对比试验数据处理

147.5
1.5
1.6
对比试验数据一致性判定
*：当n ＞6时，临界值可以根据如下公式进行计算。
对比试验数据一致性判定
对比试验数据的预处理作用
离群值
离群实验 室
对比试验数据一致性判定 对比试验数据一致性判定常见的3种方法
稳健统计法（适用于多家环比） En值评价法（使用范围广泛）
F检验和t检验评价（适用于两家对比）
……
多家环比
实验 室2
实验 室6 实验 室3
实验 室8
实验 室7 实验 室5
实验 室4
实验 室1
实验 室6
实验 室5
实验 室4
多家对比
实验 室1
两家对比
实验 室2
对比试验数据一致性判定
对比试验的一般步骤
获得结果 并评价 制备对比 试验试样 确认参加 实验室范 围
根据对比试验的目的
设计对比 试验方案
ISO/IEC43-1-利用实验室间比对的能力验证
对比试验数据一致性判定 稳健统计法
对比试验数据一致性判定 稳健统计法
对比试验数据一致性判定 稳健统计法
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
1.0
1.3
2.0
4.2
5.0
6.2
6.5
7.0
7.2
8.0
8.1
8.6
9.3
9.5
10.5
10.6
12.0
NIQR=0.7413*(9.3-5.0)=3.1876 Z17=12-7.2/3.1876=1.5 Z1=7.2-1/3.1876=1.9
对比试验数据一致性判定
举例
10个实验室参加对比试验，每个实验室测量次数为6。
均值 1 2 3 4 5 6 7 8 152.1 148.1 141.4 142.7 145.2 149.6 149.5 150.3
标准偏差 1.7 1.3 1.1 2.2 37.1 3.9 1.2 1.1
9
10
148.2
平均值 145.6
实验室A
145,145,145,145,146,195,146,146,146,147
实验室B
实验室C 实验室D 实验室E
145,145,145,145,145,146,146,147,146,146
145,143,145,147,145,146,146,145,146,146 200,120,230,170,150,146,180,95,80,125 200,215,210,200,195,197,199,225,210,211
对比试验数据一致性判定
举例
Rp0.2 Zwick 250 Zwick050 146 145 146 145 147 145 145 145 145 146 146 145 146 146 146 146 145 146 145 146 145 146 146 147 144 146 145 147 146 147 145 146 145 146 145 146 145 147 147 146 145.8 145.9 0.8 0.7 0.6 0.5 Rm Zwick 250 Zwick050 295 297 296 296 297 296 295 296 294 296 295 296 296 297 295 296 295 298 294 297 295 297 295 298 295 297 294 297 297 297 295 296 297 296 297 295 294 296 295 295 295.3 296.4 1.0 0.8 1.0 0.7 A80 Zwick 250 Zwick050 45.3 44.7 45.3 44.5 44 44.4 44 44.5 44.2 44.2 44.3 44.3 43.4 43.4 44.3 44.1 44.1 45.4 44.4 44.6 44.5 44.6 44.3 44.9 44 44.2 43.7 44.1 43.5 44.3 44.1 44.1 44.5 44.4 44.7 44.5 44.5 44.6 44.1 44.3 44.3 44.4 0.5 0.4 0.25 0.16
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 平均值 标准偏差 方差
对比试验数据一致性判定
F检验
FRp0.2=0.6/0.5=1.2＜2.51
t检验
tRp0.2=0.3=1.2＜2.1
两台拉伸机的屈服强度在精密度及平均值均无显著差异，认为两组数据一致 性良好。
平均值 150.6 145.6 145.4 149.6 206.2
对比试验数据一致性判定
格拉布斯检验
格拉布斯检验是离群值检验的一种，主要目的是剔除异常数据，这种异常数据不
