ГОСТ ISO Guide 35—2015
Приложение A
(информационное)
Статистические подходы
А.1 Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA)
Рассмотрен случай, когда имеются о групп и каждая из них содержит л(членов. В идеальном случав число
членов в группах должно быть равным, но на практике эго не всегда имеет место. Некоторые данные могут «отсут
ствовать». и выражения составлены с учетом этих отсутствующихданных (20). (21) и рекомендованы в дополнение к
другим методам обработки неполных наборов данных. Следует отметить, что чем менее полным становится на бор
данных, тем хуже становится качество оценок.
Разброс данных можно выразить через суммы квадрата отклонений, известные также как «суммы квадра
тов». Эти суммы квадратов выражают разброс на разных (иерархических) уровнях в дисперсионном анализе [20].
Так называемые средние квадраты, полученные в ходе развернутой программы, можно преобразовать в диспер
сии следующим образом:
s^w(!hin ” ^ wKhin
(А.1)
s; =•
(А.2)
где
(А.З)
Если отсутствующих данных нет. nQстановится равным л. Представленный механизм позволяет приписать
разброс в измерениях различным составляющим неопределенности, влияющим на материал и измерительный
процесс. При отсутствии каких-либо влияний между группами ожидается, что sA2равно (близко) нулю. Если в сипу
причин, связанных с экспериментом, для sA2получено слегка отрицательное значение, оно принимается за нуль.
Пример — При исследовании однородности между экземплярами sA идентично стандартному от
клонению между экземплярами sbb Каждый экземпляр рассматривается как группа.
А.2 Случайные эффекты иерархического эксперимента: двухфакторный ANOVA
Эту модель применяют при использовании результатов измерительной кампании для подтверждения одно
родности. а также для характеризации материала. Эта схема эксперимента проиллюстрирована на рисунке А.1
для конкретного случая межлабораторных исследований. Если измерительная кампания состоит из нескольких
методов, план кампании остается, в сущности, одним и тем же.
Результаты можно выразить в виде уравнения:
= ц + А -8 в~е# .(А.4)
к результат экземпляра образцаj. представленный методом/лабораторией /;
погрешность мегода/лаборатории i.
погрешностьj испытуемой пробы внутри метода’1лаборатории
г.
погрешность измерений.
Оцениваемыми параметрами являются среднее по совокупности межлабораторное стандартное отклонение
sL, стандартное отклонение между экземплярами sbb и стандартное отклонение повторяемости sr Они связаны с
остаточными членами следующим образом:
SL = JSar(A ).
sbb= / ’ ar(S-)-
(A.5)
44
S, = ^ а г (е ч. ).