基于主成分分析的实验室比对中检测能力的综合评价
实验室间比对和能力验证结果的分析报告
实验室间比对和能力验证结果的分析报告质管办为了通过适时开展比对试验和能力验证等质量控制活动，对检测质量及其过程的有效性进行监控，保证检测工作的质量，确保检测结果的准确、可靠、有效，或者为无法溯源的检测设备和标准物质提供评价测量结果的可靠证据，依据《实验室资质认定评审准则》和本中心《质量手册》、《程序文件》要求，2009年我中心参加了上级部门组织的实验室间比对和能力验证，定期开展内部质量控制活动，采用有证标准物质测定、留样再测、平行样测定、空白对照试验等进行人员和方法的比对。
现将2009年的质量控制结果报告如下：一、质量控制方法1、外部质量控制（1）参加国家碘缺乏病参照实验室组织的县级实验室盐碘外质控考核；（2）参加福建省疾病预防控制中心（实验室间比对）乙肝病毒血清标志物质控考核；（3）参加泉州市疾病预防控制中心组织的实验室卫生检测质量考核。
（4）接受福建省技术监督局计量认证监督评审现场试验考核。
2、内部质量控制（1）组织人员和方法比对；（2）开展检测过程平行样、空白试验；（3）抽查检测报告，考核平行样、空白试验是否符合规定要求。
二、质量控制内容和结果1、参加国家碘缺乏病参照实验室组织的县级实验室盐碘外质控考核，见表1。
表1 盐碘外质控考核结果2、参加福建省CDC（实验室间比对）乙肝标志物质控考核，见表2。
表2 乙肝病毒血清标志物质控考核结果3、参加泉州市疾控中心组织的实验室卫生检测质量考核，见表3、表4。
表3 酱油中总酸、氨基酸态氮考核结果表4 标准菌株微生物鉴定考核结果4、内部组织的人员比对和方法比对，见表5、表6。
表5 微生物留样再测结果表6 内部考核样品考核结果5、平行样、空白试验。
抽查25份检测原始记录，其平行样的相结相差均符合相关检验方法的精确度要求，符合率100%，每批样品检测均做空白对照试验，符合检测方法的要求。
6、2009年3月份通过省技术监督局组织的监督评审组的现场试验考核，共考核个样品（标本）41个项目。
实验室比对结果评价方法
山 东 化 工 收稿日期：２０１８－０８－０６作者简介：侯美倩（１９８８—），女，山东菏泽人，助理工程师，主要从事分析检测工作。
实验室比对结果评价方法侯美倩（北京北达燕园微构分析测试中心有限公司，北京海淀 １０００８４）摘要：本文详细介绍实验室人员比对、方法比的、仪器比对、能力验证、测量审核等比对结果评价方法。
并且给出了这些方法详细的计算公式、判断参考值以及判断方法。
关键词：实验室比对；人员比对；Ｆ检验与ｔ检验；Ｅｎ值；ｚ值中图分类号： 文献标识码：Ａ 文章编号：１００８－０２１Ｘ（２０１８）２０－００６０－０３ 实验室每年会组织和参加各种比对，实验室间比对如能力验证、测量审核等，实验室内比对如人员比对、设备比对、方法比对等。
正确的评价比对结果是比对活动中非常关键的环节。
本文将对实验室常见的比对活动结果评价进行详细介绍，并且给出了这些方法详细的计算公式、判断参考值以及判断方法。
１ 允差判断实验室进行盲样考核时常用到有证质控样品，部分标准质控样品证书中给出了允差，只要在允差范围内，结果即为满意，否则为不满意。
例：水质汞标准质控溶液（标物号：ＧＳＢ０７－３１７３－２０１４，批号：２０２０４０）标准值Ｘ为６．０６μｇ／Ｌ，允差ΔＸ为±０．６９μｇ／Ｌ（ｋ＝２）。
检测值ｘ在（５．３７～６．７５）μｇ／Ｌ即为满意。
没有有证质控样品时，实验室考核实验员（一般为新入职或转岗实验员）时也可用允差法判断被考核检测员检测结果是否满意。
一方为经验丰富的实验员，一方为考核实验员，两人对同一样品进行分析。
以经验丰富的实验员的检测值Ｘ为标准值，按照检测方法的允差ΔＸ、被考核检测员检测结果ｘ进行判断：ΔＸ＜丨Ｘ－ｘ丨时结果为不满意，ΔＸ＞丨Ｘ－ｘ丨时结果为满意。
ΔＸ＝丨Ｘ－ｘ丨时是否满意则根据参考标准规定进行判定。
２ Ｆ检验与ｔ检验Ｆ检验的目的在于比较两组数据精密度也即随机误差是否存在显著性差异。
ｔ检验的目的。
在于比对两组数据平均值的准确度。
基于主成分分析法的综合评价
基于主成分分析法的综合评价吕效国;余跃【期刊名称】《集团经济研究》【年(卷),期】2007(000)03S【摘要】引言综合评价方法是运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，目前比较常见的方法有：基于指标值相对化处理的加权平均综合法、基于指标值相对化处理的综合记分法、基于指标值相对化处理的距离法、基于指标值函数化处理的加权平均综合法、基于指标值标准化处理的加权平均综合法。
这些综合评价方法通常是运用多项指标综合说明分析对象的状态，从感觉上，研究者总是想使评价指标体系尽可能地多包含一些指标，似乎这样就可以使综合评价更为全面，但事实上并非如此，首先，指标越多计算也就越复杂，发生计算错误的可能性也就越大；其次，指标之间往往存在着一定的相关性，指标越多，各指标所反映信息重叠的可能性越大；最后，指标之间的差异才是选择指标多寡的关键。
【总页数】2页(P246-247)【作者】吕效国;余跃【作者单位】南通大学理学院副教授;南通大学理学院教师【正文语种】中文【中图分类】F272.5【相关文献】1.基于主成分分析法和核主成分分析法的机器人全域性能综合评价 [J], 赵京;李立明2.基于主成分分析法构建的住院老年脑卒中患者护理复杂度综合评价模型研究 [J], 曹闻亚;常红;赵洁;范凯婷;李旭颖;王秋华;严群;郭淑英3.福建省全面建成小康社会综合评价分析——基于主成分分析法和综合指数法 [J], 吴晓倩;李城恩;施建华4.基于主成分分析法综合评价不同干燥工艺对香菇干燥特性和品质的影响 [J], 高雪;金鑫;毕金峰;胡丽娜;樊一鸣;辛广5.基于模糊综合评价和主成分分析法的岩溶流域水资源承载力评价 [J], 陈丽;周宏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
实验室间比对和能力验证结果的分析报告
实验室间比对和能力验证结果的分析报告实验室间比对和能力验证是用来评估实验室的分析能力和结果的准确性的重要工具。
通过比对实验室之间分析结果的一致性和能力验证的结果，可以评估实验室的技术水平，识别潜在问题，并采取相应的措施进行改进和提高。
以下是实验室间比对和能力验证结果的分析报告。
一、实验室间比对结果的分析实验室间比对是将相同样本分别送往不同实验室进行测试，然后对比实验室之间的分析结果。
通过分析比对结果，可以了解实验室之间的差异性和一致性，并评估实验室的准确性和可靠性。
根据实验室间比对的结果可以得出以下结论：1.实验室之间的一致性程度：根据比对结果可以评估实验室之间的一致性程度。
如果实验室之间的结果一致性较高，说明实验室的测试方法和设备都是可靠的，并且实验室操作人员的技术水平也较高。
如果实验室之间的结果一致性较差，可能存在实验室操作人员的技术能力差异或者测试方法和设备的差异，需要进一步分析和探讨差异的原因。
