比对试验数据处理的3种方法

1、比对试验数据处理的 3种方法摘要引入比对试验的定义，结合两个实验室进行的一组比对试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种基本方法，即(:rubbs检验、F检验、t检验，并阐述三者关系。在实验室工作中，经常遇到比对试验，即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室或实验室内部对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。实验室间的比对试验是确定实验室的检测能 力，保证实验室数据准确，检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动，比对试验方法简单实用，广 泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。国家实验室认可准则明确提岀，实验室必须定期开展 比对试验。虽然比对试验的形式较多，如：人员比对、设备比

2、对、方法比对、实验室间比对等等，但如何将比对试验数据归纳、处理、分析，正确地得岀比对试验结果是比对试验成败的关键。以下笔者结合实验室 A和B两个实验室200年进行的比对试验中的拉力试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种最基本的方法，即格鲁布斯 (Grubbs)检验、F检验、t检验。1数据来源情况1.1试样在实验室的半成品仓库采取正交方法取样，样品为01. 15 mm制绳用钢丝。在同一盘上截取20段长度为Im试样，按顺序编号，单号在实验室A测试，双号在实验室B测试。1.2试验方法及设备试验方法见 GB/T 228-1987，实验室 A : LJ-500(编号450);实验室B : LJ-1 0

3、00(编号2)。1.3测试条件两实验室选择有经验的试验员，严格按照标准方法进行测试，技术人员现场监督复核，确认无误后 记录。对断钳口的试样进行重试。试验时两实验室环境温度(28 T )、拉伸速度(50 mm/min )、钳口距离(150 mm)相同。1.4试验数据测试得岀的两组原始试验数据见表to表1实验室A,B试验数据扌 ittxjA土 ®jK 220之之之Z吁3斗:Z 2.002 2L3U工235后工20576 3jTM>2. 2 10冷*3-生盼 + A2.工玉门3筑30工工工吳。和2 215工之NNO续农1F予弓女骑 净A它><82 220立22092 23

4、0Z 3301O2 2302 2202 2302 2JO122 2302 24<?132 2402 2 30f 42 225A 30152 2302 2402 2352 230592 2252 2202 2252 210Q2 2302 220ftZH 2302 2251532 2202 2032 2152 230052 2202 2 102 Z3O2 Z2O序叼 卖胚实验室A室BSa2 2302 230172 NWNmO£m21封220Ji出竝2:Z2O22 1S2 N"3:Z 1 o8222:52.22X1202.NH"?412! 302212 25532

5、407 0玄SO空Z2O42 2*02NN之之12>23HD23工 23-£m丁害之丄吕22152*12 3<>2 1022102 21?2N*仝工2£XO20运25N3O2占二2JK3NT22M：>IT222 IOM 200去3157K之空鼻230Z Z3rs21 CJi7*#1*5：2302 21022 J O'K<12殳空Q2203 12 23U2230b n玄工3口>15322 2002210玄2102 23S2190332 -230之"C吕目2 NS空仝<3占42230ZZ2CJ352 2-40工22L5

6、22 15Z立赳于2ZZO躍空ZU殳空402230S72MP珅2iO222533039工NR工之序口13220科心沖Q2 230N240BJ£*-2工230412 230205>SIO4工工 N2L5工工工。23S2.10-4 3工之IO号工22JJ522154冲2 230H2 IO2ZO£ 402N2Q工工L21SO4昉2: 2:35223022U*O2.工IE茨4 丁22-4kO2233Q芒2 D工：2吝02SJKJi'2.2104少H 7玉汙310<>O工£3密2210502 23S2-2 1 O1 oo2.之3想2202数据处理的

7、方法步骤2.1基本统计处理对两组原始试验数据进行基本的统计计算，求岀最大值、最小值、平均值、极差、标准偏差等，结果 见表2。表2基本统计结果段2基本统计结果实验室最大拉最小拉平均血极差/标准偏£ '力值/W力环¥实验A2 2552 1952227.SO6010期1实验室B2 2402 19()2220.855010.9422.2格鲁布斯(Grubbs)检验格鲁布斯检验是离散值检验的一种，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。对任何一组数据进行处理，首先要检验其 是否存在有过失误差带来的异常数据，

8、即进行离散值检验。格鲁布斯检验是离散值检验中最好的方 法，其具体步骤是：将一组数据从小到大按顺序排列:x1> x2、x3、xn，其中x1可能为离散值，先求 出这组数据的平均值 x及标准偏差S，然后求统计量T，若X1，为离散值，由T= (X-Xi)/s ；若xn为离散 直则T= (Xn-X)/S；所得结果T与格鲁布斯检验值表所得临界值Ta, n值比较(注:a为显著性水平，即把正常值判为异常值之类错误的概率，n为样本量)。如果T>Ta，n，说明是离散值，必须舍去仮之，予以保留。结合A,B实验室数据，我们分别求出各自最大、 最小值的 T值(共4个)，TAmin=(2 227. 8-2 1

9、95)/10.97仁2.99;T Amax=(2 255 一 2 227. 8)/10.971=2.48;T Bmin=(2220.85 一 2 190)/10.942=2. 82; T Bmin=(2 240 一 2 220. 85)/10. 942=1.75;查表(取 产 0. 05 ) I T 0. 05 ,100 = 3. 21，比较可知,TAminI TAmax X TBmin X TBmax:均小于To. 05,100，不属于离冃攵值，应予保留、如果通过格鲁布斯检验岀离散值，应剔除，然后重新进行统计计算，以更进行下一步的统计分析。2. 3 F检验一组数据的标准偏差可以反映出该组数据

10、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。F=S12 /S22（假设S12 > E2义），查F分布表F2（ni-1, n2-l），若F < F a2（ni-1, nN），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。结合本例，Sa=10. 971,Sb = 10. 942;F=Sa2/Sb2=1.01。仍然取 a=0.05，贝U Fo.o5/2 （99.99）=1.76，F<F o.o5/2 （99.9

11、9） ，因此二者不存在显著性差异。A实验室的标准偏差略大于 B实验室的标准偏差，说明A实验室的测量精密度略低于B实验室但经 F 检验，二者测量精密度无显著性差异，可以认为 A,B 两实验室拉力试验中随机误差相当。 2.4 t 检验（又叫平均值检验 ）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。当n仁n:时，按如下公式计算t值： -一 I Z ne=。x, x2 I/ 下.z .不万N -'J1 +。21.98 ,将此值

12、与查t分布表得到的,（.，十n2 -2）比较，如果t, Tn,（nt十n2-2），则说明二者之间无显著性差异 不存在系统误差。结合本例子，进行 !检验，经计算， t = 4. 49，仍然取 a = 0. 05，查分布表， T0. 05,198-'t>To. 05.198，因此二者平均值之间存在显著性差异，双方测试系统之间存在系统误差。本次比对试验， F 检验已证明两组数据的精密度无显著性差异。虽然 A,B 实验室各自测量数据通过 了 F检验，说明两实验室测量数据的精密度无显著差异，随机误差相当，但A,B实验室测量数据的平均值没有通过t检验，说明两实验室测试数据的平均值存在显著性差异，二者之间存在系统误差。A实验室拉力数据平均值高于 B实验室6. 95 N，应该从系统误差中分析原因，如：拉力机型号、检定误差、环境温度等，比较双方的试验条件发现， B 实验室试验机检定误差略高于 A 实验室试验机。 B 实验室试验机型号 为li 一 1000,A实验室试验机型号为 LT 一 500,这可能是导致双方测试数据存在差异的原因。3 三种方法的关系格鲁布斯检验、F检验,t检验三者是比对试验数据处理中最基本的