分析结果的统计处理与质量保证
卫生化学笔记：绪论 数据处理和质量保证
绪论预防医学：预防疾病，增进人群健康卫生化学：将分析化学的理论和技术应用于预防医学领域，探索化学物质（与人群健康相关）检测的新原理、新方法和新技术。
研究对象：与人群健康相关的化学物质。
样品特点：种类繁多，组成复杂，机体干扰大分析范围广：无机、有机分析；形态分析被测物质含量差别大：常量痕量卫生化学的作用：环境质量评价；环境因素与健康；微量元素与健康；食品安全与健康；制定卫生标准和执行卫生监督常用仪器分析方法（1）光谱分析法（紫外-可见吸收光谱法、分子荧光分析法、原子吸收光谱法）（2）色谱法（气相色谱法、高效液相色谱法）（3）电化学分析法（极谱法、微分电位溶出法）数据处理和质量保证误差——分析工作中，由于受到各种主客观因素的影响，所得到的分析结果与其真值之间存在一定的差值，即存在误差（error）一、分析误差1.分析误差的主要来源分析误差存在于分析的全过程：样品的采集和预处理；分析方法的选择；试剂的配制和使用；仪器的使用；样品的测定；数据的记录和处理；分析结果的表达了解误差来源的目的：（1）分析前制定措施以减少误差（2）分析中严格操作使误差最小（3）分析后合理估计误差大小2.误差的分类（一）随机误差1. 产生原因: 分析过程中偶然的、非确定性因素。
2. 特点: 单次测量时，正负和大小无规律。
无限多次重复测量时，呈正态分布。
对称性；抵偿性；单峰性。
3. 减小误差的方法: 多次重复测量取平均值（二）系统误差1. 产生原因：某些确定性的因素。
（1）方法（2）试剂、仪器（3）主观2. 特点：系统误差：正负、大小具有一定规律，重复测量时会重复出现。
系统误差可分为定值系统误差和变值系统误差。
化学测量中多为定值系统误差。
3. 消除方法：查明原因并改正，或确定大小予以校正。
（三）过失误差1. 产生原因：分析过程中的错误或过失。
2. 特点：正负或大小皆无规律。
3. 消除方法：加强责任心，认真记录实验中的异常现象，以便对实验数据进行正确的取舍。
质量统计与分析管理制度
质量统计与分析管理制度
是指为了确保产品或服务质量的持续改进和管理，对质量数据进行统计分析的相关规程和制度。
该制度通常包括以下内容：
1. 质量数据收集和记录：明确质量数据的来源、收集方法和记录方式，确保数据的准确性、完整性和可追溯性。
2. 质量数据统计方法：确定统计数据的分析方法，如均值、标准差、频率分布等，以及相应的统计工具和技术使用要求。
3. 质量数据分析和解读：规定质量数据分析的流程和方法，包括数据验证、异常数据处理、趋势分析、原因分析和改进措施等。
4. 质量报告和反馈：规定质量数据分析结果的报告方式和周期，以及质量问题及改进措施的反馈机制，以便及时采取相应的措施。
5. 质量目标和指标设定：明确质量目标和指标，并确定其达成的标准和时间要求，以便进行有效的绩效评估和持续改进。
6. 质量监督和审核：规定质量数据监督和审核程序，确保质量数据的真实性和可靠性，并定期进行质量管理体系的内部和外部审核。
7. 质量培训和沟通：制定相关培训计划和沟通机制，提升员工的质量意识和能力，确保全员参与质量统计和分析管理的工作。
质量统计与分析管理制度的目的是帮助组织有效地利用质量数据，及时发现问题、分析原因，并采取相应措施进行持续改进，以提高产品或服务的质量水平和客户满意度。
它是现代质量管理的重要工具和手段，对于不断提升企业的竞争力和市场形象具有重要意义。
分析数据的处理和分析工作质量保证概述
What is 城市轨道交通 urban rail transport
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• 随机误差 • (1) 特点 • a.不恒定 • b.难以校正 • c.服从正态分布(统计规律) • (2) 产生原因 • 实验室条件变化 • 分析者操作水平细微变化
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(±0.001/0.518)×100%＝±0.2% 表明测量的准确度后者比前者低10倍。所以在测量 准确度的范围内，有效数字位数越多，测量也越准 确。但超过测量准确度的范围，过多的位数是毫无 意义的。
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（三）有效数字各种类型的确定
1．实验过程中常遇到的两类数字
（1）数目：如测定次数；倍数；系数；分数
（2）测量值或计算值。
记录的数字不仅表示数量的大小，而且要正确地
反映测量的精确程度。
结果
绝对偏差
相对偏差 有效数字位数
0.51800
±0.00001
±0.002%
5
0.5180
±0.0001
±0.02%
4
0.518
±0.001
±0.2%
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有效数字的位数：直接与测定的相对误差有关。 例如称得某物重为0.5180克，它表示该物实际重量 是0.5180±0.0001克，其相对误差为：
(±0.0001/0.5180)×100%＝±0.02%
如果少取一位有效数字：
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c.试剂误差——所用试剂有杂质. 例：去离子水不合格；试剂纯度不够；强氧化剂长 期放置被氧化污染。
试验检测质量保障措施
试验检测质量保障措施.试验检测质量保障措施一、引言在科学研究和工业生产中，试验检测是非常重要的环节。
为了确保试验检测结果的准确性、可重复性和可靠性，必须实施一系列质量保障措施。
本文将重点讨论试验检测的质量保障措施，包括实验设计、仪器设备校准、样品采集与保存、数据分析和结果确认等方面。
二、实验设计实验设计是试验检测的基础，决定着整个试验检测的可信度。
在设计实验时，应该充分考虑以下几个方面：1. 研究目的明确：明确研究的目的和所要解决的问题，确保合理性和必要性。
2. 样品选择：选择能够代表被检测对象的样品。