2.实验室水平评估：通过实验室间比对的结果，可以评估各个实验室的技术水平和结果的准确性。
如果一些实验室的结果与其他实验室有较大的偏差，可能说明该实验室存在一些技术问题或者实验室内部的质量控制体系存在缺陷，需要进行改进和提高。
3.问题识别和改进：实验室间比对的结果也能帮助发现实验室的问题和潜在的改进点。
如果实验室间比对的结果显示一个实验室的分析结果与其他实验室偏离较大，可能需要进一步调查这个实验室的分析方法、设备和人员培训等方面是否存在问题，及时采取措施进行改进。
二、能力验证结果的分析能力验证是通过给定样本参加一个标准化的比对试验来评估实验室的分析能力。
能力验证的目的是验证实验室是否能够准确分析给定样本，并评估实验室的准确性和可靠性。
1.准确性评估：能力验证的结果可以评估实验室的准确性。
如果实验室的结果与给定样本的真实值较接近，说明实验室的分析能力较强，结果较准确可靠。
如果实验室的结果与给定样本的真实值较大的偏离，说明实验室存在一些准确性问题，需要进一步分析和改进实验室的分析方法和设备。
能力验证实验室内比对结果的判定原则
能力验证实验室内比对结果的判定原则在能力验证实验室内进行比对测试时，判定原则是非常重要的，它们是判断测试结果是否合格、可靠和有效的依据。
以下是一些常用的判定原则，以确保实验室内比对结果的准确性和可信度。
1.重复性判定原则：重复性是指多次独立测试得到的结果之间的一致性。
在实验室内进行比对测试时，必须确保测试方法和条件的稳定性和一致性。
只有当重复测试所得结果之间的差异在可接受的范围内时，才能认定该结果具有良好的重复性。
2.准确性判定原则：准确性是指测试结果与真实值的接近程度。
在能力验证实验室内，通常使用已知浓度的标准物质或参考物质进行比对测试，以验证实验室所使用的仪器和方法的准确性。
仪器校准和标准物质的使用方法都应符合国家或国际标准，以确保测试结果的准确性。
3.线性判定原则：线性是指在一定范围内，测量结果与被测物质的浓度之间的关系是直线。
在实验室内进行比对测试时，应该使用适当的标准曲线或校准方法来验证所使用的仪器的线性程度。
只有当标准曲线具有良好的线性关系时，才能认定测试结果具有可靠性。
4.灵敏度判定原则：灵敏度是指仪器能够检测到的最低浓度或最小变化量。
在能力验证实验室内，应该通过比对测试来确定仪器的灵敏度。
测试结果应该表明，仪器能够检测到最低浓度或最小变化量，并且结果的可信度在可接受的范围内。
5.特异性判定原则：特异性是指对于特定物质，仪器只检测目标物质，而不受其他物质的干扰。
在实验室内进行比对测试时，应该使用适当的选择性方法来验证仪器的特异性。
测试结果应表明，仪器只检测到目标物质，而不产生误报或漏报。
6.稳定性判定原则：稳定性是指仪器在一定时间内或在特定环境条件下能够保持测量结果的一致性。
在实验室内进行比对测试时，应该对仪器的稳定性进行验证。
测试结果应表明，仪器能够在一定时间或特定环境下保持稳定的测量结果。
7.偏倚判定原则：偏倚是指测量结果与真实值之间的差异。
在实验室内进行比对测试时，应该通过对已知浓度的标准物质或参考物质进行比对测试，以评估测量结果是否存在系统性偏倚。
实验室间比对和能力验证结果的分析报告
实验室间比对和能力验证结果的分析报告实验室间比对和能力验证是检测实验室的质量控制和保证的重要环节。
通过比对实验室间的测试结果，可以评估实验室的准确性和可靠性，以及其能否满足质量管理要求。
本文将以一个实验室间比对和能力验证结果的分析报告为例，进行详细描述。
报告概述在本次实验室间比对和能力验证中，对A实验室和B实验室进行了对照组和实验组的测试结果比对和能力验证。
通过比对结果的分析，评估实验室的测试准确性和可靠性，并为实验室提供改进的建议。
比对结果分析1.数据统计对A实验室和B实验室的对照组和实验组测试结果进行了统计分析。
结果显示，在对照组测试中，A实验室的准确性高于B实验室，实验组测试中，B实验室的准确性高于A实验室。
这表明两个实验室在不同测试项目上有不同的测试能力。
2.准确性评估通过对比对组和实验组的测试结果，计算了两个实验室的偏倚和准确度。
结果显示，在对照组测试中，A实验室的偏倚低于B实验室；而在实验组测试中，B实验室的偏倚低于A实验室。
这表明两个实验室在测试结果的一致性上存在差异。
3.精密度评估通过计算重复测试的结果，评估了两个实验室的精密度。
结果显示，在对照组测试中，A实验室的重复测试结果的方差小于B实验室；而在实验组测试中，B实验室的重复测试结果的方差小于A实验室。
这表明两个实验室在结果的稳定性上存在差异。
能力验证结果分析1.准确性评估通过与参考标准值的比较，计算了A实验室和B实验室的准确度指标。
结果显示，A实验室的准确度指标高于B实验室。
这说明A实验室在测试准确性方面具有较好的能力。
2.精密度评估通过计算重复测试的结果，评估了A实验室和B实验室的精密度。
结果显示，A实验室的重复测试结果的方差小于B实验室。
这说明A实验室在结果的稳定性方面具有较好的能力。
改进建议1.对于A实验室，在实验组测试中存在准确性低于B实验室的情况。
建议A实验室加强质量管控措施，如加强仪器校准和维护，加强人员培训等。
主成分分析综合评价应该注意的问题
主成分分析综合评价应该注意的问题随着科学技术与质量活动的日益深入，统计学在质量评价管理中发挥了重要作用，以及汇总多维数据，将它们归纳为有限数量的衡量变量。
在这些方法中，主成分分析（PCA）是最常用的一种，它可以有效地压缩原始数据，并将其转换为可以三维可视化的表示形式。
PCA 是一种有用的工具，可以帮助改进和提高质量管理的工作效率和效果。
然而，在使用PCA进行综合评价时，应该注意一些问题，以确保评估的准确性和可靠性。
首先，评估者必须正确地确定动因和衡量变量的范围，它们是确定主要因素和价值的关键因素。
其次，应检查衡量变量之间的相关性，以确定其评价影响和贡献程度。
此外，应评估数据的质量，以确保数据准确，并采取必要措施来纠正任何质量问题。
最后，当选择PCA时，应检查数据中的噪声水平，排除有害因素并正确校准结果。
除了上述注意事项之外，PCA还可以用来识别待评价对象的关键特征，以及识别重要关联的变量和因素。
识别这些特征可以帮助理解影响指标的因素，从而有效地实施绩效评估。
此外，评估者还可以利用PCA来比较受评价对象之间的差异性，以及对其影响因素的衡量。
最后，需要强调的是，PCA并不能像多元统计分析那样涵盖更多的变量，但它可以帮助识别出评价的关键结构，从而有助于绩效管理的有效实施。
基于上述原因，在使用PCA进行综合评价时，必须首先认真考虑上述注意事项，以确保有效的绩效评估结果。
总而言之，PCA在质量管理中发挥了重要作用，但在使用PCA进行综合评价时，必须注意确定衡量变量范围、检查衡量变量相关性、评估数据质量、检查数据中的噪声水平等因素，以确保评估结果的准确性和可靠性。
而且，识别PCA所测量的特征可以有效实施绩效评估，而PCA还可以帮助比较受评价对象之间的差异性，以及对其影响因素的衡量。
