1、2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 CNAS-GL34 基于质控数据环境检测测量不确定度 评定指南 Guidance for measurement uncertainty evaluation based on quality control data in environmental testing 中国合格评定国家认可委员会CNAS-GL34： 2013 第 1 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 目 录 前 言 . 2 引 言 . 3 1 范围 . 4 2 规范性引用文件 . 4 3 术语
2、和定义 4 4 评定程序 4 4.1 精密度法 5 4.2 控制图法 7 4.3 线性拟合法 10 4.4 经验模型法 15 附录 A（资料性附录）精密度法的不确定度评定示例 19 附录 B（资料性附录）控制图法的不确定度评定示例 21 附录 C（资料性附录）线性拟合法的不确定度评定示例 . 28 附录 D（资料性附录）经验模型法的不确定度评定示例 . 36 附录 E（规范性附录）统计数值表 . 47 CNAS-GL34： 2013 第 2 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 前 言 目前，测量不确定度表示指南（简称 GUM）正在广泛应
3、用于各类检测实验室，在实际应用过程中，实验室更为关注的是操作性强、实用而便捷的测量不确定度评定方法。 本指南为实施 CNAS-CL01 的环境检测实验室提供了不确定度评定的四种方法（精密度法、控制图法、线性拟合法和经验模型法），其他化学类检测实验室也可参照实施。 本指南的应用前提是实验室确保测量系统处于统计受控状态。 本指南所举示例旨在对四种方法做出说明和解释。 CNAS-GL34： 2013 第 3 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 引 言 近几年我国也发布了一些关于测量不确定度评定的技术规范或指南，如 JJF 1059-2011测
4、量不确定度评定与表示（ ISO / IEC Guide 98.3）和 JJF 1135-2005化学分析测量不确定度评定（ Eurachem： 2000）。 CNAS 制定了 CNAS-GL05测量不确定度要求的实施指南（ JJF 1059-2011）和 CNAS-GL06化学分析中不确定度的评估指南（ JJF 1135-2005）。上述这些文件均按 GUM 路线来进行测量不确定度的评定。 正如 CNAS-GL06 所述，实验室若能利用适当的核查标准和控制图，使得测量系统达到统计受控，则其所提供期间（中间）精密度测量统计下的质量控制数据即可用来不确定度的评定。鉴于在环境领域的化学分析中，更多关
5、注的是利用特定方法来获得结果的精密度，而这种技术思路直接导致了 GB/T 27411-2012检测实验室中常用不确定度评定方法与表示出台，以便满足相应的法定要求或贸易需求。在参考 GB/T 27411-2012 的同时，本指南切合了 CNAS-GL06 的要求，强调不确定度的评定应与实验室内部的质量控制紧密结合起来，这样才能确保其提供有效的量值溯源质量数据来进行不确定度评定。 本指南是在满足特定条件下，对 GUM 的简化和延伸应用，为环境检测实验室测量不确定度评定提供适用范围广、可操作性强的技术文件。 本指南的附录为环境检测领域检测项目的不确定度评定示例，具有典型的代表性和参考价值 。 CNA
6、S-GL34： 2013 第 4 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 基于质控数据的环境检测测量不确定度评定指南 1 范围 本指南规定了环境检测领域基于质控数据测量不确定度的四种评定方法。 本指南适用于环境检测实验室的测量不确定度评定，也适用于化学类检测实验室的不确定度评定。 2 规范性引用文件 下列文件对于本指南的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件仅注日期的版本适用于本指南。凡不注日期的引用文件，其最新版本（包括修改单）适用于本指南。 CNAS-CL01检测和校准实验室能力认可准则 CNAS-GL05测量不确定度要求的实施指南 C
