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[供應]辦理CMA/CNAS實驗室認證有什么要求
- 產(chǎn)品產(chǎn)地：江蘇南京
- 產(chǎn)品品牌：南京邦道咨詢
- 包裝規(guī)格：cma/cnas
- 產(chǎn)品數(shù)量：0
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- 更新日期：2021-10-16 23:45:56
- 有效期至：2022-10-16
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辦理CMA/CNAS實驗室認證有什么要求
詳細信息
辦理CMA/CNAS實驗室認證有什么要求
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2)如能力評定不用穩(wěn)健標準差，使用
MADe
并在迭代過程中不更新
s*。如
能力評定使用穩(wěn)健標準差，可使用具有更高效率的統(tǒng)計方法（見表9）得出的估
計值代替s*并在迭代過程中不更新s*。
注：方法2)將算法A的失效點提高到50%，能處理較高比例的離群值。
C.2.1.4.2算法AEXCEL實現(xiàn)過程
1)數(shù)據(jù)輸入
假設某次能力驗證計劃有30個結果，在B1單元格輸入“序號”，在B2-B31
生成一個序列1-30，在C1單元格輸入“排序”，再將30個數(shù)據(jù)輸入工作表的C
列，將C1-C31選中，在“數(shù)據(jù)”菜單中選擇“排序”，排序依據(jù)選擇“以當前選
定區(qū)域排序”，得到這組數(shù)據(jù)的非降序列。在B32-B36分別輸入
x*、S*、?、
x*
+
?、x*-?
（見表6）。
3)模板應用
一組能力驗證數(shù)據(jù)若有n個結果，例如50個，可以在模板（表7）中，在
31和32行中間插入20個空行。將數(shù)據(jù)重新輸入到C列，然后選定輸入的數(shù)據(jù)，
按選定區(qū)域排序，將其他列的空白單元格分別向下填充，即可自動得到迭代結果。
穩(wěn)健統(tǒng)計方法穩(wěn)健性的高低，與該方法對離群值的敏感性和穩(wěn)健統(tǒng)計量本身
的離散性質(zhì)有關，有時也與對微小眾數(shù)的敏感性（不敏感即耐受）這一特性有關。
穩(wěn)健統(tǒng)計方法可用三個特性量來描述，即失效點、效率和微小眾數(shù)耐受力
(resistancetominormodes)。
失效點—數(shù)據(jù)組中允許離群值的最大比例，在該比例之下，估計量不受影
響，反之將導致估計量失效。
效率—某統(tǒng)計估計量的方差除以相應最小方差估計量的方差，其結果倒數(shù)
即為該統(tǒng)計估計量的效率。
微小眾數(shù)耐受力—統(tǒng)計方法耐受小眾偏離數(shù)據(jù)（通常小于樣本數(shù)據(jù)量的20%）
的能力。
失效點是數(shù)據(jù)組中允許離群值的最大比例，是一個統(tǒng)計估計量耐受離群值的
度量，高失效點意味著耐受離群值的能力越強。表8給出了附錄C中所涉及的不同
統(tǒng)計方法的失效點和對微小眾數(shù)的耐受力。
注1：這里使用的失效點的定義是:正態(tài)分布數(shù)據(jù)總體中的一部分數(shù)據(jù)被替
換成“+無窮大”，但估計值不會向無窮大移動的數(shù)據(jù)占總體數(shù)據(jù)的比例。
例如，
數(shù)據(jù)集里50%以下的數(shù)據(jù)被“+無窮大”替換，中位值依然在未被替換的數(shù)據(jù)里面。
注2：樣本均值和標準偏差可能會因為1個離群值而受影響。中位值、
MADe
和Q/Hampel方法的穩(wěn)健方法能耐受較大比例的離群值。使用迭代標準偏差的算法
A和
nIQR
的失效點為25%。
當離群值比例過大（如大于20%）時，經(jīng)典或穩(wěn)健方法
都可能得到不合理的指定值和能力評定標準差估計值，需謹慎使用。
C.3.2相對效率（relativeefficiency）
所有統(tǒng)計估計量都有取樣方差，即估計值會隨不同輪次能力驗證計劃而變化。
即使所有參加者都是有能力的，參加者結果分布不會出現(xiàn)離群和子集，從一輪至
另一輪，各輪統(tǒng)計量的估計值也會發(fā)生變化，這種變化可用方差表示。
而每一種
統(tǒng)計估計量具有不同的方差。穩(wěn)健統(tǒng)計方法基于理論假設，對偏離分布中心較遠
的數(shù)據(jù)進行修正，以降低其對估計量的影響。
當總體數(shù)據(jù)為正態(tài)分布時，穩(wěn)健統(tǒng)
計估計量比經(jīng)典統(tǒng)計估計量（樣本均值和標準偏差）具有更大的方差。表9給出
了附錄C中不同統(tǒng)計估計量的相對效率。
通常樣本估計值與總體參數(shù)實際值之間的差異會隨樣本量減少而增大。如果
能力驗證計劃利用參加者的公議值評價參加者的能力，參加者數(shù)量通常應大于30；
當參加者數(shù)量小于20時，由于公議值確定的指定值的不確定度相對較大，不可忽
略，導致能力評定不可靠[5]。
例如，當樣本數(shù)為30時，樣本離散性的估計值與總
體標準差的差異，在95%置信水平時高達25%以上，而隨著樣本數(shù)的減少，其差異
更大。
所以對于參加者較少的能力驗證計劃，一般不推薦利用參加者結果分散性
的公議值來進行能力評定，理想情況下可使用獨立于參加者的、有明確溯源途徑
的方法確定指定值，如用配方法或由有證參考值給出。
能力評定標準差也最好基
于外部標準，如專家判斷或適用性目標（fitnessforpurpose）。如果使用預先
確定的指定值和評定標準，即使僅有一個參加者，能力驗證也可進行。此種類型
的實驗室間比對被稱為“一對一”能力驗證或測量審核，在很多情況下非常有用，
如校準。
當不能使用獨立于參加者的、有明確溯源途徑的方法確定指定值時，指定值
或/和能力評定標準差可能需要利用參加者公議值得到。如果參加者數(shù)量過少，
能力評定可能變得不可靠，需要考慮設定能力評定中參加者的最少數(shù)量。
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