此外，在实施PCA前，还需要深入了解PCA的本质，以及PCA评价的局限性，并提前了解不同因素对结果的影响，以获得准确判断。
因此，只有掌握这些问题，才能使PCA对绩效评价产生有效效果。
基于主成分分析的综合评价
基于主成分分析的综合评价作者：戚淑兰来源：《商》2016年第24期摘要：研究综合评价研究问题关于社会、环境、经济等很多领域，是将事物的时效性，准确性，经济性以及满意性等方面进行评价的过程。
这要经过一定的途径将许多评价指标值合成一个综合性的评价指标值，从而进行综合评价。
主成分分析是一种重要的统计分析方法，它不仅可以想办法把原来很多具有一定相关关系的指标重新组合成一组新的且相互之间没有关系的指标，而且还能显示出比较客观的权重。
关键词：主成分分析；综合评价；环境污染；工业发展；spss.一、引言评价是一个综合咨询、计算和观测等方法的一个综合分析的过程。
但是这个过程需要评价者做出相应的指示。
综合评价就是将事物的准确性，时效性，经济性以及满意性等方面进行评价的过程。
但是评价者在评价这个过程中很容易主关干预，造成评价的结果偏离原来的结果。
多元统计分析是探讨多维变量总体，总体的每一个个体都可用p项指标来表示，虽然指标多能够描述详尽，显示细腻的一方面；但由于指标很多就较易造成分不清主次，对研究的对象很难做一个直接清楚的判断。
而主成分分析作为综合分析的一种统计方法，能够比较好的保证评价的结果是客观的。
主成分分析作为了一种比较科学的、客观的评价方法。
使综合评价的结果更加的科学，更加的实效。
二、研究背景人类的生产及生活过程与环境资源和生态环境有着很强的关系。
随着科学技术与经济的发展，人民生活水平的提高，工业的发达，废弃废料的排放造成很大程度的环境破坏和环境污染。
中国作为一个发展中国家，随着改革开放和经济的高速发展，环境污染也随之呈加剧之势。
经济发展与环境污染已经成为一个越来越重要的话题。
现在我们国家处于经济转型期，要把经济效益、环境保护以及产业结构相结合起来，形成经济新常态。
运用主成分分析综合评价的方法，寻找各省市经济发展、工业产值与环境污染状况之间的关系，而且对评价结论进行了解释。
三、主要思路经过探讨指标体系里面的结构关系就可以把许多个指标转换为相互之间没有关系的、含有初始指标的大部分内容的少数的几个综合性指标，运每个主成分的方差贡献率对那些指标加权得到综合评价得分。
基于主成分分析的综合评价模型
基于主成分分析的综合评价模型在数据分析领域中，主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的降维技术，它能够将高维的数据转化为较低维的数据，并保留数据的主要信息。
基于主成分分析的综合评价模型则是在PCA的基础上，对多个评价指标进行综合评价的模型。
本文将介绍基于主成分分析的综合评价模型的原理和应用。
一、主成分分析（PCA）简介主成分分析是一种通过线性变换将原始数据转化为低维空间的技术。
它通过找到数据中的主要方向，将数据投影到新的坐标系中，使得投影后的数据具有更好的可解释性和区分性。
主成分分析的基本步骤包括特征值分解、选择主成分和投影计算。
二、综合评价模型的构建方法基于主成分分析的综合评价模型的构建方法包括数据准备、特征值分解、主成分选择和综合评价计算。
首先，需要收集和整理待评价的指标数据，并进行归一化处理，以消除不同指标之间的量纲差异。
然后，对归一化后的指标数据进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
接下来，选择主成分，可以根据特征值的大小顺序，选择前几个特征值对应的特征向量作为主成分。
最后，利用选定的主成分对原始指标数据进行投影，得到综合评价结果。
三、基于主成分分析的综合评价模型的应用举例以某酒店为例，我们希望对其服务质量进行综合评价。
我们收集了以下几个指标作为评价依据：员工态度、服务速度、设施条件和价格水平。
首先，对这些指标进行归一化处理，然后进行特征值分解。
假设得到的特征值分别为λ1、λ2、λ3、λ4，对应的特征向量分别为v1、v2、v3、v4。
根据特征值的大小顺序，我们选择前两个特征值对应的特征向量作为主成分。
然后，我们利用选定的主成分对原始指标数据进行投影计算，得到综合评价结果。
假设原始指标数据为X1、X2、X3、X4，对应的投影结果为Y1、Y2。
最后，通过采用某种评分方法，将投影结果转化为能够描述酒店服务质量的综合评价得分。
四、基于主成分分析的综合评价模型的优势与不足基于主成分分析的综合评价模型具有以下优势：首先，可以将多个指标融合为一个综合指标，简化评价过程；其次，可以消除不同指标之间的量纲差异，减小指标权重确定的困难。
实验室间比对情况分析及效果评价
科技创新收稿日期：2019-03-15作者简介：李晓璐，女，汉族，河北省水文水资源勘测局，工程师。
摘要对河北省水环境监测中心组织开展的实验室间比对情况进行分析及评价，通过实验室间比对验证检测能力，对检测过程是否满足预定目标的能力进行确认，提升检测水平和检测质量，为进一步加强实验室质量控制提供依据。
关键词实验室；比对情况；检测方法为进一步加强质量管理，保证检测数据的准确性、可靠性，河北省水环境监测中心组织开展了多次实验室间比对检测。
通过实验室间比对可验证检测能力，对检测过程是否满足预定目标的能力进行确认，提升检测水平和检测质量。
本文以河北省水环境监测中心和廊坊分中心对大清河冀津缓冲区的控制断面安里屯进行的实验室间比对为例，对其过程和效果进行分析评价，为进一步加强实验室质量控制提供依据。
1.实验室比对过程1.1现场采样省中心人员现场勘察了大清河冀津缓冲区控制断面安里屯的情况，拍摄了断面照片。
省中心和廊坊分中心同步采样，取垂线位置中泓、测点位置水面下0.5m 用采样器采取水样，严格加强质控措施，一并取现场平行样和全程序空白。
将样品分装到多个采样瓶，按规定要求分别加入相应的固定剂（如HNO3、H2SO4、NaOH 等）摇匀，贴好标签，并做好现场采样记录。
严格执行《水环境监测规范》、“七项制度”等规范，规范采样、规范质控、规范保存、规范运输，从各个环节保证了同步性、规范性。
1.2比对项目对水温、pH 值、溶解氧、化学需氧量、氟化物、砷、挥发酚、镉、氯化物、硝酸盐氮和六价铬11个参数进行比对监测。
1.3仪器设备所用主要仪器设备为温度计、pH 计、TTL-800型萃取净化振荡器、7220N 分光光度计、TAS-990原子吸收分光光度计、AFS-830原子荧光光度计等。
1.4检测方法本次检测采用水温（GB13195-1991）、pH 值(GB6920-1986)、溶解氧（HJ506-2009）、化学需氧量(HJ828-2017和HJ /T399-2007）、氟化物(HJ488-2009)、砷(SL327.1-2005)、挥发酚(HJ503-2009)、镉(GB7475-1987)、氯化物(GB11896-1989)、硝酸盐氮(SL84-1994)和六价铬(GB7467-1987)分析方法。
如何有效利用主成分分析进行综合评价.