3. 对照组设置：设置合适的对照组，进行对比分析。
4. 样本数量：通过合理的统计分析确定所需的样本数，保证结果的统计学意义。
5. 随机性：需要随机分配实验对象和处理方法，减少偶然误差的影响。
6. 重复性：进行适当的重复操作，以评估结果的可靠性和可重复性。
三、仪器设备校准仪器设备是试验检测的核心工具，其准确性和稳定性对结果的影响非常大。
因此，仪器设备的校准是试验检测质量保障的重要一环。
以下是一些常用的仪器设备校准措施：1. 内部校准：定期使用标准物质进行内部校准，确保仪器的准确性。
2. 外部校准：定期委托专业机构进行外部校准，以验证仪器的准确性和稳定性。
3. 仪器维护：定期对仪器进行维护和保养，保证其正常工作状态。
4. 日常检查：每次使用前进行检查，确保仪器设备没有损坏或失效。
四、样品采集与保存样品的采集和保存是试验检测质量保障的关键环节。
对于不同的检测项目，样品采集和保存的要求会有所不同，但一般需要注意以下几个方面：1. 采样方法：根据具体的检测项目和要求，选择合适的采样方法，以确保样品的代表性。
2. 采样器具：选择适当的采样器具，确保样品的卫生和无污染。
3. 采样时间：根据检测项目的特点，确定合适的采样时间，以尽量减少样品的变化。
4. 采样量：根据检测项目的要求，确定适当的采样量，保证结果的准确性和可靠性。
分析数据处理及分析测试的质量保证
n
(47.60 0.13)% (47.60 0.23)%
置信度越高，置信区间就越大，所 估计的区间包括真值的可能性也就 越大，置信度定在 95%或 90%。
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结论
置信度高，置信区间大。区间的大小反映 估计的精度，置信度的高低说明估计的把 握程度。
第30页/共60页
显著性检验 Significant Test
2.3 系统误差与随机误差
系统误差 （Systematic error)—某种固定的因素造成的误差 方法误差、仪器误差、试剂误差、操作误差
随机误差 （Random error)—不定的因素造成的误差 仪器误差、操作误差
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（一）系统误差（可定误差）:
由可定原因产生 1．特点：具单向性（大小、正负一定 ）
P=0.99 α=0.01
63.66 9·92 5·84 4·60 4·03 3·71 3·50 3.36 3.25 3.17 2.84 2.58
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2 平均值的置信区间
（confidence interval）
→ 对于少量测量数据，即
当 n有限时，必须根据t分布
→当n趋近∞时：
进行统计处理：
随机误差
第31页/共60页
少量数据的统计处理
3 显著性检验— Significance test (1) F检验法— F test
比较两组数据的方差s2
(2) t检验法— t test
丙 有限数据的处理：
平行测定 4 次
x x1, x2 , x3... 计算
估计
x1, x2 , x3...
没有系统误差， = T
有系统误差， T
第三章分析数据处理与分析工作质量保证
第三章分析数据处理与分析工作质量 保证
•3.1误差的分类与来源
•二、 偶然误差 •它是由某些偶然的、不确定因素引起的误差。 •例如测定条件（实验室的温度、湿度、气压等）的 瞬时、微小的变动；分析者对各份试样处理时的微 小差别、天平或滴定管读数的不确定性等。
第三章分析数据处理与 分析工作质量保证
2020/12/7
第三章分析数据处理与分析工作质量 保证
•教学目的
•1、掌握误差的来源、分类和性质。 •2、掌握准确度和精密度的含义、表示方法以 及两者的关系。 •3、熟悉有效数字的概念、取舍和运算规则。 •4、熟悉随机误差的分布及特点。 •5、熟悉有限分析数据的统计处理方法和分析 结果的表示方法。 •6、熟悉线性相关与回归的有关知识。
•一、 准确度与误差 •准确度（accuracy）表示测定值与真实值 的符合程度。准确度的高低用误差来衡量。
•衡量准确度的高低可以用误差的表示有： •绝对误差（absolute error） •相对误差（relative error）
第三章分析数据处理与分析工作质量 保证
•3.2 准确度和精密度
• 1.绝对误差（E） •是指测量值（E）和真值（μ ）的差
•特点：随机性和不确定性
•（1）偶然误差是不可避免的，也不可能通过“校正” 的方法予以减小或消除。 •（2）偶然误差是由随机因素决定的，其值或大或小， 或正或负。
第三章分析数据处理与分析工作质量 保证
•3.1误差的分类与来源
•（3）单次测量时，随机误差大小和方向的变化没有规 律；对同一样品进行无限多次重复测量时，分析结果随 机误差的分布符合一定的统计学规律，即服从正态分布 规律
数据处理及质量保证 ppt课件
➢②检测限（limit of detection, L或DL)
➢ L=Kσ/S σ-空白值测定的标准偏差
➢
K-不同分析方法的乘积系数
➢意义：某特定分析方法，在给定置信水平内 可从样品中检测出待测物的最小浓度或最小 量。
➢检测限的计算及表示：
➢UPAC规定，可测量到的最小信号xmin以下式
确定：
xmin xK
➢ 避免使用. 例如 ppm ppb 可分别
➢ 用mg/L μg/ml 及 μg/L 表示
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
➢②用加标回收率（reclaim radio)表示、评
价（体现分析系统误差）；
加标回收率（%）= CXS CX 100 CS
➢式中：CX-样品中待测物的测量量
➢
CS-加入待测物标准量
➢
CX+S-加标后测量总量
➢注：加标量一般与样品原始量相同或相近；
➢ 加标后测量总量应在测试线性范围内；
➢ 加标回收率一般为100±20%。
确保分析方法测量准确性.