7、NAS-GL06化学分析中不确定度的评估指南 CNAS-CL07测量不确定度的要求 GB/Z 22553-2010 利用重复性、再现性和正确度的估计值评估测量不确定度的指南 GB/T 22554-2010 基于标准样品的线性校准 GB/T 27407-2010 实验室质量控制 利用统计质量保证和控制图技术评价分析测量系统的性能 GB/T27408-2010 实验室质量控制 非标准测试方法的有效性的评价 线性关系 GB/T 27411-2012检测实验室中常用不确定度评定方法与表示 JJF 1059-2011测量不确定度评定与表示 JJF 1135-2005化学分析测量不确定度评定 ISO VI
8、M 通用计量术语及定义 3 术语和定义 GB/T 27411-2012 和 ISO VIM 中规定的术语和定义适用于本指南。 4 评定程序 CNAS-GL34： 2013 第 5 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 本指南给出了精密度、控制图、线性拟合和经验模型四种方法的基本模型和一致性统计检验。 4.1 精密度法 4.1.1 基本模型 模型描述如下： 222() ( )R iiuy u s cu x（ 4-1-1） 式中： uy观测结果 y 的合成标准不确定度，其中，假定由 y 公式12(, , , )nyfxx x 算得； 2()u
9、 的方差估计值，是通过标准物质 /标准样品的测量估计所得，其中， 为检测方法的固有偏倚； 2Rs 复现性标准差（Rs ）的方差，由222RLrsss 求得，其中，2Ls 为实验室偏倚分量的估计方差，2rs 为残差项的估计方差； 22()iicu x另外一些未被纳入的操作效应，其中，ic 为灵敏系数，等于/iyx，ix为与ix 标称值的偏差。 4.1.2 偏倚控制 4.1.2.1 值的界定 若满足下式，则认为偏倚处于受控。 2Ds （ 4-1-2） 式中： 分别为标准物质 /标准样品、能力验证和权威方法确认时得到的偏倚估计值； Ds 分别为标准物质 /标准样品、能力验证和权威方法确认时得到的差。
10、 注 1：标准物质 /标准样品的Ds 计算：22 lDLlsssn，其中，Ls 为实验室间的标准差，ls 为实验室 l 的标准差，由ln 次重复获取； CNAS-GL34： 2013 第 6 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 注 2：能力验证的Ds 计算：22()yDLsssq，其中， ()ys 为实验室 l 参加 q 次能力验证时，结果iy与公议值iy 差值的标准差； 注 3：权威分析方法的Ds 计算：22()yDLlsssn，其中， ()ys 为实验室 l 采用常规方法结果iy与权威分析方法结果iy 差值的标准差，ln 为实验室
11、l 的样品重复测量次数。 4.1.2.2 通过标准物质/标准样品进行确认 实验室 l 对标准物质 /标准样品进行重复测量，形成以下标准物质 /标准样品的偏倚估计值： ly RQV （ 4-1-3） 式中： l 实验室 l 对标准物质 /标准样品进行重复测量的偏倚估计值； y 实验室 l 重复测量结果iy （ i=1n）的平均值； RQV参考量值。 若上述l 和Ds 的关系符合式（ 4-1-2），表明实验室的偏倚处于受控状态。 4.1.2.3 通过能力验证数据进行确认 实验室 l 参加了能力验证，并由此得到一个偏倚估计值： 1()qiiiyyyq （ 4-1-4） 式中： y 实验室 l 参加能
12、力验证确认时的平均偏倚估计值； iy实验室 l 给出的结果，1y，2y， ，qy； iy 能力验证给出的公议值， y1， y2， ， yq（ q1）； q 参加能力验证的次数 CNAS-GL34： 2013 第 7 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 若上述 y 和Ds 的关系符合式（ 4-1-2），表明实验室的偏倚处于受控状态。 4.1.2.4 通过 “ 权威 ” 分析方法得到的实验结果进行确认 实验室采用权威方法和常规方法，对样品进行ln 次重复测量，产生ln 个成对值（iy ，iy）。形成偏倚估计值： 1()lniiiylyyn
13、（ 4-1-5） 式中： y 实验室 l 采用权威方法确认时的平均偏倚估计值； iy 实验室 l 采用常规方法的样品测量结果； iy 实验室 l 采用权威方法的样品测量结果； 若上述 y 和Ds 的关系符合式（ 4-1-2），表明实验室的偏倚处于受控状态。 4.1.3 重复性与性能持续的确认 实验室 l 应表明，其标准差（ls ）与重复性标准差（rs ）要保持一致，这种一致性应通过一个或多个合适样品的重复分析（可合并结果）来确认。使用附录 E.1 的 95%包含概率下 F 检验，计算ls 与rs 的比值。 实验室 l 应采用稳定和均匀的样品，定期对偏倚和精密度进行测量，以确保测量过程处于统计控