如何有效利用主成分分析进行综合评价摘要：由于主成分分析在多元统计分析中的降维作用，使之在社会、经济、医疗、生化等各领域运用越来越广泛，但由于传统主成分分析方法的局限性导致了一些问题的产生。
这些问题吸引了许多领域专家的关注，并具有针对性的提出了一些不同的改进方法。
本文介绍了主成分分析的基本和性质，并整理了近年来主成分分析在综合评价应用中遇到的普遍问题并整理验证了认同率较强的一些改进方法，以供大家研究学习。
关键词：主成分分析；综合评价；均值化1引言1.1研究的背景和意义随着生产力的不断进步，生产方式由外延式扩张转化为追求经济效益的内涵式发展，以致在生产过程中必须考虑经济效益的各个方面，如生产力水平、技术进步、资源占用等情况，并需要就综合各方面的因素进行综合评价。
评价是根据确定的目的来测定对象系统的属性，并将这种属性变为客观定量的计值或者主观效用行为，整个过程离不开评价者的参与，而综合评价作为评价的一种也需要评价者做出相应反应或指示，而很多综合评价过程易受到评价者的干预，使评价结果产生偏差。
主成分分析能将高维空间的问题转化到低维空间去处理【9】，使问题变得比较简单、直观，而且这些较少的综合指标之间互不相关，又能提供原有指标的绝大部分信息。
而且，伴随主成分分析的过程，将会自动生成各主成分的权重，这就在很大程度上抵制了在评价过程中人为因素的干扰，因此以主成分为基础的综合评价理论能够较好地保证评价结果的客观性，如实地反映实际问题。
主成分综合评价提供了科学而客观的评价方法，完善了综合评价理论体系，为管理和决策提供了客观依据，能在很大程度上减少了上述不良现象的产生。
所以在社会经济、管理、自然科学等众多领域的多指标体系中，如节约型社会指标体系、生态环境可持续型指标体系、和谐社会指标体系、投资环境指标体系等，主成分分析法常被应用于综合评价与监控【6】。
综上所述，对综合评价指标体系理论进行研究，既有理论上的必要性，更有实践中的迫切性。
实验室间比对试验结果分析评价
实验室间比对试验结果分析评价摘要】目的：通过实验室间比对活动验证各参比实验室的检验检测能力。
方法：用GB5750-2006《生活饮用水标准检验法》规定的方法对水样中铁、锰、铅、铜、铬、氯化物、硫酸盐进行检测；采用稳健统计法（robust）对检测数据进行统计分析，用Z分数对参比实验室检测结果进行评价。
结果：8个参比实验室共提供56个检测数据，检测数据满意率为89.3％。
结论：开展实验室间比对能力验证活动，可发现检测分析中存在的问题，通过原因分析提出纠正措施并实施整改，不断提高检验检测水平。
【关键词】实验室；比对；结果分析【中图分类号】R446 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2016）17-0370-02实验室间比对是权威机构或上级部门对实验室能力验证的一种质量技术活动，是能力验证的主要方法之一，室间比对可判别一个实验室的检验检测能力和质量控制水平[1]。
为掌握梧州市辖区疾病预防控制机构实验室的真实测试能力，2015 年 9 月按计划实施了一次实验室间比对能力验证活动。
本次实验室间比对活动共有8个实验室参加，提供分析检测数据 56个，对这些检测数据进行统计了分析，评价如下。
1.材料和方法1.1 比对样品选用国家标准物质研究中心有证标准物质，制作成模拟合成水样作为比对样品。
1.2 样品的均匀性抽取一定数量的样品，按CNAL/AG04：2003文件[2]要求进行测试，结果采用F检验法进行了均匀性检验，被测试样品间无显著性差异，样品的均匀性满足实验室间比对试验的要求，可以用于实验室间比对。
1.3 样品发放样品发放到辖区内各县(市)、区疾控中心，每间实验室发放相同样品2份。
1.4 检测项目检测模拟合成水样中铁、锰、铅、铜、铬、氯化物、硫酸盐共 7 个项目。
1.5 检测方法规定参比实验室必须采用GB5750-2006《生活饮用水标准验法》[3]进行检测。
1.6 评价方法用稳健统计法（Robust）计算Z分数，用Z比分数对参比实验室的检测结果进行评价。
实验室间比对、能力验证结果评价和期间核查结果判定方法
实验室间比对、能力验证结果评价和期间核查结果判定方法1.目的为了不断提高实验室的技术能力和管理水平，满足《检测和校准实验室能力的通用要求》之规定，保证质量体系持续有效的运行。
2.范围本方法适用于检测中心内参加实验室间比对、能力验证结果的评价和运行检查的结果判定。
3.内容3.1实验室间比对结果的评价方法3.1.1比对结果n E 值的计算222112U U x x E n +-=式中：n E —结果判定值；1x —本实验室测量结果；2x —比对实验室测量结果；1U —本实验室测量结果不确定度；2U —比对实验室测量结果不确定度。
3.1.2比对结果n E 值的判定若n E ≤1，则说明本实验室测量能力验证属满意结果；若n E ＞1，则说明本实验室测量能力验证属可疑结果；需查找原因，重新进行能力验证；必须制定纠正预防措施查找原因，重新进行能力验证。
填写《实验室比对和能力验证评审报告》交质量组保存。
3.2实验室内运行检查结果的判定3.2.1使用参考标准进行运行检查时的结果判定为：12Re 2≤+-=f Lab n U U Xx E式中：n E —结果判定值；x —测量值；X —标准值；Lab U —实验室测量结果不确定度；f U Re —参考标准的测量不确定度。
若n E ≤1，则说明本实验室测量设备状态水平良好；若n E ＞1，则说明本实验室测量设备可能存在问题；需查找原因，重新核查。
4.2.2 使用留样再测的方法进行运行检查时的结果判定为：12212≤-=U x x E n式中：n E —结果判定值；2x —留样的测量值；1x —上一次测量值；U —实验室测量结果不确定度。
若n E ≤1，则说明本实验室测量设备状态水平良好；若n E ＞1，则说明本实验室测量设备可能存在问题；需查找原因，重新核查；必须制定纠正预防措施查找原因，重新进行能力验证。