➢ ④用于质量保证工作.
➢
通过标准物质的测量,制定
➢
和修改措施,监视和评价分
➢
析工作的质量.
➢④准确度（accuracy)
➢意义：测量值与真实值之间相互符合的程 度，用误差表示。
➢注：在缺乏真实值的条件下可以用多次测量 平均值代替真实值计算误差。
➢ 在实际分析工作中常用下列方法表示、 评价准确度：
质量控制的数据分析和统计方法
详细描述
实验设计通过合理安排实验因素和水平，全面评估各种 因素对实验结果的影响。在制药行业，实验设计用于优 化药物合成工艺、质量检测和临床试验设计等方面。通 过实验设计，企业可以更快速地确定关键工艺参数，降 低研发成本，提高产品质量和生产效率。
THANKS
感谢观看
SPC的常用工具和技术
控制图
用于监控生产过程中的关键变量，通过图形 方式展示数据，以便发现异常波动。
过程能力分析
评估生产过程的能力，确定过程是否能够满 足产品规格和质量要求。
实验设计
通过合理安排实验来研究生产过程的影响因 素，优化生产参数。
抽样检验
从生产过程中抽取样本进行检测，以评估整 体产品质量。
描述性统计分析是对数据进行初步处理和描述的方法，主要包括数据的收 集、整理、描述和呈现。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度 等，为后续的推论性统计分析提供基础。
常见的描述性统计分析方法包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
推论性统计分析
01
推论性统计分析是根据样本数 据推断总体特征的方法，主要 包括参数估计和假设检验。
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
因子设计
因子设计是一种统计方法， 用于研究多个变量对实验结 果的影响。通过控制其他变 量的影响，单独研究一个或
多个变量的效应。
因子设计可以通过完全随机 、随机区组、拉丁方、正交 等设计方法实现，每种方法 都有其适用的场景和限制。
详细描述
因果图通过绘制原因和结果之间的逻辑关系 ，帮助识别可能影响质量的因素。通过分析 因果关系，可以确定关键因素并制定相应的 解决措施。
分析测试的质量保证和数据评价
1)S12
(n2
1)
S
2 2
n1 n2 2
(3 1)(0.021)2 (4 1)(0.017)2 0.020 342
1.24 1.33 t
3 4 5.90
0.020 3 4
查表 2-2 t 值表 f = n1 + n2－2 = 3 + 4－2 = 5，置信度 95%
Q计算
xn xn1 x n x1
1.40 1.31 1.40 1.25
0.60
查表 2-4， n = 4 ，
Q0.90 = 0.76 Q计算 < Q0.90 故 1.40 应保留。
19
讨论：
(1) Q值法不必计算 x 及 s，使用比较方便；
(2) Q值法在统计上有可能保留离群较远的值。
（4） 计算：
Q xn xn1 或 Q x2 x1
xn x1
xn x1
（5）根据测定次数和要求的置信度,(如90%)查表2-4：
（6）将 Q 与 Qx （如 Q90 ）相比， 若 Q > Qx 舍弃该数据, （过失误差造成） 若 Q ≤ Qx 保留该数据, （偶然误差所致）
3
系统误差：在测定过程中，由某种固定原 因所造成的误差叫系统误差。它具有单向 性，重现性，理论上可测定性。 产生途径有四种：方法误差 ，试剂误差， 仪器误差， 操作误差 系统误差的减免方法：对照实验，空白实 验，仪器校正 偶然误差：在测定过程中由于一些不可预 测的因素所造成的误差。偶然误差决定了 分析结果精密度的高低。
解：计算平均值 = 10.8，标准偏差 S = 0.7
x
10.8 11.7
如何进行科学合理的数据处理和统计分析
如何进行科学合理的数据处理和统计分析在进行科学合理的数据处理和统计分析时，需要遵循一系列步骤和方法，以确保数据的准确性和可靠性。
以下将介绍如何进行科学合理的数据处理和统计分析。
一、数据处理步骤1. 数据收集：收集与研究主题相关的原始数据。
可以通过实地观察、实验设计、问卷调查等方式获取数据。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行整理和筛选，过滤掉异常数据、缺失数据或错误的数据。
确保数据的完整性和一致性。
3. 数据转换：将原始数据转换成可用于分析的格式，包括数值化、标准化、编码等操作。
确保数据的可比性和一致性。
4. 数据归类：根据研究目的和变量特征，将数据进行分类和分组，便于后续的统计分析。
5. 数据存储：将清洗和转换后的数据保存在适当的媒介中，如电子表格、数据库等，方便后续的统计分析。