14、制状态。 4.1.4 不确定度评定与应用示例 在偏倚和测量过程受控情况下，若忽略偏倚的不确定度和其它效应，则实验室 l 可将Rs 作为标准不确定度估计值。 本方法的应用示例参见附录 A。 4.2 控制图法 4.2.1 正态性和独立性检验 非离群测量结果（ix ）按升序排列后，其标准化值（ wi）按下式计算： CNAS-GL34： 2013 第 8 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 iiix xws （ 4-2-1） 式中： x ix 的平均值； isix 的标准差，按贝塞尔公式（ s 式）或移动极差公式（ MR 式）求得，其中：1ii
15、iM Rxx， MR =1.128Rs 。 根据附录 E.2，将iw值换算成正态概率ip值。 A2 值和 A2*值的按下列公式计算： 12 1(2 1) ln( ) ln(1 )niniiip pA nn （ 4-2-2） 2* 220.75 2.25(1 )AAnn （ 4-2-3） 式中： A2*正态统计量， A2的修正值。按 s 式计算时表示 A2*(s)，按 MR 式计算时表示A2*(MR)； n 测量次数。 根据 A2*(s)和 A2*(MR)数值，可作如下判定（ 99%包含概率）： a） A2*(s) 1.0 和 A2*(MR) 1.0，接受数据的正态性和独立性的假定； b） A2
16、*(s) 1.0 和 A2*(MR) 1.0，表明测量系统失控； c） A2*(s) 1.0 和 A2*(MR) 1.0，表明系列结果呈非独立性。 4.2.2 控制图的建立 自测量系统获取不少于 20 个结果，经上述的 A2*检验后，可建立平均值图： 2.66UCL x MR . （ 4-2-4） 2.66LCL x MR . （ 4-2-5） 式中： UCL 和 LCL 分别为上行动限和下行动限。 平均值图上可叠加 EWMAi系列值，有助于提高ix 检测的灵敏性，计算公式如下： CNAS-GL34： 2013 第 9 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12
17、 月 16 日实施 00EWMA x （ 4-2-6） 1(1 )iiiEWMA EWMA x . （ 4-2-7） 式中： 取值 0.4。 EWMAi叠加值的 UCL 和 LCL 分别计算如下： 32RUCL x s. （ 4-2-8） 32RLCL x s.（ 4-2-9） 标准差图的上限计算如下： 3.27MRUCL MR （ 4-2-10） 式中： UCLMR行动上限。 4.2.3 F 检验与精密度合并 用于两个不同时期内测量系统的变异、以及不同批次样品结果之间的Rs 估计值比较。 F 检验的 MR 式和 s 式计算分别如下： 2122M RFM R（ 4-2-11） 2212RRss
18、F （ 4-2-12） 式中： 12MRMR ； 1222RRs s。 给定检验水平为 5%，比较 F 计算值与 F临界（见附录 E.3）。其中，分子自由度 (n1-1)，分母自由度 (n2-1)。若所计算的 F F临界，表明不同时期或样品批次间的两个精密度存在统计上的差异。 CNAS-GL34： 2013 第 10 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 若两个精密度估计值未有统计上显著性差异，可利用 MR 式或 s 式将其合并为一个估计值： 22121212(1)( )( 1)( )2pnMR n MRMRnn. （ 4-2-13）12
19、2212( )12(1)()( 1)()2RRRpns n ssnn（ 4-2-14） 式中： pM R MR 式计算的批次样品测量精密度合并值； ( )Rps s 式计算的批次样品测量精密度合并值； 1M R 和 2M R ；1Rs 和2Rs 不同批次样品测量的精密度。 4.2.4 偏倚估计的 t 检验 期间精密度测量条件下的偏倚估计如下： /1.128iMRnx RQVtMR （ 4-2-15） iinx RQVtsx （ 4-2-16） 给定检验水平为 5%， t 值与 t临界比较，以及 tMR值与自由度 (n1)/2 的 t临界比较（见附录 E.4）。若 t(tMR)t临界，表明测量过
