ГОСТ ISO/TS 22117-2013
8.3.6 Использование z-показателей
8.3.6.1 Общие положения
Обычным и широко распространенным методом, используемым в проверке квалификации
лабораторий, является система z-показателей. поскольку их относительно легко вычислить и
интерпретировать (см. ISO/IEC 17043. В.З).z-показатель указывает, на сколько стандартных
отклонений находится данное значение от среднего, например z-показатель 2 представляет
значение, которое равно 2о , где о - стандартное отклонение от среднего.
Как показано на рисунке 1, данные со стандартизованным нормальным распределением
имеют 95 % значений в пределах 2 о от среднего и 99.7 % значений в пределах 3 о. Результаты с
z-показателем выше 2 считают сомнительными, в связи с тем, что только 5 % правильных
измерений будет отличаться от приписанного значения. Результаты с z-показателем выше 3
считаются неудовлетворительными, поскольку только 0.3% правильных измерений будет
отличаться от приписанного значения (см. ISO/IEC 17043. В.4).
8.3.6.2 Целевое стандартное отклонение для расчетов z-показателя
Расчет z-показателя использует целевое значение для стандартного отклонения. Это целевое
стандартное отклонение определяет масштаб приемлемой изменчивости лабораторий для каждого
конкретного испытания. То же самое стандартное отклонение следует использовать в последующих
проверках квалификации и так. чтобы показатели можно было сравнивать от проверки к проверке.
Существует ряд методов для установления целевого стандартного отклонения, приведенных в (9J,
ISO/IEC 17043, В.З и ISO 13528.
8.3.6.3 Параллельные результаты в системах z-показателей
Расхождения между результатами участников возникают из межлабораторной изменчивости,
атакжеизвнутрилабораторнойизменчивости.Внутрилабораторнаяизменчивостьили
внутрилабораторная дисперсия представляет собой изменчивость измерений, выполненных одной и
той же лабораторией на одном и том же образце, и является свойством, присущим
микробиологическим исследованиям. Внутрилабораторная изменчивость измеряется дисперсией
повторяемости.
Когда лаборатория-участница сообщает о параллельных результатах для одного испытуемого
материала, это может потенциально сместить остальные данные, полученные от других участников.
Например, если 10 аналитиков из одной и той же лаборатории все испытывали один и тот же материал
(образец), который изначально был неправильно разбавлен, то все 10 результатов будут неверными. Такое
количество неверных результатов включается как часть в общее количество данных и может сместить все
остальные результаты. Чтобы избежать такой систематической погрешности, в общий анализ данных
следует включатьтолько по одному результату от каждой лабораториидля получения распределения.
Если лаборатория-участница получила параллельные результаты на одном и том же образце,
эти результаты должны сообщаться по отдельности, а не как среднее значение. Там где
организаторами программы допускается только один результат от каждого участника, то для
сообщения необходимо выбрать отдельный результат до того, как исследование завершится и
результаты будут известны.
8.3.7 Другие способы оценки показателей
8.3.7.1 Общие положения
Хотя z-показатели очень часто используются для оценки результатов программы проверки
квалификации, полученных разными методами, для определенных программ могут подойти другие
методы оценки.
Например, в случае образцов с низкими показателями (например, питьевая вода)
статистическая оценка может быть основана на модели, которая прогнозирует случайные изменения.
По формуле Пуассона определяют «низкий» или «высокий» уровень концевых («хвостовых»)
подсчетов. Низкие или высокие результаты могут получиться неожиданно и случайно в любой
лаборатории, но накопление таких концевых результатов указывает на плохие показатели.
Преимущества и недостатки такой модели в статистическом анализе обсуждается в [17].
Для программ, в которых ожидается высокий уровень, можно пользоваться правилом
0.5togio или методом процентилей, а для программ с незначительным количеством участников
потребуется метод абсолютного отклонения медианы. Эти методы описаны в 8.3.7.2 - 8.3.7.4.
8.3.7.2 Применение правила 0,5 1одю
Систему оценок, основанную на правиле 0.5 log-)о- можно использовать для подсчета колоний
по [13]. 95 %-ные доверительные интервалы от среднего количества колоний составляют не более
чем ± 0.5 logю КОЕ. Внутренние проверки контроля качества для микробиологических лабораторий
требуют параллельного подсчета колоний, чтобы показать согласования был не более чем 0,5 1одю
11