二、统计分析方法1. 描述性统计分析：通过计算数据的中心趋势（如平均值、中位数、众数）、离散程度（如方差、标准差）和分布形态等，对数据进行描述和总结。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过数据可视化（如散点图、箱线图、直方图）等方法，发现数据之间的关系和趋势，并提出初步的假设和推断。
3. 推断统计分析：通过对样本数据进行假设检验、置信区间估计和相关性分析等方法，对总体或群体的特征进行推断和判断。
4. 预测分析：使用回归分析、时间序列分析等方法，对未来的数据趋势进行预测和预估。
5. 实证研究：通过实验设计和调查分析等方法，验证研究假设并得出科学结论。
三、注意事项1. 数据的采样和样本选择要具有代表性，避免选择偏倚导致的扭曲结果。
2. 合理选择统计方法和模型，避免过度拟合或欠拟合的情况发生。
3. 在进行假设检验时，要明确研究的假设、显著性水平和统计指标的选择，以充分判断研究结果的可靠性。
4. 需要注意数据的聚集效应等问题，避免在分析中出现不科学的关联性。
5. 在报告或论文中，应清晰地描述数据处理和统计方法的步骤和过程，以及分析的结果和结论。
企业统计数据的质量问题分析及其解决问题探究
企业统计数据的质量问题分析及其解决问题探究随着企业的发展，数据的重要性越来越受到重视。
企业常常依靠统计数据来做出决策，但是统计数据的质量问题却时常成为企业面临的挑战。
本文将分析企业统计数据的质量问题，并探讨解决这些问题的方法。
企业统计数据的质量问题主要包括以下几个方面：1. 不准确性：统计数据可能存在错误或误差，导致数据的准确性受到影响。
数据输入错误、计算错误、采样误差等都可能导致统计数据的不准确性。
接下来，针对上述问题，企业可以采取以下措施解决统计数据的质量问题：1. 精细化数据管理：建立科学有效的数据管理体系，制定合理的数据采集、记录和整理标准，提高数据的准确性和完整性。
使用先进的数据采集和处理技术，减少人为错误和误差的产生。
2. 强化数据验证和校对：建立严格的数据验证和校对机制，对数据进行多次验证和校对，确保数据的准确性和一致性。
使用数据质量管理工具和技术，对数据进行自动化的验证和校对。
3. 加强数据共享和协同：推动数据共享和协同，加强不同部门、不同系统之间的数据交换和共享，提高数据的一致性。
建立数据标准化和规范化的流程，确保数据的一致性和可比性。
4. 建立数据质量监控机制：建立数据质量监控机制，对数据进行定期和实时的监控，及时发现和解决数据质量问题。
使用数据质量管理工具和技术，对数据进行全面的监控和分析，提高数据质量的可控性和可预测性。
企业统计数据的质量问题是一个复杂的问题，需要综合运用数据管理、数据验证和校对、数据共享和协同以及数据质量监控等方法来解决。
随着企业对数据的重视程度不断提高，相信通过不断的努力和探索，企业统计数据的质量问题将会得到有效解决。
2023年卫生化学之“分析数据的处理和分析工作的质量保证”解析
格鲁布斯（Grubbs）法
• 将数据从小到大排列，如：
X1为可疑值：
Xn为可疑值：
若 T≥T表，舍弃 T<T表，保留
此法用到正态分布中反映测量值集中与波动的两数 X 和 S，因而可靠性较高。
T表值与测定次数和显著性水准有关，如表所示。
除确定是由于过失所造成的可疑值可以舍弃外，可 疑值是否要保留,应用统计学的方法来判断格鲁布斯（Grubbs）法
Q检验法
• 此法是将数据从小到大排列，如：
设 为可疑值，按下式求统计量Q，Q称为舍 弃商。
极差 可疑值与最临近值之差
若 Q≥Q表，舍弃 Q<Q表，保留
Rd 2.7%
所以，S 和 RSD 表示精密度敏感
第二章 分析数据的处理和分析工作的质量保证
（三）精密度和准确度关系
A 精密度、准确度均好 B 精密度好、准确度差些（系统误差） C 精密度差、准确度差（系统误差、随机误差） D 精密度很差、结果不可信（随机误差很大）
A B C D
第二章 分析数据的处理和分析工作的质量保证
b. 仪器或试剂误差 如：测量前仪器没校正； 容量瓶刻度不准确；
减小办法： 校正或维修仪器； 用纯度高的试剂和高纯水； 做试剂空白实验扣除试剂误差。
第二章 分析数据的处理和分析工作的质量保证
c. 操作误差 如： 滴定管、移液管读数不规范；
称量易吸潮的药品速度太慢； 标准物质干燥不完全进行称量； 减小办法： 不能校正，只能找出操作中存在的问题加以改进。
第二章 分析数据的处理和分析工作的质量保证
2）多个样本测定的标准偏差（合并标准偏差）： 一个总体中抽取m 个样本，每个样本重复测定ni 次，总体标准偏差为：
分析质量控制和数据处理