填写《实验室间比对或能力验证分析报告》交质量部保存。
4.实验室能力验证结果的评价对参加国家认可委组织的能力验证,可以根据收到认可委验证计划报告，填写《实验室比对或能力验证分析报告》交质量部保存。
主成分综合评价模型
主成分综合评价模型引言：主成分综合评价模型是一种常用的多指标综合评价方法，可以用于评估和比较不同对象或方案的综合性能。
本文将介绍主成分综合评价模型的基本原理、应用领域以及优缺点，并结合实际案例进行说明。
一、主成分综合评价模型的基本原理主成分综合评价模型是一种基于统计学原理的多指标综合评价方法。
首先，通过对多个指标的测量或观测，计算得到各个指标的原始数据。
然后，通过主成分分析方法，将这些指标进行综合，得到一组主成分。
最后，根据主成分的贡献率，对不同对象或方案进行综合评价。
主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将原始数据转化为一组互相无关的主成分。
主成分的选择是基于其解释方差的能力，通常选择前几个主成分，使其累计贡献率达到一定阈值。
主成分的计算和选择可以使用各种统计软件进行实现。
二、主成分综合评价模型的应用领域主成分综合评价模型在各个领域都有广泛的应用，包括经济、环境、工程、管理等方面。
以下是几个常见的应用领域：1. 经济领域：主成分综合评价模型可以用于评估不同地区或国家的经济发展水平。
通过选取合适的经济指标，如GDP、人均收入、失业率等，可以对不同地区或国家的经济综合实力进行比较和评价。
2. 环境领域：主成分综合评价模型可以用于评估环境质量。
通过选取合适的环境指标，如空气质量指数、水质指标、土壤污染程度等，可以对不同地区或场所的环境质量进行综合评价。
3. 工程领域：主成分综合评价模型可以用于评估工程项目的综合效益。
通过选取合适的评价指标，如投资回报率、工期、质量等，可以对不同工程项目进行综合评价，从而帮助决策者做出合理的决策。
4. 管理领域：主成分综合评价模型可以用于评估企业或组织的综合绩效。
通过选取合适的绩效指标，如销售额、利润率、员工满意度等，可以对不同企业或组织的综合绩效进行比较和评价，从而指导管理决策。
三、主成分综合评价模型的优缺点主成分综合评价模型具有以下优点：1. 可以综合考虑多个指标的信息，避免了单一指标评价的局限性。
主成分分析在综合评价中的应用
四川农业大学商学院课程论文《数据处理方法》课程论文论文题目：主成分分析在综合评价中的应用成员1：工作：分数：成员2：工作：分数：成员3：工作：分数：成员4：工作：分数：2013-5-14主成分分析在综合评价中的应用摘要本文根据2007年各地区国有及国有控股工业企业主要经济效益指标的统计数据，进行主成分分析并选取三个主成分，运用主成分对各地区进行综合排名。
运用K均值聚类，得出的结果与主成分综合排名进行比较，结果相当吻合，主成分分析可广泛运用于经济指标数据分析。
关键字：主成分分析经济效益指标综合排名分类Application of Principal Component Analysis in the analysis of Economic Data Xionghao, Information and Computing Science, 20109271Yang Xiaotao, Information and Computing Science, 20109281Zou Huimin, Financial Management, 20118795Zhao Wenqin, Financial Management, 20118793Abstract: according to the 2007 state-owned and state holding industrial enterprises in various areas of the main economic benefit index statistics, principal component analysis and three principal components and using the principal component comprehensive ranking for all regions. Using k-means clustering, and the results comparing with principal component comprehensive ranking and the results are consistent, principal component analysis data analysis can be widely used in economic indicators.Key words: principal component analysis ;Comprehensive ranking ;Classification1.问题描述经济数据分析结果对国家的宏观调控与企业决策有着至关重要的作用。
基于主成分分析的综合评价研究
基于主成分分析的综合评价研究一、本文概述主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）作为一种多元统计分析方法，通过线性变换将原始数据集中的多个相互关联的变量转换为少数几个互不相关的主成分，从而实现对数据集的降维处理。
这一方法既简化了数据结构，又保留了原始数据中的主要信息，因此在多个领域得到了广泛应用。
本文旨在探讨基于主成分分析的综合评价研究，通过深入分析和研究主成分分析的理论基础、应用方法及其在综合评价中的实际应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
本文将对主成分分析的基本理论进行梳理和阐述，包括主成分分析的基本原理、数学模型、计算方法以及优缺点等。
在此基础上，进一步探讨主成分分析在综合评价中的应用方法和步骤，包括评价指标体系的构建、数据的预处理、主成分的计算和解释以及最终评价结果的生成等。
