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如何对质量控制数据进行长期系统分析

放大字体 缩小字体 发布日期:2019-07-14 12:51:50 来源:互联网
 
    评估一段时间的控制数据,目的是解决以下两个问题:

    (1)实验室当前的质量(随机和系统效应)如何?质量是否发生了显著的变化?

    (2)控制图中,用于监测分析失控的控制限和中位线是否仍然最佳?

  这是QC中最困难的问题之一,本文只能给出通用的指南。

    1.1评审当前的分析质量

    这主要是评审统计控制限和平均值中位线。评估是对控制图上最后60个数据点进行评审。需要注意的是,在这60个数据点中有一些数据点可能已经包括在上一次的评估中了,但必须至少有20个新的数据点。评审步骤如下:

    (1)计算控制结果落在警告限之外的点数。如果落在警告限之外的点数多于6个或少于1个,表明(对60个数据点)分析的精密度发生了变化。

    (2)计算最近60个结果的平均值,与前一次的平均值(中位线)比较,如果两者之差大于0.35S,表明(对60个数据点)平均值发生了变化。

    1.2评估控制限的频度

    保持控制限和中位线在一个长时间段内的稳定,对控制图成功使用非常重要。中位线和控制限不应频繁变化,否则将很难监测分析质量的渐变。实验室应有政策规定多长时间评估一次控制限,以及需要改变控制限时如何做出决定。建议每年评估一次控制限和中位线。对不常开展的分析,例如每个月进行一次的分析,建议获得20个新的控制值后进行评估。

    最近一次评估后,如果新的控制值少于20个,则不应改变控制限,否则会使控制限的不确定度过大,带来控制限不合理涨落的风险。

    1.3改变控制限

    目标控制限只有在客户要求有变化的情况下才可以改变。因此本部分内容主要与统计控制限相关。如上所述,控制限和中位线应每年或每新增20个数据点后评估一次。但评估并不必然意味着应改变控制限。只有在精密度或偏倚发生显著变化的情况下才可以考虑改变控制限。如果按照1.1之(1)和(2)的评审表明精密度或平均值有变化,应对精密度和平均值分别进行F检验和t检验,看变化是否显著。

    F检验和t检验应进行双侧检验,且按惯例取95%的置信水平。如果精密度显著增大,但与客户的要求相比这个变化是可接受的,应重新计算新的警告限和行动限。

    当控制图中所考虑的60个数据点(或更多)中有失控情况时,应予以特别关注。如果在分析时可以识别出失控的原因,那么在计算新的控制限时应将失控的控制值剔除。然而,难免会出现无法识别原因的失控情况。这些数据可能是这个特定分析批中没有检测到的错误所造成的,在计算中将这些数据包括进去可能导致虚大的标准偏差。另一方面,如果剔除这些数据,特别是在一组数据中有不止一个这样的数据时,可能导致过小的标准偏差和虚窄的控制限,从而导致更多表面失控情况的发生。

    一个实用的方法是剔除距离中位线超过4倍标准偏差的数据而保留其他的数据。如果在所考虑的60个数据中这种失控情况不止一个,这就超出了我们的预期,此时有充分的理由对整个分析程序进行仔细的检查,查找重复出现失控情况的原因。

    必须要强调的是,内部质量控制也不是万无一失的。如前所述,在大多数情况下,内部质量控制是基于对一个正常运行的分析系统的统计参数的估计值。因而对于统计控制限而言,质量控制受“两类错误”的控制,即受控的分析批偶尔会被拒绝(第一类错误),而失控的分析批偶尔也会被接受(第二类错误)。更重要的是,内部质量控制通常无法识别影响单个试样分析结果的是偶然发生的粗大误差还是分析系统的短期波动。此外,基于内部质量控制结果的推论只适用于分析方法验证范围内的试样。尽管有这些限制,内部质量控制仍然是确保实验室检测数据质量可以依靠的最主要的手段。实验室如果能够正确实施内部质量控制,其效果是非常好的。

编辑:foodnews

 

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