定义：由测量所得的被测量值（示值）与其真值之差，即
x x x0
注意：△x有大小、符号和量纲；直观，不可直接反映测量的准确程度。
比如原子吸收测定某样品Cu含量为0.085 mg/kg，已知其含量为0.080 mg/kg， △x=0.005mg/kg 另一个样品Cu含量为1.085mg/kg，已知其含量为1.080mg/kg， △x=0.005mg/kg,二者的准确度一样么？
例1 0.0121×25.66×1.0578＝0.328432
复杂运算(对数、乘方、开方等）： 运算结果比原数最少 的一致，也可多保留一位有效数字。
对数的有效数字尾数由尾数部分的位数决定，幂数尤其是首 数为10的幂数，与有效数字位数无关。
例pH=5.02, [H+]＝? pH＝5.01 [H+]＝9.7724×10-6 pH＝5.02 [H+]＝9.5499×10-6 pH＝5.03 [H+]＝9.3325×10-6
✓ 可疑数据的取舍应采用统计学方法判别，即离群数据的统计检验。
• 大样本离群数据的取舍：3S 法（莱特准则） • 小样本离群数据取舍
➢ 狄克逊(Dixon)检验法 ；
➢ 格鲁勃斯(Grubbs)检验法 。
误差绝对值较大的测量值视为可疑数据(坏值)，它对测量平均值 及标准差估计值都有较大影响。对坏值最好能根据观察分析到的物理 原因或技术原因决定其取舍，困难时用统计学方法来处理。
高准确度 理想的测定需要有高正确度和高精密度
一般测定结果常采用X±STD或者X±SE表示。 比如在说明土壤有效氮含量45.21±0.23时需方向 比如邻菲洛琳比色法测定有效Fe，称取一定质量的土壤样品
5.00g，加入DTPA溶液10ml，震荡后过滤，取2.00ml在 50ml容量瓶中比色测定其Fe浓度，进而计算Fe含量。 Fe含量=C*V/m 5.00g称取时，其误差小于0.005g，可以为正，可以为负。 用移液管量取10.00ml DTPA时，其误差由移液管最小刻度决 定，比如其最小刻度为0.1ml，那么你估读的那一位是 不确定的，其误差小于0.05ml，可正可负。取2ml也是 一样。 比色法计算出浓度为1.00 ug/ml。 那么Fe的浓度为 1.00*50/2.00*10/5.00=50 ug/g 不考虑仪器检测限误差下，其Fe的最大可能值为
把好统计数据质量关保证统计工作生命线
把好统计数据质量关保证统计工作生命线统计数据的质量是统计工作的生命线，数据质量的好坏，直接影响以此为依据的决策正确性与科学性。
随着社会主义市场经济的不断发展，社会各界对统计信息的需求越来越广泛，对统计数据质量提出更高的要求，赋予其更新的内涵。
提高统计数据质量是统计工作永恒的主题，要做到统计数据能够准确、及时、全面、客观、适用，为社会发展服好务，各级统计机构和统计工作者责任重大，任重道远。
一、常见的统计数据质量问题及分析近年来，各级统计机构为提高统计数据质量，采取了一系列措施加强和改进统计工作，并取得了比较显著的成绩。
从总体上来看，现有的统计数据，基本上能够客观地反映经济社会事业发展的实际情况。
但是，随着社会主义市场经济的不断发展，经济结构复杂化，利益主体多元化，再加上体制转化过程中经济秩序混乱，人为干扰增多，统计调查对象的法制观念淡泊，少数统计人员的职业道德和业务素质较差等多种因素的影响，统计数据的质量有现了以下种种危害。
数据虚假这类统计数据完全是虚构的杜撰的，毫无事实根据。
造成统计数据虚假的因素多种多样，比如，有意虚报，瞒报统计数据资料，指标制定不严密，统计制度不完善，不配套等。
指标数值背离指标原意这是由于对指标的理解不准确，或者是因为指标含义模糊，指标计算的随意性大等原因造成的数据质量问题，表现为收集整理的统计数据不是所要求的统计内容，数据与指标原意出现走样，面目全非。
数据不完整调查单位出现遗漏，所列项目的资料没有搜集齐全，不符合统计资料完整性的要求。
数据不完整，就不可能反映研究对象的全貌和正确认识现象总体特征，最终也就难以对现象变化的规律性做出明确的判断，甚至会得出错误的结论。
统计手段和统计分析落后目前许多企业统计工作仍处于手工状态，即使采用计算机也仅仅是减少工作量去做一些汇总、指标计算，并没真正引用先进的计算机技术和网络技术。
所做的统计分析也局限于事后分析，即对统计数据进行单纯的讲解说明；不能利用网络技术实行信息共享等方式进行事前分析和预测。
统计数据质量控制办法
统计数据质量控制办法一、引言统计数据质量控制是确保统计数据的准确性、可靠性和一致性的重要环节。
本文旨在制定一套统计数据质量控制办法，以确保统计数据的高质量和可信度。
二、数据采集阶段的质量控制1. 数据源选择在数据采集阶段，应选择可靠的数据源。
确保数据源的权威性、可靠性和完整性，避免使用未经验证的数据源。
