时间:2024-05-30
许贞侃
摘 要:通过质控数据,也就是控制样检测结果来对不确定度进行评定,可以获得准确性以及可靠性比较强的评定结果。和传统Bottom-up法进行比较,这种方法里面的变异因素非常多,同时还能够显著简化整个评定过程,降低计算量,具有非常高的应用价值。本文主要分析探讨在农产品检测过程中怎样有效利用质控数据对不明确度进行评定,提出笔者的思考和建议,仅供参考。
关键词:农产品检测;质控数据;不明确度
一、利用质控数据对不确定度进行评定的具体原理
通过质控数据对不确定度进行评定的时候,应该重点对控制样产生的随机效应引起的不确定度以及系统效应引起的不确定度进行评定,再将其合成在一起。
通过质控数据对随机效应引起的标准不确定度进行评定,即通过质控数据获得标准偏差具体估计值。比如,通过质控数据计算获得某天的标准偏差(也就是重复性的相应标准偏差)或经过计算获得某一段时间里面的标准偏差(也就是中间精密度)。
当在实验室开展相关工作的时候,有些在重复性条件下产生的系统效应会变成随机效应。如果是稳态控制图,那么随机波动本身属于固有影响,具有度量作用的重复性标准差以及中间精密度在具体理论上也会固定不变,所以,变成随机效应的相应系统效应引起的不确定度分量不用对其再次进行单独评定。如,对农产品进行检测的时候,应该随机选择移液管,通过这种方式就不必再一次对移液管具体最大允许误差进行单独评定,这是因为这个时候其已经变成了一种随机误差。
当处于重复性条件下的时候,系统效应受到质控条件的影响,转化为随机效应还应该对具体问题进行具体分析,还未转化成随机效应的相应系统效应引起的不确定度还是应该对其进行评定,存在的剩余系统效应属于实验室偏倚的主要来源。
若采用已经明确特定指标值的相应有证标准物质当做控制样,能够对有没有出现实验室偏倚进行考察,判断是否还是存在应该评定的由于系统效应所引起的不确定度。通常情况下,对于长时间获得的相应有证标准物质具体质控数据,如果检测均值没有超过特定指标值具体允许误差范围,那么就能够认为没有出现实验室偏倚,其中质控数据变异主要包括:人员、具体时间、检测设备校准、标准溶液、检测设备更换以及关键试剂等发生的改变,全部系统效应均变成了随机效应。
二、评定过程
1.检测控制样的时候,每次开展两次平行测试,为测试结果构建数学模型:(1)
符号 代表第i天具体测试结果;符号代表无限多天质控样具体测试平均值,利用有限次数检测能够获得具体估计值;符号代表随机误差,每个处于相互独立状态,同时服从,符号也可以看作是日间变异,参与的随机因素量超过重复性条件下的量,并且包括部分重复性条件下相关系统效应因素,例如,检测试剂各个批次等,该部分系统效应变成随机效应。
对于符号来说,其不确定度包括两个分量,具体为:随机效应引发的不确定度分量以及系统效应引发的不确定度分量。其中随机效应引发的不确定度:
(2)
符号为服从中的估计值。而另一种系统效应引发的不确定度:相应分量来源应该对没有转化变成随机因素的有关系统因素进行考虑,比如,有没有持续使用某台仪器、有没有持续采取某批标准溶液等因素,合并这些系统效应引发的不确定度评定:。再合并以及,获得单次测量结果具体合成标准相应不确定度:
(3)
2.检测控制样的时候,如果每次平行测试次数不少于3次,那么其观测值数学模型就是:
(4)
按照单因素试验具体随机效应模型构建原理,计算说明上述式子(4)里面的符号以及估计值:测试天数总共是n (利用符号i代表);每天平行数均是k (利用符号j代表);代表无限多天质控样具体测试平均值,该平均值的估计值是,也就是有限次数具体检测均值;代表日内随机误差,不同处于独立状态,同时服从,估计值:
(5)
(6)
代表日间随机效应,处于独立状态,同时服从,估计值:(7)
(8)
每天测试结果具体平均值:
(9)
任一天观测值随机效应引起的不确定度:
(10)
任一天观测值具体平均值 或有些天均值 随机效应引起的不确定度:
(11)
将未转化变成随机因素的相应系统效益引起的不確定度统一合成为,再合并以及,获得单次测量结果或者是某天观测具体平均值以及一段时间里面测试均值合成标准具体不确定度。
三、结语
一般不确定度评定手段实施过程中,应该先对不确定去具体分量来源进行评估,在通过计算获得不同主要来源具体不确定度分量,得到整合结果。质控数据评定方法具有很多优点,利用日常测试手段,把重复性条件下相应系统效应转化成随机效应,这样就不用再次评估一般评定方法里面很难评估的那些不确定度分量具体来源。并且,因为现在降低了必须评估的相应不确定度分量,所以使评定过程更加简洁。如果是已经通过控制样开展日常监控工作的实验室,通过所收集到的相应质控数据有效评定不确定度,能够显著减少单独评定具体不确定度所花费的时间以及物力成本。
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