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4.4.2.1对于定性结果和半定量结果，如果应用统计方法，必须与结果的特性相适应。 对定性数据[也称之为“分类”数据]，可采用直接将参加者结果与指定值进行比较的 技术。

如果两者相同，则结果是可接受的；如果不相同，可由专家判断参加者结果是 否满足预期用途。某些情况下，可审查参加者的结果，并确定该能力验证物品不适于 评估，或者指定值不正确。 4.4.2.2用于定性数据的技术也适用于半定量结果[也称为“顺序”结果]。顺序结果 包括很多类型，例如，响应为等级或排序、感官评价，或化学反应强度（如1+，2+， 3+，等）。有时，这些响应结果由数字表示，如，1=差，2=不满意，3=满意，4=良好， 5=优秀。 4.4.2.3对顺序数据，即使结果以数值表示，计算常规的总计统计量是不合适的。

因 为这些数值并不是基于区间尺度，也就是说，客观意义上，1和2间的差可能与3和 4间的差并不相同，因而不能解释其平均值和标准差的意义。因此，对半定量结果使 用诸如z比分数的统计量是不合适的。特定的统计量，如秩或顺序统计量，对顺序数 据是可以使用的。 

4.4.2.4描述出（或作图表示）所有参加者结果的分布，以及每一类结果的数量或百 分比，并给出总计统计量（如众数和极差）是适当的。根据与指定值的接近程度评价 结果的可接受性也是适当的，例如，结果落在指定值之上或之下一个数值范围内即为 可接受的。某些情况下，利用百分位数评估能力也是合适的，如，可以规定距离众数 或指定值最远的5%的结果是不可接受的。这些规则应根据能力验证计划的目的来确 定

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