2. 数据采集工具和方法选择合适的数据采集工具和方法，确保数据采集的准确性和一致性。
例如，可以使用统一的调查问卷、标准化的数据录入模板等。
3. 数据录入和校验在数据录入过程中，应制定严格的数据录入规范，确保数据的准确性。
同时，应设置数据校验机制，及时发现和纠正数据录入错误。
4. 数据清洗和处理对采集到的数据进行清洗和处理，去除异常值和错误数据，确保数据的准确性和一致性。
可以使用数据清洗工具和算法进行数据清洗和处理。
三、数据分析阶段的质量控制1. 数据分析方法选择合适的数据分析方法，确保分析结果的准确性和可靠性。
根据具体的统计需求，可以使用统计学方法、机器学习方法等进行数据分析。
2. 数据处理和计算在数据分析过程中，应确保数据的正确处理和计算。
例如，对缺失值进行适当的处理，对数据进行标准化或者归一化等操作，以确保数据分析的准确性。
3. 数据验证和校核对数据分析结果进行验证和校核，确保分析结果的一致性和可信度。
可以使用交叉验证、模型评估等方法进行数据验证和校核。
四、数据报告和发布阶段的质量控制1. 数据报告的准确性和完整性在数据报告编制过程中，应确保数据的准确性和完整性。
对数据进行子细的校对和核对，确保报告中的数据与原始数据一致。
2. 数据报告的可读性和易理解性编写数据报告时，应注意语言简炼、条理清晰，确保报告的可读性和易理解性。
可以使用图表、表格等可视化手段，使数据更加直观和易于理解。
3. 数据发布的及时性和可靠性在数据发布过程中，应确保数据的及时性和可靠性。
及时更新数据，确保数据的最新性；同时，应确保数据的可信度和可靠性，避免发布错误或者不许确的数据。
进行质量管理数据的分析和统计发现问题和改进机会
进行质量管理数据的分析和统计发现问题和改进机会质量管理是一项重要的任务，旨在确保产品或服务达到预期的质量标准，并持续改进以满足客户的需求。
为了实现这一目标，数据分析和统计是必不可少的工具。
通过分析和统计质量管理数据，我们可以及时发现问题，并找到改进的机会。
本文将探讨质量管理数据分析和统计在发现问题和改进机会方面的应用。
一、收集和整理质量管理数据在进行数据分析和统计之前，首先需要收集和整理质量管理数据。
这些数据可以包括产品或服务的质量指标、客户反馈、生产过程中的测量结果等。
确保数据的准确性和完整性非常重要，因为数据质量直接影响到后续的分析结果和决策。
二、数据分析的方法和工具在进行质量管理数据分析时，有许多方法和工具可供选择，下面将介绍几种常用的方法。
1.趋势分析趋势分析是通过观察数据在一段时间内的变化趋势来判断质量的稳定性和改进的方向。
可以使用图表或统计指标来展示数据的趋势，并进行比较和分析。
例如，通过绘制控制图可以分析过程中的变异情况，进一步判断是否存在特殊原因，并采取相应的改进措施。
2.成本效益分析成本效益分析是通过比较改进措施的成本和预期效益来评估其价值和可行性。
可以通过成本效益分析确定哪些改进机会对于提高质量和降低成本最具价值，并优先考虑这些机会。
3.根本原因分析根本原因分析是通过找出问题的根本原因来制定有效的改进措施。
可以使用鱼骨图或5W1H分析法来帮助确定问题的根本原因。
一旦根本原因被确定，可以针对性地制定改进计划，并持续监控和评估改进效果。
三、统计发现问题和改进机会通过数据分析和统计，我们能够发现潜在的问题和改进机会。
下面将具体介绍几个常见的情况。
1.常见问题的分析通过对质量管理数据的分析，可以发现一些常见的问题，例如产品缺陷、生产过程中的误差、服务不符合要求等。
对这些问题进行深入分析，找出其根本原因，并采取相应的预防措施，以减少类似问题的发生。
2.异常值的分析异常值是指与其他数据相比明显不同的数据点。
质量统计与分析管理制度范文
质量统计与分析管理制度范文一、背景介绍为了提高质量管理水平，确保产品和服务的质量达到国家标准和客户的要求，我公司制定了质量统计与分析管理制度。
本制度旨在规范质量统计与分析的流程和方法，确保数据的准确性和可靠性，为质量管理决策提供科学依据。
二、适用范围本制度适用于我公司所有部门和岗位，所有与产品质量相关的工作必须按照本制度执行。
三、质量统计与分析的目的1.对产品和服务的质量进行定量分析，评估质量的稳定性和可靠性；2.发现和分析质量问题的根本原因，提出改进措施；3.为质量管理决策提供数据支持，提高管理效率和决策的准确性。
四、质量统计与分析的内容和方法1.质量数据收集和整理（1）明确质量数据收集的内容和范围，确保数据的全面性；（2）质量数据收集要求实时、准确、全面，确保数据的可靠性；（3）建立质量数据整理和存档的制度，保证数据的可追溯性和安全性。