20、程的偏倚可忽略，否则应采取纠正措施。 4.2.5 不确定度评定与应用示例 实验室可根据所建控制图中的数据做有针对性分析，查找出由此产生的偏倚和趋势原因，识别相应的不确定度贡献量，以便进行改进。基于自身的实际情况，在确保偏倚受控的期间精密度测量条件下，视 2Rs 为不确定度的评估值。若Rs Rs ，应调查原因。 本方法的应用示例参见附录 B。 4.3 线性拟合法 4.3.1 基本模型 4.3.1.1 常数模型 CNAS-GL34： 2013 第 11 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 基本模型表达如下： nnRQVy 10 （ 4-3-
21、1） (2)SSENK （ 4-3-2） 式中： nky 第 n 个水平（ n=1, ,N）的第 k 次测量值（ k=1， ， K）；ny 为nky 的估计值 ; 0截距估计值； 1斜率估计值； 测量系统的精密度估计值； SSE 残差平方和，计算为211()NKnknke，其中的残差nke 计算为nk nkneyy； NK-2自由度，其中， N 为标准物质 /标准样品数， K 为每个标准物质 /标准样品的重复测量数。 将nke 对应于ny作图。若图中显示非以 0 点为中心的随机分布，或nke 与ny之间呈现某种系统图形，表明常数模型的假定不成立，可采用比例模拟合。 4.3.1.2 比例模型 基
22、本模型表达如下： nnwz 01 （ 4-3-3） (2)WSSENK （ 4-3-4） 式中： nkz = nknyR QV，第 n 个水平的第 k 次变换值（ k=1， ， K）；nz为nkz 的估计值。 nw = 1nRQV，第 n 个水平的权值； 1 斜率估计值； CNAS-GL34： 2013 第 12 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 0 截距估计值； 测量系统的精密度估计值； WSSE加权残差平方和，计算为211()NKnknku，其中的加权残差nku 计算为nk nknuzz。 4.3.2 模型的偏倚受控 4.3.2.
23、1 常数模型 模型误差计算如下： 2=2lSSE SSPN （ 4-3-5） 2=pSSPNK N （ 4-3-6） 式中： 2l失拟均方差； SSP实验平方和，计算为 211()NKnk nnkyy null，其中，nynull为第 n 个水平的结果平均值； 2p实验误差均方。 4.3.2.2 比例模型 模型误差计算如下： 2=2lWSSE WSSPN （ 4-3-7） 2=pWSSPNK N （ 4-3-8） 式中： 2l加权失拟误差均方； CNAS-GL34： 2013 第 13 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 WSSP加权实
24、验平方和，计算为 = 211()NKnk nnkzz null，其中，nznull为第 n 个水平的变换结果平均值； 2p加权实验误差均方。 4.3.3 F 比值检验 在包含概率 95%下， F 比值与附录 E.1 中的 F临界比较，若22/lp 或22/lp 小于1(2, )FN NKN，则表明模型拟合正确。 4.3.4 测量结果的变换与监控 4.3.4.1 常数模型 后续测量结果的变换与监控、以及控制限计算如下： * 0001yx （ 4-3-9） *ii idxRQV （ 4-3-10） 13UCL （ 4-3-11） 13LCL （ 4-3-12） 式中： *0x 变换值； 0y 未知
25、量的重复测量平均值； id 监控值； UCL， L CL 分别为控制上限和控制下限。 4.3.4.2 比例模型 后续测量结果的变换与监控、以及控制限计算如下： * 0001yx （ 4-3-13） CNAS-GL34： 2013 第 14 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 *iiiix RQVcRQV （ 4-3-14） 13UCL （ 4-3-15） 13LCL （ 4-3-16） 式中： *0x 变换值； ic 控制值。 4.3.5 不确定度评定与应用示例 4.3.5.1 根据所选模型，选取工作曲线范围内最低和最高水平的两个标准物
