两台仪器比对数据如何判定

‘壹’ 两种不同原理的测量仪器怎么进行测量精度比较

对两种，或多种不同检测原理的仪器、仪表可以标准物质来进行比较。比如有两台不同检测原理的称，可以通过标准砝码来比较它们对标准砝码的测量误差来分别确定它们的准确度。

‘贰’ 如何对实验室内部比对结果进行分析，判定

我们实验室做了几个内部比对试验，如人员间的比对、设备比对，由于有些标准上没有对结果的重复性和再现性作要求，因此，我不知道对比对结果怎么处理，怎么判定比对结果是否满意，不知哪位可以赐教？

建议看看《理化检验-物理分册》王承忠老师连载的实验室认可中难点问题，里面有提到En规则判断比对结果合理性。

可以参照CNAS-GL02《能力验证结果的统计处理和能力评价指南》，可以进行En值的判定，也可以通过Z比分来判定。具体要看样品及对比的形式了。

比较简单的方法就是看看比对的人员或者设备相应的标准偏差。

这个方法也可以的，不过感觉应该是缺少了仪器、人员等方面的不确定度，用标准偏差的话只是说明的样品均匀性引起的不确定度。

具体根据选择的对比方式不同吧，一般人员对比、设备对比的话应该选用En值判定，留样在测得话选用Z比分。不过如果用En值判定的话得做不确定度分析。挺麻烦的。

是啊，一般我们也是选用这两种方法，同时还有一种叫做相关性分析，哪个做起来感觉更麻烦一些。这次管理评审还查了呢，幸亏今年做了一个。

原文由hou1210(hou1210)发表:
具体根据选择的对比方式不同吧，一般人员对比、设备对比的话应该选用En值判定，留样在测得话选用Z比分。不过如果用En值判定的话得做不确定度分析。挺麻烦的。

不确定度做起来还是很严谨的，不过步骤也繁琐，需要好好下一番功夫！

是的，需要仔细，最主要的是千万别漏项。否则的话出来的结果就差大了。

原文由依风1986(xurunjiao5339)发表:
原文由hou1210(hou1210)发表:
具体根据选择的对比方式不同吧，一般人员对比、设备对比的话应该选用En值判定，留样在测得话选用Z比分。不过如果用En值判定的话得做不确定度分析。挺麻烦的。

不确定度做起来还是很严谨的，不过步骤也繁琐，需要好好下一番功夫！

是啊，不确定度太麻烦了，一有不注意就容易漏项，我们这里都是有专人做的。

‘叁’ 两台仪器如何分析测量值之间的差异是否合格

你所提出的问题有点混乱，首先，两台仪器会有而且必然有差异，但不存在两台仪器测量值的差异是否合格的问题，只有同一台仪器的多次测量的误差是否合格的问题。评定仪器合格否，不是简单地看两台同类仪器测量同一被测对象结果的差异，必须依据计量法按检定规程来测量和判别。

每台仪器都有各自的溯源方式，可溯源也可量传，要知道仪器是否合格，可送计量院所依法检定。通过准确度高3倍以上的仪器来测量你的仪器，得到测量误差的数据，还有其它诸如分辨力、回零差、零点漂移、滞后等数据，计算出最大误差、重复性，再根据根据检定规程的技术要求来判定你的仪器所属等别或级别。

‘肆’ 如何定量评价两个测量结果是否差不多

定量评价两个测量结果是否差不多可以用检验法。

检验法可用于分析样本数 n 较小的检测数据平均值间的差异性（一般要先做F检验）。适用于实验室人员比对、 仪器比对、 方法比对等。

另外En值可用于判断两个测量值之间的一致性，特别适用于有标准值或参考值的比对试验，如标准物质比对、指定参考实验室的实验室间比对等。

Z比分数法

Z比分数法适用于多组比对检测数据，较适宜权威机构组织的能力验证活动，较少用于检测实验室内部自行组织的比对分析试验。Z 比分数法包括经典统计法与稳健统计法两种。

当比对的数据较多时，可采用稳健统计法进行比对分析及评价；当比对的数据较少时，应先采用格拉布斯检验法剔除离群值，同时考虑标准的允许误差后，对余下的数据采用经典统计法进行分析及评价。

经典统计法是用算术平均值X 作为公议值 X，标准偏差S作为允许离散度 s，其缺点是存在存伪风险；而稳健统计法是用中位值作为公议值 X，标准化四分位距作为允许离散度s，其缺点是存在去真风险。

‘伍’ 如何通过比对检定另一台仪器的精度

比对就是同精度仪器间的数据比较，如果有精度不同，那就是检定或校准了。

一般比对的两台仪器，其中必有一台是受信任的，就是经过检定合格或校准过的，然后与其他同精度仪器一起在相同条件下测量同一物件，看两者的数据差异，如果测量多次的相差都在接受范围内，则可认为另一台仪器也是可以信任的。

‘陆’ 两台仪器如何分析测量值之间的差异如何评价

不知道你要怎样比较预测值和真实值，比如计算一下残差值，或者计算一下均方误差之类？在Linear Regression对话框，点Save按钮，会出现Linear Regression: Save对话框，在Predicted Values（预测值）和Resials（残差）栏都选Unstandardized，会在数据表中输出预测值和残差，然后你想怎么比较都行。判断模型是否有预测能力，其实就是模型检验，模型检验除了统计意义上的检验，还有实际意义上的检验，就是检验是否跟事实相符，比如收入与消费应该是正相关的，如果消费为被解释变量、收入为解释变量，如果收入的系数小于零，那肯定是不对的。统计意义上的检验，包括参数的T检验，方程的F检验，还要检验残差是否白噪声。检验模型是否具有外推预测能力，还可以这样做：比如，你收集了一个容量为50的样本，你可以用其中的48个样本点估计模型，然后估计另两个样本点，把估计值跟实际值做一个比较。

‘柒’ 两台相同型号的仪器,如何验证这两台仪器的差异是OK的

呵呵
如果两台仪器精度相同，就无法判别！
如同你有两块表，是如果不与广播或电视或网络对时，你无法知道那一块的时间是正确的一样。

从数值传递的原理说，你只有与更高精度的仪器对比，才能知道哪一个仪器是合格的。这是计量传递的基本路径。