許貞侃
摘 要:通過質控數據,也就是控制樣檢測結果來對不確定度進行評定,可以獲得準確性以及可靠性比較強的評定結果。和傳統Bottom-up法進行比較,這種方法里面的變異因素非常多,同時還能夠顯著簡化整個評定過程,降低計算量,具有非常高的應用價值。本文主要分析探討在農產品檢測過程中怎樣有效利用質控數據對不明確度進行評定,提出筆者的思考和建議,僅供參考。
關鍵詞:農產品檢測;質控數據;不明確度
一、利用質控數據對不確定度進行評定的具體原理
通過質控數據對不確定度進行評定的時候,應該重點對控制樣產生的隨機效應引起的不確定度以及系統效應引起的不確定度進行評定,再將其合成在一起。
通過質控數據對隨機效應引起的標準不確定度進行評定,即通過質控數據獲得標準偏差具體估計值。比如,通過質控數據計算獲得某天的標準偏差(也就是重復性的相應標準偏差)或經過計算獲得某一段時間里面的標準偏差(也就是中間精密度)。
當在實驗室開展相關工作的時候,有些在重復性條件下產生的系統效應會變成隨機效應。如果是穩態控制圖,那么隨機波動本身屬于固有影響,具有度量作用的重復性標準差以及中間精密度在具體理論上也會固定不變,所以,變成隨機效應的相應系統效應引起的不確定度分量不用對其再次進行單獨評定。如,對農產品進行檢測的時候,應該隨機選擇移液管,通過這種方式就不必再一次對移液管具體最大允許誤差進行單獨評定,這是因為這個時候其已經變成了一種隨機誤差。
當處于重復性條件下的時候,系統效應受到質控條件的影響,轉化為隨機效應還應該對具體問題進行具體分析,還未轉化成隨機效應的相應系統效應引起的不確定度還是應該對其進行評定,存在的剩余系統效應屬于實驗室偏倚的主要來源。
若采用已經明確特定指標值的相應有證標準物質當做控制樣,能夠對有沒有出現實驗室偏倚進行考察,判斷是否還是存在應該評定的由于系統效應所引起的不確定度。通常情況下,對于長時間獲得的相應有證標準物質具體質控數據,如果檢測均值沒有超過特定指標值具體允許誤差范圍,那么就能夠認為沒有出現實驗室偏倚,其中質控數據變異主要包括:人員、具體時間、檢測設備校準、標準溶液、檢測設備更換以及關鍵試劑等發生的改變,全部系統效應均變成了隨機效應。
二、評定過程
1.檢測控制樣的時候,每次開展兩次平行測試,為測試結果構建數學模型:(1)
符號 代表第i天具體測試結果;符號代表無限多天質控樣具體測試平均值,利用有限次數檢測能夠獲得具體估計值;符號代表隨機誤差,每個處于相互獨立狀態,同時服從,符號也可以看作是日間變異,參與的隨機因素量超過重復性條件下的量,并且包括部分重復性條件下相關系統效應因素,例如,檢測試劑各個批次等,該部分系統效應變成隨機效應。
對于符號來說,其不確定度包括兩個分量,具體為:隨機效應引發的不確定度分量以及系統效應引發的不確定度分量。其中隨機效應引發的不確定度:
(2)
符號為服從中的估計值。而另一種系統效應引發的不確定度:相應分量來源應該對沒有轉化變成隨機因素的有關系統因素進行考慮,比如,有沒有持續使用某臺儀器、有沒有持續采取某批標準溶液等因素,合并這些系統效應引發的不確定度評定:。再合并以及,獲得單次測量結果具體合成標準相應不確定度:
(3)
2.檢測控制樣的時候,如果每次平行測試次數不少于3次,那么其觀測值數學模型就是:
(4)
按照單因素試驗具體隨機效應模型構建原理,計算說明上述式子(4)里面的符號以及估計值:測試天數總共是n (利用符號i代表);每天平行數均是k (利用符號j代表);代表無限多天質控樣具體測試平均值,該平均值的估計值是,也就是有限次數具體檢測均值;代表日內隨機誤差,不同處于獨立狀態,同時服從,估計值:
(5)
(6)
代表日間隨機效應,處于獨立狀態,同時服從,估計值:(7)
(8)
每天測試結果具體平均值:
(9)
任一天觀測值隨機效應引起的不確定度:
(10)
任一天觀測值具體平均值 或有些天均值 隨機效應引起的不確定度:
(11)
將未轉化變成隨機因素的相應系統效益引起的不確定度統一合成為,再合并以及,獲得單次測量結果或者是某天觀測具體平均值以及一段時間里面測試均值合成標準具體不確定度。
三、結語
一般不確定度評定手段實施過程中,應該先對不確定去具體分量來源進行評估,在通過計算獲得不同主要來源具體不確定度分量,得到整合結果。質控數據評定方法具有很多優點,利用日常測試手段,把重復性條件下相應系統效應轉化成隨機效應,這樣就不用再次評估一般評定方法里面很難評估的那些不確定度分量具體來源。并且,因為現在降低了必須評估的相應不確定度分量,所以使評定過程更加簡潔。如果是已經通過控制樣開展日常監控工作的實驗室,通過所收集到的相應質控數據有效評定不確定度,能夠顯著減少單獨評定具體不確定度所花費的時間以及物力成本。
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