本文将以实际案例为基础，分析主成分分析在综合评价中的具体应用和效果。
通过对案例的深入剖析，展示主成分分析在解决实际问题中的有效性和实用性，同时也探讨其在应用中可能存在的局限性和挑战。
本文将对主成分分析在综合评价中的未来发展进行展望，探讨其在新技术、新方法不断涌现的背景下如何与其他方法相结合，进一步提高综合评价的准确性和有效性。
也期望通过本文的研究，能够激发更多学者和实践者对主成分分析在综合评价中的研究和应用兴趣，共同推动该领域的发展和进步。
二、主成分分析基本理论主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种广泛使用的统计方法，它通过线性变换将原始数据集中的多个相关变量转化为少数几个独立的综合变量，这些新的综合变量称为主成分。
主成分分析旨在减少数据集的维度，同时保留数据中的主要变化特征。
方差最大化：主成分分析通过寻找数据集中方差最大的方向来提取主成分。
方差越大，说明该主成分包含的信息量越多，对数据集的代表性也越强。
协方差为零：主成分之间是相互独立的，即它们的协方差为零。
实验室间比对和能力验证结果的分析报告完整版
实验室间比对和能力验证结果的分析报告 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】湖北华源包装有限公司实验室间比对和能力验证结果的分析报告为了通过适时开展比对试验和能力验证等质量控制活动，对检测质量及其过程的有效性进行监控，保证检测工作的质量，确保检测结果的准确、可靠、有效，或者为无法溯源的检测设备和标准物质提供评价测量结果的可靠证据，依据《实验室资质认定评审准则》和公司《质量手册》、《程序文件》要求，2011年我组织了实验室间比对和能力验证，定期开展内部质量控制活动，采用有证标准物质测定、留样再测、平行样测定、空白对照试验等进行人员和方法的比对。
现将2011年的质量控制结果报告如下：一、质量控制方法：1、外部质量控制（1）接受省技术监督局计量认证监督评审现场试验考核。
2、内部质量控制：（1）组织人员和方法比对；（2）开展检测过程平行样、空白试验；（3）抽查检测报告，考核平行样、空白试验是否符合规定要求。
二、质量控制内容和结果：1、参加省技术质量计量认证监督物理数据鉴定考核，见表1表1 物理数据鉴定考核记录2、参加省质量技术监督局组织的产品卫生检测质量考核，见表23、内部组织的人员比对和方法比对，见表3表3 内部考核样品考核结果4、平行样、空白试验。
抽查25份检测原始记录，其平行样的相结相差均符合相关检验方法的精确度要求，符合率100%，每批样品检测均做空白对照试验，符合检测方法的要求。
5、2011年11月份通过省技术监督局组织的监督评审组的现场试验考核，共考核个样品（标本）10个项目。
三、讨论1、开展实验室间比对活动，组织人员或方法比对在实验室内进行平行样的试验等实验室质量控制活动，都是实验室质量控制的有效方法。
对于可溯源的物理分析和不可溯源的卫生检验，比对和能力验证活动都可提供评价其测量结果可靠性的证据，同时也可证实实验室比对和卫生检测质量考核活动，组织人员比对和方法比对，通过考核平行样、空白试验等开展内部质量控制活动，符合公司质量管理体系有关质量控制规定的要求。
实验室间比对和能力验证结果的分析报告完整版
实验室间比对和能力验证结果的分析报告完整版实验室间比对和能力验证结果的分析报告 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】湖北华源包装有限公司实验室间比对和能力验证结果的分析报告为了通过适时开展比对试验和能力验证等质量控制活动，对检测质量及其过程的有效性进行监控，保证检测工作的质量，确保检测结果的准确、可靠、有效，或者为无法溯源的检测设备和标准物质提供评价测量结果的可靠证据，依据《实验室资质认定评审准则》和公司《质量手册》、《程序文件》要求，2011年我组织了实验室间比对和能力验证，定期开展内部质量控制活动，采用有证标准物质测定、留样再测、平行样测定、空白对照试验等进行人员和方法的比对。
现将2011年的质量控制结果报告如下：一、质量控制方法：1、外部质量控制（1）接受省技术监督局计量认证监督评审现场试验考核。
2、内部质量控制：（1）组织人员和方法比对；（2）开展检测过程平行样、空白试验；（3）抽查检测报告，考核平行样、空白试验是否符合规定要求。
二、质量控制内容和结果：1、参加省技术质量计量认证监督物理数据鉴定考核，见表1表1 物理数据鉴定考核记录2、参加省质量技术监督局组织的产品卫生检测质量考核，见表23、内部组织的人员比对和方法比对，见表3表3 内部考核样品考核结果4、平行样、空白试验。
抽查25份检测原始记录，其平行样的相结相差均符合相关检验方法的精确度要求，符合率100%，每批样品检测均做空白对照试验，符合检测方法的要求。
5、2011年11月份通过省技术监督局组织的监督评审组的现场试验考核，共考核个样品（标本）10个项目。
三、讨论1、开展实验室间比对活动，组织人员或方法比对在实验室内进行平行样的试验等实验室质量控制活动，都是实验室质量控制的有效方法。
对于可溯源的物理分析和不可溯源的卫生检验，比对和能力验证活动都可提供评价其测量结果可靠性的证据，同时也可证实实验室比对和卫生检测质量考核活动，组织人员比对和方法比对，通过考核平行样、空白试验等开展内部质量控制活动，符合公司质量管理体系有关质量控制规定的要求。
实验室比对结果评价方法
实验室比对结果评价方法实验室比对结果评价方法1t 检验法检验法可用于分析样本数n 较小的检测数据平均值间的差异性（一般要先做F检验）。
适用于实验室人员比对、仪器比对、方法比对等。
实例：由同一检测人员在相同试验环境、相同检测方法下，针对同一标准硬度块分别采用HR150 洛氏硬度计与 HW187.5 万能硬度计进行硬度测试（在测试前应对硬度计进行校难，确保硬度计满足使用要求）。