2.质量数据分析（1）采用统计工具和方法对质量数据进行分析，例如直方图、散点图、控制图等；（2）分析质量数据的差异和变化趋势，识别出正常变异和异常变异；（3）定期组织质量数据分析会议，讨论分析结果和提出改进措施。
3.质量问题的根本原因分析（1）对质量问题进行深入调查和分析，找出问题的根本原因；（2）采用鱼骨图、5W1H等工具和方法，帮助分析和找出问题的主要原因；（3）确保问题分析结果真实准确，并提出针对性的改进措施。
4.质量管理决策的支持（1）将质量统计和分析结果与质量管理指标相结合，为管理决策提供科学依据；（2）建立质量管理决策的制度和流程，确保决策的科学性、合理性和有效性；（3）定期评估质量统计与分析的效果，及时调整和改进质量管理决策。
五、质量统计与分析的责任与要求1.各部门和岗位都有责任进行质量统计与分析工作，确保数据的准确性和可靠性；2.要求各部门加强沟通合作，分享质量信息和数据，共同解决质量问题；3.员工应参加相关培训，提高质量统计与分析的专业能力；4.严禁故意篡改和隐瞒质量数据，一旦发现，将追究责任。
误差、有效数字、数据处理与分析测试中的质量保证
误差、有效数字数据处理与分析测试中的质量保证1.误差。
1.1.误差的种类。
1.1.1.系统误差。
1.1.1.1.概念。
系统误差又称可测误差，它是由化验操作过程中某种固定原因造成的。
它具有单向性，即正负、大小有一定的规律性。
当重复进行化验分析时会重复出现，若找出原因，即可设法减小到可忽略的程度。
1.1.1.2、产生的原因。
（1）方法误差；（2）仪器误差；（3）试剂误差；（4）操作误差。
1.1.1.3、校正方法。
（1）采用标准方法与标准样品进行对照实验。
（2）根据系统误差产生的原因采取相应的措施，如进行仪器的校正以减小仪器的系统误差。
（3）采用纯度高的试剂或进行空白实验，校正试剂误差。
（4）严格训练与提高操作人员的技术业务水平，以减少操作误差。
1.1.2.偶然误差。
1.1.2.1.概念。
偶然误差也称随机误差，它是由某些难以控制、无法避免的偶然因素造成的，其大小与正负值都是不固定的。
1.1.2.2、特点。
（1） 、服从正态分布规律。
（2） 、在一定的条件下，在有限次的测量值中，其误差的绝对值不会超过一定界限。
（3） 、同样大小的正负值的偶然误差，几乎有相等的出现机率。
小误差出现的机率大，大误差出现的机率小。
1.1.2.3、消除方法。
多次平行实验并取结果的平均值，测试的次数通常为4-6次。
1.1.3、 过失误差。
1.1、概念。
由于操作人员的粗心大意或未按操作规程办事造成的误差，如：溶液溅出、加错试剂、读错或记错数据、计算错误等。
这些都是不应该有的现象，只要操作人员养成良好的工作作风，这种过失是能避免的。
1.2、误差的表示方法。
1.2.1、准确度。
指实测值与真实值之间相符合的程度，准确度的高低，常以误差的大小来衡量，即误差越小，准确度越高；误差越大，准确度越低。
准确度的高低常用绝对误差与相对误差来衡量。
绝对误差（E ）=测得值-真实值相对误差（E%）=真实值真实值测得值 实际工作中往往用“标准值”或“标准样品值”代替真实值，来检查分析方法的准确度。
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（3）产生原因
a.方法误差——选择的方法不够完善 例:HPLC检测时，流动相对检测波长有一
定吸收值；原子吸收光谱测定金属元素时， 原子化温度过高使待测物质离子化。
b.仪器波 长精度不达标。
c.试剂误差——所用试剂有杂质. 例：去离子水不合格；试剂纯度不够；强氧化剂长 期放置被氧化污染。
平均值
• 相对平均偏差—测量值的平均偏差与测量值的 平均值之比
• 标准偏差—各测量值的绝对偏差求平方和 • 相对标准偏差—测量值的标准偏差与其平均值
之比 • 平均值的标准偏差
3、准确度和精密度的关系
两者的关系是:
精密度是保证准确度的 先决条件,精密度差， 所测结果不可靠， 就失去了衡量准确度的前提。 精密度高不一定准确度高；两者的 差别主要是由于系统误差的存在。
3. 准确度与精密度的关系 :
x1
x2
x3
x4
6
例1、用分析天平称样，一份 0.2034 克，一 份 0.0020 克，称量的绝对误差均为 +0.0002 克，问两次称量的 RE% ？ 解：第一份试样 RE1%=+0.0002 ÷ 0.2034 × 100% = +0.1% 第二份试样 RE2%=+0.0002 ÷ 0.0020 × 100% = +10%
为了减小误差，提高分析结果的 准确度，必须了解分析过程中各种误 差的来源及其规律，正确设计和控制 分析过程，对实验数据进行正确处理 。
第一节 误差的分类与来源
