ГОСТ ISO Guide 35—2015
Приложение В
(справочное)
Примеры
В.1 Общие положения
Приведенные в этом приложении примеры предназначены главным образом для демонстрации применения
статистических подходов, изложенных в разделах 7—10. Поэтому большинство примеров вырезано из их контек
ста. Они представляют результаты так. как они получены на практике, и показывают, как эти данные обработаны в
соответствии сданным стандартом. Статистические рекомендации данного стандарта являются общими по свое му
характеру и не всегда представляют оптимальное решение для конкретной проблемы. В оценке данных имеет ся
много дополнительных аспектов (например, проверка достоверности данных, обнаружение выбросов, оценка
указаний неопределенности на достоверность, численная устойчивость алгоритмов программного обеспечения),
которые находятся вне компетенции данного стандарта, но могут быть также важны, как выбор «правильного»
статистического подхода.
Некоторые стандартные образцы сертифицируют (аттестуют) с использованием средств калибровки или
данных, полученных при приготовлении этих СО. Примеры таких калибровок можно найти в доступной литературе, и
поэтому они опускаются в этом приложении. Большинство проблем, встречающихся в этих проектах, относится
больше к применению GUM. чем к конкретным вопросам производства СО.
В контекстеданного стандарта невозможно привести примеры полных программ сертификации (аттестации).
Такие примеры будут полезны только для небольшой группы изготовителей СО. Отчеты о сертификации (отчеты об
аттестации), доступная литература вместе с рекомендациями, данными в настоящем стандарте, формируют
подходящую основу для разработки программ сертификации (аттестации).
В этом приложении отдельные части проектов сертификации (аттестации) были переработаны для иллю
страции ключевых статистических рекомендаций. Уместность этих примеров должна рассматриваться в контексте
заявлений, сделанных в начале этого подраздела. Хотя даны исследуемые параметры или матрица, ни в одном из
случаев на способ по оценке данных, например исследования однородности, тот или иной показатель не оказывал
влияния. Единственный критерий, применяемый к выбору этих примеров, — это то. чтобы данные подчинялись
более или менее распределению Гаусса.
В.2 Модель характеризации
Расширенная неопределенность ССО (АСО) IRMM IFCC 452 (у-глютамилтрансфвраза) (разработка Инсти
тута стандартных образцов и измерений и Международной федерации по клинической химии и лабораторной
медицине) (46] оценена путем объединения вкладов от характеризации, однородности и стабильности в общую
неопределенность значений параметра:
Использовался коэффициент охвата к = 2. Условия транспортирования выбирались таким образом, чтобы не
учитывать дополнительную неопределенность от нестабильности при транспортировании. Следовательно. usls= 0.
Все другие неопределенности выражены по отношению к значению параметра от характеризации.
Установлено, что неопределенность от характеризации партии uchar равна 0.61 % и и м и c/Ys равны 0,29 и
0,78 % отн. соответственно. Таким образом, установлено, что расширенная неопределенность l/CRM равна2:
Эта неопределенность основана на сроке хранения 6 лет. Срок хранения может быть увеличен, если будет
получено дальнейшее доказательство стабильности материала [46]. [47].
В.З Исследование однородности
В рамках проекта по разработке СО содержания хрома в почве проведено исследование однородности меж
ду экземплярами. В таблице В.1 приведены результаты исследования однородности.
Ucav -2/0.6 V -0.29- *0.78= =2,07% = 2.36 IU/L.
’ Относительные неопределенности можно объединять только в том случав, если все неопределенности
выражены по отношению к одному значению. В случае сомнения лучше объединять стандартные неопределен
ности, выраженные в абсолютных единицах.
2 Единица IU/L (международная единица на литр) — это единица активности ферментов.
48