测试结果见表1(可以双击放大)根据表 1，差值的算术平平均值：0.06样本均方差：采用 t 检验法，给定显著性差异α=0.05，自由度 n- 1=4，查 t分布表得λ=2.78，计算t值,由于 t＜λ，所以两台仪器检测数据无显著性差异，此次比对结果为满意结果。
2En 值判断法En 值可用于判断两个测量值之间的一致性，特别适用于有标准值或参考值的比对试验，如标准物质比对、指定参考实验室的实验室间比对等。
实例：指定参考实验室的实验室间比对，以一家权威实验室为参考实验室，采用较为稳定的改性沥青防水卷材切割成均匀的试件作为比对样品，将各个实验室在指定环境、方法、结果修约情况下得到的数据与权威实验室的数据进行对比。
其中一家实验室1 与参考实验室 2 的一组数据结果见表 2。
(可以双击放大)3CD 临界值法CD 临界值法适用于当无法提供合理的测量不确定度评定结果，而用于该检测的标准中有关于该方法的重复性限σr，再现性限σR 时的比对试验。
实例：水泥化学成分分析标准物质比对，采用有证国家标准物质普通硅酸盐水泥作为比对样品，由不同实验室用相同的检测方法检测出的化学成分含量与标准值进行对比。
其中一家实验室与标准值的一组测试数据见表3。
(可以双击放大)所以检测项目2 的比对结果为不满意结果，实验室应针对检测项目2进行原因分析并执行纠正措施。
4专业标准判断法专业标准判断法适用于当 En 值与 CD 值均不可取，而相应专业标准中有规定测试结果允许差Δ 时的比对试验。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
换成 ｚ值样本矩阵 ， 就单个指标而言 ； ｚ值越小测量
值 越 精确 ， 小为 ０ Ｏ ， 最 ．０ Ｚ值小 于 １Ｏ ， ．０ 表示 测试 结 果 有很 好 的准 确度 和精 密度 ； 小 于等 于 ２Ｏ 则 ｚ值 ．０， 表 示实 验 结果 有 较 好 的 准 确 度 和 精 密 度 ； Ｚ值 大 于 ２ 为 问题 结果 ； 大 于 ３， 离 群 结 果 。ｚ值 的计 ， Ｚ值 为
据转 化为 正数 。
２ ２ 求 各指标 的相关 矩 阵 ．
ｚ值大小相 同， 正负符号 相反其代表 的检测能 力一致 ， 因此在进行 主成分 分析数据标 准化之前 ， 要对 ｚ值进行处理 ， 即用绝对值 的方法将表中的数
利用 Ｓ Ｓ Ｐ Ｓ软件 的 Ｆｃｏ分 析 ， 先得 到 ９个 参 ａｔ ｒ 首 数 间的相 关 系数 ， 见表 ２ 。
ｉｅ ｒ ｃｌ ｃ ｄ ５ｌ ｏａｏ ｉｅ ｒ ａｕｄｂ ｌｓ ｏ ｅ．Ｓ ｎ ｅ ｃｌｅｔ ｇｃｐ ｂｌｉｓ ｆ ｉ ｔ ｓ ｅ ｏ ｅｔ ， ａ ｒｔ ｊ ｎｄａｅｖｌｅ ｙｐｕ ｗ ｒ ｙ ｔ ｔ ａ ｔｓｎ ａａ ｉｔ ｆ ｉ ａ ｌ ｅ ｂ ｙ ｒ ｏ ｐ ｈ ｉ ｉ ｉｅ ｏ ｄ －
Ａｂｓ ｒ ｃ ： Ｂａ ｅ ｎ ｔ ａｕ ｆｌｂｏａ ｏ ｙ ｃ ｍｐ ｒ ｔ ｎ，ｂ ｓｎ ｒｎｃｐ ｌ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｓ ａ ａ ｙ ｉ ｔａ ｔ ｓ ｄ ｏ ｈｅ Ｚ ｖ ｌｅ ｏ ａ ｒ ｔｒ ｏ ａ ａｉ ｏ ｙ ｕ ｉ ｇ ｐ ｉ ｉ ａ ｏ ｏ ｅ ｔ ｎ ｌｓｓ， ｔ ｅ Ｚ ｖ ｌ ｅ ｏ ａ ａ ｔｒａ ｅ ｄ ｂ ｓ ｄ ｄ ｍｅ ｓｏ ａ ．４ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｓｗｈ ｃ ｅ ｅ ｔ ｇ ｔ ｅ ｔ ｓｉ ｇ ｃ ｐ ｂ ｌ ｈ ａｕ ｆ９ ｐ ｒ ｍｅｅ ｒ ｅ ａ ｅ ｉ ｎ ｉｎ １ ｏ ｏ ｅ ｔ ｉ ｈ ｒ ｆ ｃｉ ｈ ｅ ｔｎ ａ ａ ｉ— ｌ ｎ
Ｃｏ ｒ ｈ ｎ ｉｅ ｅ ａｕ ｔ ｎ ｏ ｅ ｔ ｇ ｃ ｐ ｂ ｌ ｉ ｓ ｏ ａ ｏ ａ ｏ ｙ ｃ ｍｐ ｒ ｔｏ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｖ ｌ ａｉ ｎ ｔ ｓｉ ａ ａ ｉ ｔ ｆｌｂ ｒ ｔｒ ｏ ａ ａ ｉｎ ｏ ｎ ｉｅ ｂ ｓ ｄ Ｏｌｐ ｉ ｃ ｐ ｌｃ ｍｐ ｎ ｎ ｓ ａ ａ ｙ ｉ ａ ｅ ｉ ｒｎ ｉ ａ ｏ ｏ ｅ ｔ ｎ ｌ ｓｓ
Ｓ ａ— ｉｇ，Ｚ ＮＧ ｎ — ｉｎ ，Ｔ ＡＮ Ｊ— ｈ ｎ ＵＮ Ｃ ｉ ｌ ｎ ＨＡ Ｙｏ ｇ ｘａ ｇ Ｉ ｉ ｃ ｕ （ ｏ ｅｅｏ ｇｏ ｏ ， ｈ ｎ ｏ ｇＡ ｒ ｕｔｒｌ ｎｖｒｉ ，Ｔ ｉ ｎ２ １ １ ，Ｃ ｉａ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｒｎｍｙ Ｓ ａｄ ｎ ｇｉ ｌ ａ Ｕ ｉｅｓｙ ａ’ａ ７ ０ ８ ｈｎ ） ｌ Ａ ｃ ｕ ｔ
实验 室组 织 了 由 ５家 国 内同行 中心参 加 的 ９个 小 麦 品质指 标 的 比对 实 验 ， 用 Ｓ Ｓ １ ． 利 Ｐ Ｓ ３ ０软 件 包 中 的
对应 的变 量 为 Ｘｉｉ ， …５ ｊ ， …９ ， ｉ ＝１ … （ ，＝１ … ） 因为
量纲 不 同不 能 比较 ， 以需将 原 始 变 量 ｘ值 进 行 标 所 准化 ， 除量 纲使其 具 有 可 比性 。将 ｘ样 本 矩 阵 转 消
两 个 或多个 实 验 室 对 相 同 或 类 似 被 测 物 品进 行 校 准／ 测 的组 织 、 检 实施 和评 价 ¨ 。通过 比对 ， 不仅 能 够评 价实验 室 的检 测 能力 ， 还可 从 统 计 数 据 中分 析 出准 确度 的影 响 因素 ， 控 制检 测 质 量 的 有效 适 用 是
基金项 目 ： 国家 自然科学基金 （ 目编号 ：０ ７ ２０ 。 项 ３ ６ １７ ）
仅 限于单 一参 数 的评 定 ， 法 对 多参 数 进 行 综 合评 无
孙彩 玲 ， ： 于主成 分分 析 的 实验 室 比对 中检 测 能 力的综 合评 价 等 基
１９ １
定 。参 照 主成 分分 析 法 在 其 他 方 面 的应 用 ， 中心 我
