Omówiono zastosowanie statystycznej metody odpornej „algorytm S” do oceny precyzji (niepewności) badanej procedury pomiarowej na podstawie wyników międzylaboratoryjnych pomiarów porównawczych, gdy wyniki te zawierają dane odstające (outlier). Tradycyjne odrzucanie takich danych zmniejsza istotnie wiarygodność oceny, szczególnie dla małych próbek. Metody odporne uwzględniają wszystkie wyniki, ale dane odstające traktują inaczej. Stosowanie algorytmu S zalecają przepisy międzynarodowe, lecz brak przykładu, jak postępować w praktyce. Podano więc zależności i proces iteracji tej metody. Dla przykładu oszacowano precyzję pewnej metody na podstawie wariancji wyników badania za jej pomocą obiektów jednorodnych w 9 akredytowanych laboratoriach. Jedna z wariancji była outlierem. Uwzględniając wartość odstającą otrzymano standardowe odchylenie 1,5 razy większe, niż po jej odrzuceniu, zaś metodą odporną z wykorzystaniem algorytmu S wartość bliską tej mniejszej, ale o większej od niej wiarygodności.
EN
Effect of outliers in measurement results on the accuracy of resulting estimate precision was studied by a robust estimation method taking into account all measurement results including outliers. As an example, the estimates of the common standard deviation of all numerical data from comparing tests of the measurement precision of some method in 9 labs. were calcd. both by traditional methods and a robust „S-algorithm” method. The higher efficiency of the robust method was confirmed.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.