是系统误差，也不是随机误差，而是由过失误差引起的，这种数据应一律舍去。
柯克伦检验
柯克伦检验的目的是在于比较多个样本的精密度有无明显差异。
F=S大2/ S小2
查F分布表（见附录B）得到Fα/2(n1-1，n2-1)，若F＜ Fα/2(n1-1，n2-1)，则说明
二者的精密度之间不存在显著性差异，反之，则存在显著性差异。 α为显著性水平， 一般取值为0.05。n1、n2为两个实验室的测量次数。
来自百度文库
对比试验数据一致性判定
t检验
通过F检验，可以判定两组数据随机误差即精密度
有无显著性差异，但两组数据的平均值之间是否存在
显著性差异即是否有系统误差，这就必须进行平均值 检验即t检验。t检验的目的就是比较两组数据的平均 值之间是否存在显著性差异。 查t分布表（见附录C）得到tα/2(n1+n2-2)，若t＜
tα/2(n1+n2-2)，则说明二者之间无显著性差异，不存
在系统误差反之，则存在显著性差异。α为显著性水 平，一般取值为0.05。n1、n2为两个实验室的测量次 数。
对比试验数据一致性判定 F分布表
对比试验数据一致性判定 t分布表
对比试验数据一致性判定 对比试验报告
对比试验数据一致性判定
参考文献： CNAS-GL02-2006_能力验证结果的统计处理和能力评价指南 GB/T6379-测量方法与结果的准确度 ISO13528-实验室间比对的能力验证用统计方法
0.01；n为样本量)，则判定Xi为离群值，该值应该剔除。
对比试验数据一致性判定
举例
实验室A
145,145,145,145,146,195,146,146,146,147 Gn=195-150.6/15.6=2.8＞2.48 G1=150.6-145/15.6=0.4＜2.48 测量值
150.6
15.6
对比试验数据一致性判定 En值评定法
对比试验数据一致性判定
铜合金样品 Pb扩展不确定度 （PPM） 标准含量 1891 SGS 2965 PONY 933 CIT 1048 BV 3360
元素
Pb(%) |En| 评定结果
标准含量
3.05
SGS
3.12 0.199 合格
PONY
3.11 0.285 合格
数据预处理 一致性判定
统一试验方法 统一数据修约
对比试验数据一致性判定
对比试验数据的预处理
测量值 实验室A 实验室B 实验室C 实验室D 实验室E 145,145,145,145,146,195,146,146,146,147 145,145,145,145,145,146,146,147,146,146 145,143,145,147,145,146,146,145,146,146 200,120,230,170,150,146,180,95,80,125 200,215,210,200,195,197,199,225,210,211
对比试验数据一致性判定
结论： 在 FAW-VW 和 GJSS 分别 进行了试样加工及拉伸试
验，通过以上分析，可以
发现试样及试验机对拉 伸试验结果影响并不显著， 强度和伸长率结果比较接 近，而 FAW-VW 所做塑性 应变比 r90 值略高于 GJSS试验值.
对比试验数据一致性判定
常见对比试验方式
实验 室n 实验 室1 实验 室2 实验 室3
CIT
3.08 0.139 合格
BV
3.17 0.311 合格
/
/
对比试验数据一致性判定 F检验+t检验
F检验
一组数据的标准偏差可以反映出该组数据的精密度，精密度决定于随机误差，不同组 数据，有不同的精密度，两组数据的精密度之间有无显著性差异即两组数据的随机误差 是否一致，这就需要进行F检验，F检验的目的在于比较两个样本的精密度有无显著性差 异。
对比试验数据一致性判定
格拉布斯检验
将一组数据从小到大按顺序排列:X1、X2、X3、……Xn，然后求最大值和最小值的统计 量G1和Gn
G1=( -X1)/S Gn=(Xn- )/S
当统计量Gi≥格拉布斯检验值表(见附录A)所得临界值G(α, n)值 (注: α为显著 性水平，即把正常值判为异常值之类错误的概率，按照GB/T6379的规定，α一般取
145.6
145.4 149.6 206.2
对比试验数据一致性判定
柯克伦检验
当统计量C＞柯克伦检验值表所得临界值Cα(p,n)时，则认为该实验室的测量结果的一致
性差，随机误差大，该实验室测量精密度与其他各个实验室存在明显差异，该实验室的测
量数据应该舍弃。α为显著性水平，根据GB/T 6379规定一般取值为0.01；n为每个实验室 都进行n次测量。