26、质 /标准样品，按时间序列分别进行测量。在所建立的控制图中，标绘相应的控制值。如果控制值落在控制限内，表明工作曲线有效，即可按照以下给出的计算公式求得 U 。 4.3.5.2 常数模型的Rs 和 U 分别计算如下： 221()2JmjljjRddJs （ 4-3-17） 2RsU （ 4-3-18） 式中： ljd，mjd分别为最低和最高标准物质 /标准样品的id值，其中， j 为测量时间点； J测量次数。 4.3.5.3 比例模型的Rs 和 U 分别计算如下： 221()2JmjljjRccJs . （ 4-3-19） *02 xsUR （ 4-3-20） 式中： CNAS-GL34： 20
27、13 第 15 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 ljc ，mjc分别为最低和最高标准物质 /标准样品的ic 值。 4.3.5.4 实验室可根据所建控制图中的数据做针对性分析，查找由此产生偏倚和趋势的原因，识别相应的不确定度贡献量，以便进行改进。基于自身情况，在确保偏倚受控的期间精密度测量条件下，视 2Rs 为不确定度的评估值。若Rs Rs ，应查找原因。 本方法的应用示例参见附录 C。 4.4 经验模型法 4.4.1 Horwitz 模型的拟合 4.4.1.1 h 与 k 一致性统计 统计公式计算如下： xhsd （ 4-4-1）
28、rkss （ 4-4-2） 式中： h人员间一致性统计量，即样品水平下某人员的单元均值与其他间比较的度量； d 水平下的单元差值， x x ，其中， x 为单元均值， x 为水平均值； xs 水平下的平均值标准差； k 人员内一致性统计量，即样品水平下某人员的变异与其他人员总合变异间比较的度量。 在相应的包含概率下，若所计算的 hk与 不超出附录 E.5 的临界值，即接受数据一致性的假定。 4.4.1.2 数据变换 实验室 l 在所研究的水平区间，建立其与标准差之间的函数关系。对非稳定性方差，实验室 l 需通过对数将指数变成直线函数。数据变换计算如下： 1 byx （ 4-4-3） 式中： y
29、 数据的变换值； x 数据的原结果。 b 斜率， 1b 。 CNAS-GL34： 2013 第 16 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 针对变换后的数据集，实验室 l 可参照控制图法和线性拟合法中的统计分析，确保测量系统处于受控状态。 4.4.1.3 目标不确定度评定与应用示例 实验室 l 经过统计检验分析后，基于下式给出目标不确定度估计值： bRs ax （ 4-4-4） 式中： a对数线性拟合的截距； b对数线性拟合的斜率。 随后续系列水平样品测量数据的不断增加，实验室 l 应根据上述技术路线，持续不断地对所建立的目标不确定度模型
30、进行修正和完善，有助于实验室内经验模型的优化。 本方法的应用示例参见附录 D。 4.4.2 自动监测系统模型的拟合 4.4.2.1 偏倚修正 无偏修正（0CSS）见式（ 4-4-5）；常数偏倚修正（1CSS ）见式（ 4-4-6）；线性偏倚修正（2CSS ）见式（ 4-4-7） 式（ 4-4-13）： 20 iiiiCSS w X Y （ 4-4-5） 式中： iw=22() ( )1YXRRss。 21 ii iiCSS w Y X a （ 4-4-6） 式中： iw= 22() ( )1YXRRss； a=ii i iiiiiiiwY w Xww。 iiiiiwXXw （ 4-4-7）ii
31、iiiwYYw （ 4-4-8） 式中： CNAS-GL34： 2013 第 17 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 iw =222() ( )1YXRRsbs。 XXxii （ 4-4-9） YYyii （ 4-4-10） 222 2()()iiiii i i iXRwxybwx w s y bx （ 4-4-11） 22 ii iiCSS w y bx （ 4-4-12） aYbX （ 4-4-13） 4.4.2.2 CSS 选择的 F 检验和 t 检验 F 检验与 t 检验的计算分别如下： 022()/2/( 2)CSS CSS
32、FCSS N （ 4-4-14） 0112/( 2)CSS CSStCSS N （ 4-4-15） 1222/( 2)CSS CSStCSS N （ 4-4-16） 注 1：若 F 计算值小于分位数（见附录 F-4），选择 CSS0，反之选择 CSS1或 CSS2。 注 2：若 t2计算值大于分位数（见附录 F-3），选择 CSS2，反之计算 t1；若 t1计算值大于分位数，选择 CSS1，反之选择 CSS2。 4.4.2.3 偏倚受控的 2检验和 A2*检验 所选 CSS 值与 2分布的 95%分位数进行比较（见附录 E.6），其中， CSS0的自由度为 N； CSS1的自由度为 N-1；
