ГОСТ РИСО 13528—2010
отклонение воспроизводимости
aR.
Лаборатории использовали различные методы и сами вычисляли
неопределенность. Неопределенность представлена в виде расширенной неопределенности. Данные,
представленные в таблице 8, расположены в порядке возрастания (неубывания), и лаборатории прону
мерованы в том же порядке. Значение
U
= 0 указывает на ошибку при вычислении неопределенности.
Есть несколько значений, которые требуют дальнейшего анализа, однако показать все критические
результаты на графиках невозможно. Обычно отрицательные значения не включают в графики, хотя их
используют при вычислениях. Эти данные дают пример регистрации отрицательных результатов в
соответствии с 4.6. хотя отрицательные значения содержания свинца в воде теоретически невозможны.
7.9.2 Приписанное значение и его неопределенность
Приписанное значение вычисляют в соответствии с 5.6 как робастное среднее арифметическое
результатов, используя алгоритм А приложения С.
X = х* = 6 0 5 ’10-10 моль/л.(24)
Вычисляют также робастное стандартное отклонение
s* = 142 • 10 10 моль/л.(25)
В соответствии с 5.6 стандартная неопределенность этого приписанного значения имеет вид:
их
= 1.23s*/ >/Г81 =13 • 10"10 моль/л.(26)
7.9.3 Стандартное отклонение оценки компетентности
Стандартное отклонение оценки компетентности получают в соответствии с 6.6 как робастное
стандартное отклонение
о = S* = 142 ’ Ю ’10 мопь/л.(27)
7.9.4 Рекомендации по интерпретации неопределенности приписанного значения
В соответствии с рекомендациями 4.2 неопределенность приписанного значения незначима, если
иу
£ 0,3гг.(28)
Для
их
= 1,25 •
s
*/J
p
и ст = s* легко подсчитать, что выражение (28) удовлетворяет неравенству
р > 16. Для 181 лаборатории (р = 181) критерий удовлетворен. Поэтому нет смысла для этих данных
рассматривать z-индекс в соответствии с 7.6.
7.9.5 Анализ данных для большого количества лабораторий с использованием графиков
на нормальной вероятностной бумаге
На рисунке 6 показаны результаты для 181 лаборатории в виде графика в соответствии с их про
центным рангом (см. 7.3) при использовании нормального масштаба. Результаты ниже 0 моль/л и выше
1600 110-10 моль/л не были использованы.
Значение z-индекса вычислено по формуле z = (х — 605)/142. Если значение z-индекса лаборато
рии выше 3.0 или ниже -3.0, его указывают рядом с соответствующим значением.
Интегральная функция распределения для нормального закона со средним 605 • 10"10 моль/л и
стандартным отклонением 142 • 10’ 10 моль/л показана на рисунке штриховой линией.
Крайние значения, используемые в робастном алгоритме, имеют вид:
х* — 1,5s‘ = 605 — 1.5 • 142 = 392 ■10’10 моль/л,(29)
х* + 1,5s* = 605 + 1,5 142 = 818 ■Ю ’10 моль/л.(30)
На рисунке 6 можно заметить, что точки отклоняются от пунктирной линии за границы области.
Это указывает на то. что результаты отобраны из разных нормальных совокупностей. Точки, располо
женные далеко от пунктирной линии, отобраны из совокупности с большей дисперсией, чем
дисперсия, соответствующая точкам, расположенным близко к линии.
На рисунке также видно, что результаты, которые дают значение z-индекса выше 3,0 или ниже
-3,0. расположены дальше от пунктирной линии. Это поддерживает заключение, что такие значения
z-индекса следует рассматривать как «сигнал действий». Возможна ситуация, когда при наличии боль
шого количества результатов, значения z-индекса для которых выше 3.0 или ниже — 3.0. все точки на
графике, как на рисунке 6. лежат близко к пунктирной линии. В таком случае график не позволяет рас
сматривать значение z-индекса как «сигнал действий».
26