四分位数稳健统计方法与传统统计方法在实验室能力验证结果评价中的比较分析

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1、中国卫生统计2010年8月第27卷第4期·学术讨论·四分位数稳健统计方法与传统统计方法在实验室能力验证结果评价中的比较分析广州市萝岗区疾病预防控制中G(510730)李敏易国庆能力验证(proficiencytesting),是指利用实验室(2)当实际数据与假定模型有较小的差别时,它间比对确定实验室的校准/检测能力或检查机构的检的性能变化也较小,是次优的;测能力⋯。能力验证计划的主要用途之一是评价实(3)当实际情况偏离假定模型较大时,它的性能验室胜任地进行检测的能力;相应地,参加能力验证计也不会变得很差。划为实验室提供了一个评估和证明其出具数据可靠性可以认为稳健统计方法是一

2、种中庸的方法,在假的客观手段。定模型近似正确时,该方法也能得到比较正确的结论。目前,各级能力验证计划的组织机构在处理能力但代价是:在假定模型正确时,它达不到最优,而只能验证室间比对数据时,都惯于采用中国合格评定国家接近最优。也就是说,如果我们的能力验证结果确实认可委员会(CNAS)在CNAS—GL02中推荐使用的符合正态分布(或者相当接近正态分布)时,应用四分方法——以四分位数稳健统计方法计算“能力统计位数稳健统计方法可能并不能得到比传统统计方法更量”,并根据该统计量(通常是z比分数)对结果进行好的评价效果。评价。在应用时,忽略了四分位数稳健统计的适用范本文用四分位数稳健统

3、计方法和传统统计方法分围,以及CNAS—GL02在3.3.1.2中提到的:“检测能别计算了l3组室间比对数据的z比分数,以z作为能力的评价对于能力验证的参加者应有意义。因此,对力统计量。检测项目的能力评价应该和检测的要求相关,并能被其中,Z=(一X)/s。理解或符合特定领域里的惯例”【】J。这里,X是参加者的结果,是指定值,S是满足计而对于传统统计方法,能力验证组织机构担心离划要求的变动性的合适估计值/度量。群值对统计结果带来严重干扰,几乎完全弃用。在传统统计方法中,x是均值,S是标准差;应用四本文通过比较四分位数稳健统计方法和传统统计分位数稳健统计方法时,x为中位值,S为

4、标准四分位方法在能力验证结果评价中的差别,认为在评价能力间距,即S=0.7413IQR(IQR为四分位间距)。验证结果时,应视具体情况选用合适的评价方法,避免数据来源单纯采用四分位数稳健统计方法,出现脱离实际要求或误判的现象,并由此给参与能力验证的实验室带来CNAST0395,水中重金属元素检测能力验证计划困扰。结果报告;CNAST0397,水中5种无机盐检测能力验证计划结果报告。原理和方法结果与分析传统统计方法通常假定数据模型为正态分布,也就是说,应用传统的基于正态分布的统计方法,只有在本次能力验证计划,共有191个实验室参加,其中原始数据确实满足正态分布的情况下才能得到

5、最优统152个实验室已获CNAS认可(占比79.6%),测定水计结果。然而,当一些实际样本中含有离群值时,该样中l3个项目的分割水平对,实验结果分别用两种方法本可能并不完全服从正态分布,期待的最优统计结果进行统计计算,结果见表1。将遭到破坏。从表1可见,两种统计方法在确定“指定值”,即统计方法的稳健性,是指对于偏离假定模型的不平均值和中位值时,并无明显差异;而在确定S值(满敏感性,由此产生的稳健统计技术,是针对实际情况中足计划要求的变动性的合适估计值/度量)时,两种方假设模型通常只是对实际数据的一种近似,它具有下法的结果存在明显不同。可以看到,除铜标准化差的列属性:标准偏差

6、略小于标准IQR(0.009<0.010)外,其余标(1)当假定模型成立时,具有良好的性能,并且接准偏差均显著大于标准/QR,这正体现了稳健统计方近最优;法的理论——降低离群值或形态两端数据在分散度计ChineseJournalofHealthStatisdcs.Aug2010.Vo1.27.No.4......——————————————————————算当中的权。表1两种统计方法计算水中13种元素能力验证结果统计参数的比较而正是由于标准偏差SD明显大于标准IQR,导小于传统统计方法。因而两种方法在用Z比分数分致用四分位数稳健统计方法计算的z比分数显著地别评价能力验证结果

7、时出现明显差别,结果见表2。表2两种统计方法能力验证结果评价比较从表2可见,四分位数稳健统计方法在异常值检容易理解,叼室间=27/室内≤10%,即田室问=出的灵敏度上明显高于传统统计方法,可疑率和不满%意率合计平均高达25.6%,而传统统计方法得到的可室闻疑率和不满意率合计平均仅为7.7%。也就是说,按表3传统统计评价为“满意”而稳健统计评价为稳健统计的判定结果,每个项目平均有四分之一的实“有问题”或“不满意”结果列表验室需要向CNAS做出解释并提交整改报告,或者说序号样A样B垒兰!兰序号样A样B全每个参与的实验室

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