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通常从总体样品中随机抽取10个或10个以上样品进行均匀性检验，每个样品 在重复条件下至少检测两次。可使用 0.3sptS?? 准则（ sS 为样品间标准差， ?pt 为 能力评定标准差）和 F 检验进行评价

注1：重复性条件是指在同一实验室，由同一操作员使用相同的设备，按相 同的测试方法，在短时间内对同一被测对象相互独立进行的测试条件[1]。 

注2： F 检验是两个正态总体方差一致性检验，它是样品间方差与样品内方 差的比较。

为了确保 F 检验的结果符合能力验证的要求，应在对参加者结果进行 统计处理取得能力评定标准差 ?pt 后，再将方差分析的所得的 sS （见公式B.10）， 按 0.3sptS?? 准则进行检验。测量方法的重复性标准差与能力评定标准差之比， 通常应小于0.5，即 rS <0.5 ?pt。 

注3:根据均匀性 F 检验的统计假设，样品间的均方应大于或等于样品内的 均方，即 MSMS12? ，所以计算的 F 值应 ? 1。

但在不均匀性很小时，由于测量数据 的随机波动， F 值有可能出现＜1的现象。若 F ＜1，但仍很接近1时，可将样品 间标准差视为0。

倘若 F 值远小于1，这可能是由某种不正常的因素造成，如测量 方法的精密度、样品内部不均匀、或样品的制备和测量不符合重复性条件等。这 时不能以简单的 F ＜ 12Fff(，)? 为依据判定样品是均匀的，而应查找问题的原因， 并采取相应的措施

注3：不稳定样品与不均匀样品的处理相似。首先应调查出现不稳定的原因， 必要时在能力评定中对不稳定性产生的影响进行适当修正。

若不稳定性是由系统 误差造成，则应考虑修正指定值；若不稳定性是由随机误差造成，则考虑修正指 定值的不确定度或能力评定标准差

对于已知指定值的能力验证物品，如标准物质/标准样品，或先前能力验证 计划留存的物品，为了检验物品在存储或运输条件下是否保持稳定

能力验证的统计方法需考虑数据特性（定量、定性、解释等）、统计假设和 误差性质，以及预期参加者结果数量。同时统计设计应考虑参加者结果的评价方 式。 

基于不同的参加者结果评价方式，统计设计考虑也有所不同，常见如下： 1)若将参加者结果与预先确定的参考值和预先确定的限值（如最大允许误 差，或法规规定值）进行比较，统计设计需考虑有途径能够获得参考值和限值， 同时考虑能力评定方法。 2)若将参加者结果与公议值确定的指定值的差值和预先确定的限值进行比 较，统计设计需要考虑如何利用公议值确定指定值，以及确定限值和能力评定方 法。 3)若将参加者结果与公议值确定的指定值的差值和能力评定标准差比较， 统计设计需考虑指定值和能力评定标准差的合理性，同时考虑能力评定方法。 

4)若将参加者结果与指定值进行比较，同时考虑参加者的测量不确定度， 统计设计时需考虑如何获得指定值及其不确定度，同时还需考虑将如何参加者的 测量不确定度用于结果