满意或有疑问，实施机构需确保这种情况满足能力 验证计划的目的。 对于一般模型方法，通常优先考虑测量特性问题。因此，在使用一般模型前， 需先尝试使用专家经验、先前能力验证经验和测量方法精密度等方法确定能力评 定标准差。 能力评定标准差可由检测方法再现性的一般模型得出。
1) 如果稳健标准差极小，实施机构需给所使用的pt 设定一个zui低限，选 定的zui低限需满足在测量误差符合极端预期用途的情况下， 该方法的缺点在于： 1) 由于pt 值可能在每轮计划都会有显著的变化，因而对于参加者而言， 利用 z 值寻找多轮次计划中可能的趋势时会有一定的困难。 2) 当能力验证计划中参加者数量较少或者参加者采用多种不同测量方法， 标准差可能不可靠。例如：如果数 p正态分布的标准差与其真值的偏离在 不同轮次能力验证中可能会有约±30%的变异。 3) 将产生近似恒定比例的满意结果。通常较差的测量结果不能通过能力评 分值体现，而优秀的参加者的较好测量结果却可能得到比较差的能力评分值。 4) 由于该方法是基于统计假设，无法对结果应用的适用性提供有效说明， 因此对结果分析解释需结合专业判断。
能力验证的结果通常需转化为能力统计量，以便于进行解释和与其他确定的 目标进行比较。能力统计量通常有：偏差（ D ）、百分相对差（ D% ）、z 值、z' 值值和 En 值等。 F.1 偏差（测量误差） 用 i x 表示一轮能力验证计划中参加者 i 的测量结果（或重复测试结果的平均 值）。 E δ 常用于医学领域的能力验证以及测量方法和产品的性能规范。 用 D 和 E δ 进行能力评定标准的优势在于：这些统计量与测量误差直接相关， 且常用作确定适用性目标的标准，因而参加者能直观地理解这些统计量。 用百分相对差（ D% ）的优势在于： D% 是对被测量水平的标准化度量，且 与产生误差的常见原因相关（如校准错误或稀释偏倚），因而参加者能直观理解 该统计量。不足之处在于：在很多国家或测量领域并不常用这些统计量；且在多 个被分析物或不同水平的被测量拥有不同能力评定标准差的能力验证计划中， D 没有标准化，不能实现简单判断以给出行动信号。
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