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[供应]办理CMA/CNAS实验室认证有什么要求

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产品产地：江苏南京
产品品牌：南京邦道咨询
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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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办理CMA/CNAS实验室认证有什么要求详细信息

办理CMA/CNAS实验室认证有什么要求

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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s*。注：方法2)将算法A的失效点提高到50%，能处理较高比例的离群值。 C.2.1.4.2算法AEXCEL实现过程 1)数据输入假设某次能力验证计划有30个结果，在B1单元格输入“序号”，在B2-B31 生成一个序列1-30，在C1单元格输入“排序”，再将30个数据输入工作表的C 列，将C1-C31选中，在“数据”菜单中选择“排序”，排序依据选择“以当前选定区域排序”，得到这组数据的非降序列。在B32-B36分别输入 x*、S*、?、 x* + ?、x*-? （见表6）。

3)模板应用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 (resistancetominormodes)。

失效点—数据组中允许离群值的最大比例，在该比例之下，估计量不受影响，反之将导致估计量失效。效率—某统计估计量的方差除以相应最小方差估计量的方差，其结果倒数即为该统计估计量的效率。微小众数耐受力—统计方法耐受小众偏离数据（通常小于样本数据量的20%）的能力。

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。

注1：这里使用的失效点的定义是:正态分布数据总体中的一部分数据被替换成“+无穷大”，但估计值不会向无穷大移动的数据占总体数据的比例。

例如，数据集里50%以下的数据被“+无穷大”替换，中位值依然在未被替换的数据里面。注2：样本均值和标准偏差可能会因为1个离群值而受影响。中位值、 MADe 和Q/Hampel方法的稳健方法能耐受较大比例的离群值。使用迭代标准偏差的算法 A和 nIQR 的失效点为25%。

当离群值比例过大（如大于20%）时，经典或稳健方法都可能得到不合理的指定值和能力评定标准差估计值，需谨慎使用。 C.3.2相对效率（relativeefficiency）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。

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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