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 注1：与尺度化中位绝对差方法相比，标准化四分位距法只需要对数据进行 一次排序，但标准化四分位距的失效点为25%（见表8）， 而尺度化中位绝对差法的失效点为50%，因此尺度化中位绝对差方法比标准化四 分位距法能忍受更高比例的离群值。 

注2：标准化四分位距法和尺度化中位绝对差法这两种统计方法，在参加者 结果数 p?30 时会导致分散性计算值明显偏小，可能会影响参加者结果的能力评 定。

稳健估计值 x* 和 s* 可由迭代计算得出，例如用新取值数据更新 x* 和 s*， 直至过程收敛。当稳健平均值和稳健标准差的第三位有效数字在连续两次迭代中 不再变化时，即可认为过程是收敛的。

这是一种可用计算机编程实现的简单方法。 算法A统计方法对一定比例的离群值不敏感，其失效点约为25%（见表8）。 当 MADex() 为0，数据总体中有极端离群值时，初始 s* 可能显著降低对离群值的 耐受力。当数据总体中离群值比例预期超过20%，或当初始 s* 受极端离群值的 不利影响

2)如能力评定不用稳健标准差，使用 MADe 并在迭代过程中不更新 s*。如 能力评定使用稳健标准差，可使用具有更高效率的统计方法（见表9）得出的估 计值代替s*并在迭代过程中不更新 

一组能力验证数据若有n个结果，例如50个，可以在模板（表7）中，在 31和32行中间插入20个空行。将数据重新输入到C列，然后选定输入的数据， 按选定区域排序，将其他列的空白单元格分别向下填充，即可自动得到迭代结果

稳健统计方法稳健性的高低，与该方法对离群值的敏感性和稳健统计量本身 的离散性质有关，有时也与对微小众数的敏感性（不敏感即耐受）这一特性有关。 稳健统计方法可用三个特性量来描述，即失效点、效率和微小众数耐受力

失效点是数据组中允许离群值的最大比例，是一个统计估计量耐受离群值的 度量，高失效点意味着耐受离群值的能力越强。表8给出了附录C中所涉及的不同 统计方法的失效点和对微小众数的耐受力。

所有统计估计量都有取样方差，即估计值会随不同轮次能力验证计划而变化。 即使所有参加者都是有能力的，参加者结果分布不会出现离群和子集，从一轮至 另一轮，各轮统计量的估计值也会发生变化，这种变化可用方差表示。

而每一种 统计估计量具有不同的方差。稳健统计方法基于理论假设，对偏离分布中心较远 的数据进行修正，以降低其对估计量的影响。当总体数据为正态分布时，稳健统 计估计量比经典统计估计量（样本均值和标准偏差）具有更大的方差。表9给出 了附录C中不同统计估计量的相对效率

表9结果表明没有任何一种统计方法对所有情况都是完美的。对正态分布数 据，总体均值和标准偏差虽是最优，但当有离群值时会失效

通常样本估计值与总体参数实际值之间的差异会随样本量减少而增大。如果 能力验证计划利用参加者的公议值评价参加者的能力，参加者数量通常应大于30； 

当参加者数量小于20时，由于公议值确定的指定值的不确定度相对较大，不可忽 略，导致能力评定不可靠[5]。例如，当样本数为30时，样本离散性的估计值与总 体标准差的差异，在95%置信水平时高达25%以上，而随着样本数的减少，其差异 更大。所以对于参加者较少的能力验证计划，一般不推荐利用参加者结果分散性 的公议值来进行能力评定，理想情况下可使用独立于参加者的、有明确溯源途径 的方法确定指定值，如用配方法或由有证参考值给出。能力评定标准差也最好基 于外部标准，如专家判断或适用性目标（fitnessforpurpose）。如果使用预先 确定的指定值和评定标准，即使仅有一个参加者，能力验证也可进行。此种类型 的实验室间比对被称为“一对一”能力验证或测量审核，在很多情况下非常有用， 如校准。 

当不能使用独立于参加者的、有明确溯源途径的方法确定指定值时，指定值 或/和能力评定标准差可能需要利用参加者公议值得到。如果参加者数量过少， 能力评定可能变得不可靠，需要考虑设定能力评定中参加者的最少数量。

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当参加者数据中有离群值时，宜优先采用稳健统计，但对于数据量较少的情 况通常并不推荐使用。参加者较少（如少于18家）的能力验证计划，宜优先使用 经典统计方法，可使用离群值检验，先剔除离群值，然后计算均值和标准偏差。 

不同的数据量可使用不同的离群值检验方法。可用Grubbs检验对一个离群值 和对同一方向的两个离群值同时进行剔除，Grubbs检验及其他检验需要预先规定 可能的离群值个数，但可能由于有多个离群值而失效，这对于参加者结果数 p?10 时非常有用（取决于离群值的可能分布）。 

注1：对分散性的估计在剔除离群值后需特别谨慎，因为估计值会偏低。当 基于99%或以上置信水平进行剔除时，偏倚通常不严重。 注2：大多数指定值和分散性的单因子稳健估计量在 p?12 可接受。