• 一、误差的分类 • 根据误差的性质和来源可将误差分为： • 1）系统误差 • 确定性，经常性的因素引起的误差 • 2）随机误差 • 偶然的，非确定性因素引起的误差 • 3）过失误差 • 疏忽大意或工作失误 •
（一）、有效数字的定义及应用
定义：可测量的准确数据 + 最后一位可疑数字
在科学实验中，不仅要准确地测定各种数据，而 是还要正确地记录和计算。分析结果的数值不仅 表示试样中被测成分含量的多少，而且还反映了 测定的准确程度。所以，记录实验数据和计算结 果应保留几位数字是一件很重要的事，不能随便 增加或减少位数。
d.主观误差——操作人员主观因素造成 例：对指示剂颜色辨别偏深或偏浅；滴定管读数不
准。
由于系统误差是测量误差的重要组成部分 ，消除和估计系统误差对于提高测量准确度 就十分重要。一般系统误差是有规律的。其 产生的原因也往往是可知或找出原因后可以 清除掉。至于不能消除的系统误差，我们应 设法确定或估计出来。
第二节 准确度与精密度
• 准确度与误差 • 准确度：被测组分的测量值与其真值之
间的符合程度 • 以误差来衡量准确度 • 绝对误差—测量值与真值之间的差值 • 相对误差—测量值与真值之比（回收率）
• 精密度与偏差
• 精密度：相同实验条件下，同一样品多次平行测定时， 气分析结果间的一致程度
• 以偏差来衡量精密度 • 绝对偏差—测量值与其平均值之差 • 平均偏差—各单次测量值绝对偏差的绝对值的
• 指数运算中误差的传递 • 1. 系统误差 • 测量结果的相对误差为测量值相对误差指数倍 • 2. 随机误差 • 测量结果的相对标准偏差为测量值标准偏差的指数倍 • 对数运算中误差的传递 • 1. 系统误差 • 测量结果的绝对误差为测量值相对误差的倍数 • 2. 随机误差 • 测量结果的标准偏差为测量值相对标准偏差的倍数
3.过失误差
与实际明显不符的误差，主要是由于实验人 员粗心大意所致，如读错，测错，记错等都 会带来过失误差。含有粗大误差的测量值称 为坏值，应在整理数据时依据常用的准则加 以剔除。
误差的传递
• 每个测量值中包含的误差通过一定形式的运算，都会 包含在最终的结果中
• 传递规律
• 相对误差 • 绝对偏差 • 被测组分测量值与其平均值之差 • 标准偏差 • 各测量值绝对偏差的平方和 • 相对标准偏差 • 测量值的标准偏差与其平均值之比
• 加碱运算中误差的传递 • 1. 系统误差
• 测量结果的系统误差为各测量值绝对误差之和 • 2. 随机误差
• 测量结果的标准偏差为各测量值标准偏差的平方和
• 乘除运算中误差的传递 • 1. 系统误差
• 测量结果的相对误差为各测量值相对误差之和 • 2. 随机误差
• 测量结果的相对标准偏差的平方为各测量值相对标准 偏差的平方和
例如:用重量法测定硅酸盐中的SiO2时，若称取试样 重 为 0.4538 克 ， 经 过 一 系 列 处 理 后 ， 灼 烧 得 到 SiO2沉淀重0.1374克，则其百分含量为：
各类误差的特点及产生的原因
• 系统误差 • (1) 特点 • a.对分析结果的影响比较恒定 • b.在同一条件下，重复测定重复出现 • c.影响准确度，不影响精密度； • d.可以消除。
（2）分类
• 定值系统误差：大小和方向保持不变的 系统误差
• 变值系统误差：大小和方向按确定的规 律变化（棱镜单色器，波长误差）
结论
1.精密度好是准确度好的前提; 2.精密度好不一定准确度高(系统
误差)。
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第三节 分析数据的处理
• 一、有效数字 • （一）、有效数字的定义及应用 • （二）、有效数字的意义及位数 • （三）、有效数字各种类型的确定 • 1、实验中有效数字的类型 • 2、0的作用 • 3、改变单位，不改变有效数字位数 • 4、注意点
• 随机误差 • (1) 特点 • a.不恒定 • b.难以校正 • c.服从正态分布(统计规律) • (2) 产生原因 • 实验室条件变化 • 分析者操作水平细微变化
(3) 规律：对称性，单峰性，有界性
对称性：绝对值相等的正、负误差出现的 几率相同，可互相抵消 单峰性：小误差出现的机会多，大误差出 现的机会少 有界性：误差的绝对值大小不会超出一定 限制 随机误差出现的几率有其绝对值大小有关
第九章 分析数据的处理和分 析工作质量保证
分析测试的目的是对样品的结构 和组成进行测定，从而为科学研究的 提供依据。
为了能够正确评价这些情况，要求 测定的结果必须准确可靠。然而在分析 过程中，由于受分析方法、仪器、试剂 以及操作人员的技术水平等因素的影响 ，致使测得值与与真实值之间存在一定 差值，这个差值称为误差（error）。