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為了確保 F 檢驗的結果符合能力驗證的要求，應在對參加者結果進行 統計處理取得能力評定標準差 ?pt 后，再將方差分析的所得的 sS （見公式B.10）， 按 0.3sptS?? 準則進行檢驗。測量方法的重復性標準差與能力評定標準差之比， 通常應小于0.5，即 rS <0.5 ?pt。 注3:根據均勻性 F 檢驗的統計假設，樣品間的均方應大于或等于樣品內的 均方，即 MSMS12? ，所以計算的 F 值應 ? 1。

但在不均勻性很小時，由于測量數據 的隨機波動， F 值有可能出現＜1的現象。若 F ＜1，但仍很接近1時，可將樣品 間標準差視為0。倘若 F 值遠小于1，這可能是由某種不正常的因素造成，如測量 方法的精密度、樣品內部不均勻、或樣品的制備和測量不符合重復性條件等。這 時不能以簡單的 F ＜ 12Fff(，)? 為依據判定樣品是均勻的，而應查找問題的原因， 并采取相應的措施。

注2： t 檢驗是基于兩個樣品平均值差值的顯著性檢驗，而 0.3ptxy??? 準則 是以樣品間的差異不影響能力評定為依據，二者的評價方法不同。所以為了確保 能力驗證樣品滿足穩定性的要求，應在對參加者結果進行統計處理取得能力評定 標準差 ?pt 后，再用 0.3ptxy??? 準則進行核驗。 

注3：不穩定樣品與不均勻樣品的處理相似。首先應調查出現不穩定的原因， 必要時在能力評定中對不穩定性產生的影響進行適當修正。若不穩定性是由系統 誤差造成，則應考慮修正指定值；若不穩定性是由隨機誤差造成，則考慮修正指 定值的不確定度或能力評定標準差。 

B.3.2.2一系列測量的平均值與標準值/參考值的比較 對于已知指定值的能力驗證物品，如標準物質/標準樣品，或先前能力驗證 計劃留存的物品，為了檢驗物品在存儲或運輸條件下是否保持穩定

能力驗證的統計方法需考慮數據特性（定量、定性、解釋等）、統計假設和 誤差性質，以及預期參加者結果數量。

同時統計設計應考慮參加者結果的評價方 式。 基于不同的參加者結果評價方式，統計設計考慮也有所不同，常見如下： 1)若將參加者結果與預先確定的參考值和預先確定的限值（如最大允許誤 差，或法規規定值）進行比較，統計設計需考慮有途徑能夠獲得參考值和限值， 同時考慮能力評定方法。 

2)若將參加者結果與公議值確定的指定值的差值和預先確定的限值進行比 較，統計設計需要考慮如何利用公議值確定指定值，以及確定限值和能力評定方 法。 

3)若將參加者結果與公議值確定的指定值的差值和能力評定標準差比較， 統計設計需考慮指定值和能力評定標準差的合理性，同時考慮能力評定方法。 

4)若將參加者結果與指定值進行比較，同時考慮參加者的測量不確定度， 統計設計時需考慮如何獲得指定值及其不確定度，同時還需考慮將如何參加者的 測量不確定度用于結果評定。 5)若比較不同測量方法的差異，統計設計需考慮相關的統計量及計算方法。 

利用參加者結果計算指定值和能力評定標準差的統計方法，有經典統計方法 和穩健統計方法。為減少離群值的影響，通常優先考慮采用穩健統計方法

樣本均值和標準差是總體均值和標準差最小無偏估計量，因此經典統計方法 具有最高的統計效率（見表9）。但經典統計方法對離群值敏感，數據總體中即使 只有一個離群值也會對經典統計方法產生很大影響。 當使用經典統計方法時，可用高置信水平的離群值檢驗剔除離群值后，計算 平均值和標準差。

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1）記錄剔除所用的檢驗方法及置信水平； 2）如采用連續離群值檢驗，需設定剔除數據的比例； 

3）確認所產生的指定值及能力評定標準差滿足能力驗證計劃的目的。 離群值剔除是數據處理程序的一部分，即使是離群剔除的結果，也要對剔除 結果進行能力評定。 注1：GB/T6379.2[4]中7.3.4給出了用格拉布斯（Grubbs）檢驗識別離群值 的方法，此方法利用所有參加者結果的標準差（包括潛在離群值）進行檢驗。 

注2：當能力驗證計劃中使用相同的能力驗證樣品，并要求提交重復測量結 果時，通常會針對重復性測量結果的離群值采用科克倫（Cochran）檢驗，詳見 GB/T6379.2中7.3.3部分。 注3：亦可利用穩健方法識別離群值，例如，若已計算出穩健平均值和標準 差，則參加者結果與穩健平均值之間的差值超過3倍以上穩健標準差的結果可以 視為離群值。

由于經典統計方法對離群值敏感，因此通常優先采用對離群值相對不敏感的 穩健統計方法。 注：采用剔除離群值后計算標準差的經典統計方法，通常會低估近似正態分 布數據的離散性。因此，通常采用穩健統計方法，給出離散性的無偏估計。 

中位值、尺度化中位絕對差（ MADe ）和標準化四分位距（ nIQR ）均是簡易 穩健統計量。算法A通過迭代方法轉化原始數據，為近似正態分布提供均值和標 準偏差的替代計算方法，這種方法在預期離群值比例低于20%的情況下非常有用。

標準化四分位距法是一種類似于尺度化中位絕對差的穩健統計方法，該方法 相對簡單并使用廣泛。可將參加者結果按遞增順序排列，計算第75百分位（或 第三個四分位）和第25百分位（或第一個四分位）參加者結果的差值，然后乘 以系數0.7413即可得到標準化四分位距。