33、CSS2的自由度为 N-2。 利用 Xi来预测 i，按式（ 4-4-17）计算数据集的 i： ()iiiiwY Y （ 4-4-17） 根据 GB/T 27407-2010 中的 A2*统计，见式（ 4-2-2） 式（ 4-2-3），判断系列 i值是否呈正态分布。 4.4.2.4 不确定度评定与应用示例 “自动监测”分析测量系统的 U 评定，见式（ 4-4-18）： 22 2() ( )22.8 2YXRbRU （ 4-4-18） 式中： ,YXR R分别为 Y 法（手工法）和 X 法（自动监测法）的期间精密度限； b选择 CSS0和 CSS1时， b=1，选择 CSS2时， b=2。 CNA
34、S-GL34： 2013 第 18 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 实验室可根据所建控制图中的数据做针对性分析，查找由此产生偏倚和趋势的原因，识别出相应的不确定度贡献的大小，以进行改进。基于自身的情况，在确保偏倚受控的期间精密度测量条件下，视 2Rs 为不确定度的评估值。若Rs Rs ，应查找原因。 本方法的应用示例参见附录 D。 CNAS-GL34： 2013 第 19 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 附 录 A（资料性附录） 精密度法的不确定度评定示例 A.1 EDT
35、A 滴定法测定水中总硬度 A.1.1 简介 GB/T 7477水质 总硬度的测定 EDTA 滴定法）是指水中钙和镁离子的总浓度，属于环境检测领域实验室常规检测项目。为了确保测量过程的偏倚和精密度处于长期的统计受控状态，实验室除了定期参加总硬度检测能力验证计划，还利用水平和基体近似于能力验证的总硬度浓度为 1.99 mmol/L 的质控样品（批号： 200723），在期间精密度条件下，每周实施 4 次重复测量（部分数据见表 A.1）。 表 A.1 标准样品期间精密度测量， mmol/L 周次 x1x2x3x4x 标准差 1 1.96 1.98 1.97 1.96 1.968 0.010 2 2.
36、02 2.00 1.99 2.02 2.008 0.015 3 2.00 1.99 1.98 1.96 1.983 0.017 4 2.02 2.00 2.00 1.99 2.003 0.013 5 2.01 2.02 2.00 2.02 2.013 0.010 6 1.99 1.99 2.02 2.00 2.000 0.014 x 1.995 sl0.013 xs 0.017 根据式（ 4-1-1）可知，本示例的偏倚和精密度已得到较好的控制，且实验室间研究或能力验证以外的操作不会产生额外的影响因素，即不会存在一些未被纳入作效应，故只需仅对表 A.1 的测量系统进行研究。 A.1.2 偏倚受控
37、 如果表 A.1 数据组符合式（ 4-1-2）的规定，则表明测量系统的偏倚处于受控状态。 实验室近期成功通过了 CNAS T0498水质总硬度测定 能力验证计划结果报告（中位值 =1.986 mmol/L、xs =0.016）。 CNAS-GL34： 2013 第 20 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实施 已知，表 A.1 中的 x =1.995，故利用 CNAS T0498 给出的信息，由式（ 4-1-4）计算得到： = 1.995-1.99 =0.005 0.032，其中， 0.032=2x0.016，表明实验室测量过程的偏倚处于受
38、控状态。 A.1.3 精密度受控 GB/T 7477 规定有 sr=0.014 mmol/L，而表 A.1 中有 sl=0.013，两者之间在统计上未有显著性差异，说明室内的精密度控制有效。 A.1.4 不确定度评定 根据式（ 4-1-2）中注的描述，决定合成表 A.1 中的组内和组间的变异。已知，xs =0.017， sl=0.013，故合成标准不确定度有： 22 2 21 340.017 0.013 0.020lxnnus s 实验室采用 GB/T 7477，在表 A.1 的期间内，求得质控样品 1.99 mmol/L 水平的 U如下： U=2u =20.020=0.040 mmol/L 根据表 A.1，质控样品测定结果报告： 2.000.04（ mmol/L）。 CNAS-GL34： 2013 第 21 页 共 53 页 2013 年 12 月 16 日发布 2013 年 12 月 16 日实