！＝ ！
Ｃ ２—１ ５ ／ Ｎ１ ３ ２ Ｎ
实
验
室
科
学
第１ ５卷
第 ２期
２１ ０ ２年 ４月
Ｌ ＡＢＯＲＡＴＯＲＹ Ｓ Ｉ Ｃ ＥＮＣ Ｅ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ ２ １１ ． Ａｐ ． ０１ ｒ２ ２
基于主成 分分析的实验 室 比对 中检测能力的综 合评价
孙彩玲 ，张永祥 ，田纪春
一
都得到了广泛应用 ， 例如宋江峰等利用 主成分研究 了 ６个甜糯 玉 米罐 头品种 的 ３ ６种挥 发性 物质 ； 田贺
等 研究 了茶 蔗属植 物 果 实 品质 １ 指标 并 提 出了 ２个
３个 主成分 。。 。
种 高级 多元统 计 方 法 ， 究 如何 通 过 原来 变 量 的 研
ｆ ｒｌ ｂ ｒ ｔ ｒ ｒ ａｕｅ ｍｐ ｒ ｏ ａ ｉ ｎ ａ ｋ ｄ，ｗｈ ｌ ｅ ａ ｏ ａｏ ａ ｅ ｖ ｌ ｄ ｉ ｅ ｓ ｎ ｌ ｙ ａ ｄ ｒ ｎ ｅ ｙ ｔ ｉｅ，ｃ ｒｅ ｐ ｎｄｎｇｐａａ ｔｒｏ ｅ ｅ ｃ ｏ ｏ ｏ ｒ ｓ ｏ ｉ ｒ ｍｅ ｅ ｆｔ ａ ｈ ｃ ｍｐ — ｈ ｎ ｎ ｒ ｎ ｌ ｓｓ ｄ． ｅ ｔａ ｅ ａ ａｙ ｉｅ Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ： ｐ ｉ ｃｐ ｌｃ ｍｐ ｎ ｎ ｓ ａ ａ ｙ ｉ ；ｌｂ ｒ ｔｒ ｏ ｄｓ ｒｎ ｉ ａ ｏ ｏ ｅ ｔ ｎ ｌｓｓ ａ ｏ ａｏ ｃ ｍｐａａ ｉｎ；ｔ ｓｉ ｇ ｃ ｐ ｂｉ ｔｅ ｙ ｒ ｔｏ ｅ ｔｎ ａ ａ ｌ ｉｓ；ｃ ｍｐ ｅ ｅ － ｉ ｏ ｒ ｈ ｎ
（ 东农 业 大学 农 学院 ，山 东 泰 安 山
摘
２ １ １） ７０ ８
要 ：在实验室 间比对 Ｚ值的基础上 ，利用主成 分分析法 ，将 ９个参数 的 ｚ值 通过 降维 ，提取 了反映综合
检测能力的 ４个主成分 ，对参加 比对 的 ５个实验室加权评分 ，客 观地评 价了不 同实验室综 合检测 能力并进 行
１ ２ ０
…
实 验 室 科 学
２ ３ ６ ３ ． １ ， ４ ． ５ ， 主 成 分 的贡 献 率 ． ８ ， ＝１ ７ ０ 入 ＝１ １９ ４个
＋ Ｘ （ｉ ，， ｐ ＝１２ …Ｐ） 。此时 ， 为第一 主成 Ｙ称
分 ， 为第二 主成 分 ， Ｙ 称 以此类 推 Ｙ 称 为第 Ｐ主成 。 分 。进行 主成 分分 析 的 目的之 一是 为 了减少变 量 的 个 数 ， 般不 会取 Ｐ个 主 成分 ， 是取 ｍ＜ ， 体可 一 而 ｐ具
到 ８ ％ 以 上 为 宜 。 由表 ３看 出 ， 。 ． ４ ， ＝ ０ 入 ＝３ ７ ５
表 ３ 总方差分解表
由表 ５得到 ４个 主成分 的线 性表达 式 为 ：
Ｆ１ ＝０．３ ３ —０．１ ９Ｚ２ ２ Ｚ１ ８ ＋０．１ ４ ４ Ｚ３ —０． ４７ ０ Ｚ４ ＋
０． ５ — ３ ８ ７ Ｚ５ ０． ０ Ｚ６＋０． ７ －０． ３ Ｚ８ ８ ７ Ｚ７ ２９ －０． ６ ９ ５ Ｚ。；
Ｆｃ ｒ ａｔ 分析¨ 将 ９个参数的 ｚ ｏ ， 值通过降维 ， 提取 了
反 映综 合 检测 能 力 的 ４个 主成 分 ， 参 加 比对 的 ５ 对 个 实验 室 加权评 分 ， 观地 评 价 了不 同实 验 室 综 合 客 检 测 能力 ； 同时分析 出每 个 主成分 对 应 的参数 ， 检 对 测 实验 室 质量起 到 了较 好 的质 量 控 制作 用 ， 可 供 也
了排名 ，同时分析 出每个主成分对应的参 数。
关键词 ：主成分分析 ；实验室间 比对 ；检测能力 ；综合评定
中 图分 类 号 ： ２ ３ １ Ｏ １ ． 文献 标 识 码 ： Ｂ ｄｉ１．９ ９ ｊｉ ｎ １７ — ３５ ２ １ ．２ ０ ７ ｏ：０ ３ ６／．ｓ ．６ ２ ４ ０ ．０ ２ ０ ．３ ｓ
少数 几个 线性组 合来 解 释随机 向量 的方差 一协 方差
检测 实 验 室 应 定 期 组 织 或 参 加 实 验 室 间 的 比 对 。实 验室 间 比对就是 按 照预 先规 定 的条 件 ， 由
结构 ， 将数 据 降维但 不至 于丢失 很 多信息 的前 提下 ， Ｐ个变 量 的大部分 变量 能够 由它们 的 ｋ个 主成 分 （ ｋ
０． ８ Ｚ６—０．３ ７ ９４ ５ Ｚ７＋０．０ ６ ２ Ｚ８＋０．２５ Ｚ ２ ９；Ｆ４＝
０． ２ ＋０． ５ ５３ Ｚ１ ２ ７Ｚ２ ＋０． ８ —０．１ Ｚ４ ９ ７ Ｚ３ ６１ —０． １ ４８ Ｚ５ ＋
０。 ７ —０． ０８ Ｚ －０． ８ 一０． ５６ Ｚ９ ｌ ５ Ｚ６ ０ １ ８ ＺＲ ０ 。
累计接 近 １０ 。所 以本研 究确定 ４个 主成 分 ， ４ ０％ 表 是软件 输 出的主 成 分载 荷 矩 阵 ， 主成 分 代 表 性 不 各 强 。为使各 主成 分 所代 表 的变 量更 加 典 型 ， 正 交 经 旋转后 ， 杂 的因子变 得更 为简 洁 ， 表 ５ 复 见 。
视实际情况而定 ， 通常以所取 ｍ使得累积贡献率达
Ｆ２ ０． ５ ：一 ５ ４Ｚ１ ＋０． ４ ＋０． ５１ ４９ Ｚ２ ０ Ｚ３ —０． ９ Ｚ４ ９６ —０． ８ １３ Ｚ５ ０． ５ Ｚ６ — ０１ —０． ２ ＋０． ３ Ｚ８ ３ ２ Ｚ７ ９７ —０． ６ Ｚ９； ０５ Ｆ３＝一 ０． ５ Ｚ ５ ３ －０． ０９ －０． ４９ Ｚ ８ Ｚ， ０ ＋０． ８ 一０． １ ３ Ｚ ０２１ Ｚ 一
ｓｖ ｖ ｌ ａｉｎ ｉ ｅ ｅ ａ ｕ ｔｏ
在 很 多领域 的研究 中 ， 了客 观 全 面地 分 析 问 为
年来 也 在食 品加工 、 交通 运输 、 医学 、 农业 、 理学 等 心
题 ， 要记 录多个 指标 并考 虑众 多 的影 响 因素 ， 样 常 这 的数 据虽 然可 以提 供 丰 富 的信 息 ， 同时 使得 数 据 但 的分 析工 作 更 趋 复杂 化 ｊ １。主 成 分 分 析 （ Ｃ 是 Ｐ Ａ）