this variability (Table 12.7.1). Wi

this variability (Table 12.7.1). With eight replicate samples, analysed in
duplicate by using an analytical method of high precision (σaσs/2 far worse precisions will be obtained, to the
extent that it may be impossible to estimateσs. There would be a wide and
highly asymmetric distribution of outcomes, with a high proportion of zero
results.
The practical rule of thumb is to use if possible an analytical method
with a precisionσa

Kết quả (Việt) 1:

biến đổi này (bảng 12.7.1). Với tám replicate mẫu, phân tích tronglặp lại bằng cách sử dụng một phương pháp phân tích của độ chính xác cao (σa << σs), cáctương đối chuẩn sai số mẫu ước tính độ lệch chuẩn liên σssẽ có khoảng 25%. Do đó các giới hạn tin cậy 95% sẽ về 0.5σsvà 1.5σs. Với σa > σs/2 đến nay tồi tệ hơn precisions sẽ được thu được, đến cácmức độ mà nó có thể không thể estimateσs. Sẽ có một rộng vàkhông đối xứng cao phân phối các kết quả, với một tỷ lệ cao của zerokết quả.Thực hành quy luật của là nếu có thể sử dụng một phương pháp phân tíchvới một precisionσa < σs/2. Tất nhiên, các nhà phân tích sẽ không biết nếu điều nàytiêu chuẩn này được hoàn thành cho đến sau khi thử nghiệm. Ifσs xảy ra rấtnhỏ (tức là, mục tiêu là gần đồng nhất), nó có thể là không thểước tính giá trị của nó thiếu một phương pháp phân tích phù hợp. Trong trường hợp như vậy,Tuy nhiên, sẽ làm cho một đóng góp đáng kể vào sự không chắc chắn kết hợp của đo lường độ lệch chuẩn của mẫu và có thể một cách an toànbỏ qua.Cải thiện độ chính xác của ước tính mẫu tiêu chuẩn độ lệchvới số lượng mẫu trùng lặp. Thật không may, nó cải thiện chỉchậm: khi so sánh với một tám-mẫu thử nghiệm, 32 mẫu nàođược yêu cầu để giảm lỗi chuẩn bằng một nửa. Mà thường sẽ làviển vông như là một xác nhận phương pháp duy nhất. Tuy nhiên, nếu việc lấy mẫuphương pháp sử dụng thường xuyên, dữ liệu có thể được thu thập qua nhiều mẫu sự kiệnvà ước lượng dần dần tinh tế. Các thủ tục sẽ được tương tự nhưthiết lập các giới hạn cho các biểu đồ kiểm soát trong khi nó đang sử dụng, như là in§10.4 và 10.5.Các kết quả có thể được robustified trong một số cách chống lại các có thểtỷ lệ atypically không đồng nhất mục tiêu.236 ghi chú về thống kê và dữ liệu chất lượng cho các nhà hóa học phân tích12.8 kiểm soát chất lượng của lấy mẫuĐiểm mấu chốt-Một biểu đồ điều khiển mẫu/phân tích kết hợp có thể được xây dựng từkết quả trùng mẫu.Chúng tôi đã thấy (§12.6) có một giá trị ước tính 'nói chung-áp dụng' liên σscangắn liền với độ lệch chuẩn mẫu cho một mục tiêu điển hình trong một định nghĩalớp học. Tuy nhiên, sampler có thể gặp phải các mục tiêu cụ thể, rõ ràngtrong các lớp học được xác định, mà ˆσs 'tổng quát' là không thích hợp.Đối với các mục tiêu cụ thể, chính xác mẫu có thể nghèo, bởi vì cácLấy mẫu được thực hiện trong ineptly hoặc hơn có lẽ bởi vì mục tiêulà không đồng nhất hơn là bình thường cho loại vật liệu. Trường hợp như vậynên được phát hiện nếu có thể, bởi vì một giả định không chính xác về cácheterogeneity sẽ có xu hướng để làm mất hiệu lực quyết định về mục tiêu. Thậm chí nếu cácLấy mẫu thực hiện chính xác theo một giao thức xác nhận, quá nhiềuheterogeneity có thể làm cho kết quả không phù hợp cho mục đích. Kiểm soát chất lượngLấy mẫu có thể làm giảm bớt tình trạng này.Một cách đơn giản để tiến hành lấy mẫu QC là để có d

Kết quả (Việt) 2:

biến đổi này (Bảng 12.7.1). Với tám mẫu lặp, phân tích trong
bản sao bằng cách sử dụng một phương pháp phân tích có độ chính xác cao (σa << σs), các
sai số chuẩn tương đối của σs độ lệch chuẩn mẫu ước tính
sẽ có khoảng 25%. Do đó, giới hạn tin cậy 95% sẽ có khoảng 0.5σs
và 1.5σs. Với σa> σs / 2 đến độ chính xác tồi tệ hơn sẽ thu được, đến
mức mà nó có thể không thể estimateσs. Sẽ có một rộng và
phân phối rất không đối xứng của kết quả, với một tỷ lệ cao của không
kết quả.
Các quy tắc thực tiễn của ngón tay cái là sử dụng nếu có thể là một phương pháp phân tích
với một precisionσa <σs / 2. Tất nhiên, các nhà phân tích sẽ không biết nếu điều này
tiêu chí được thực hiện cho đến khi sau khi thí nghiệm. Ifσs sẽ xảy ra là rất
nhỏ (ví dụ, mục tiêu là gần đồng nhất), nó có thể không thể
ước tính giá trị của nó vì thiếu một phương pháp phân tích thích hợp. Trong trường hợp như vậy,
tuy nhiên, độ lệch chuẩn mẫu sẽ đóng góp đáng kể cho sự không chắc chắn kết hợp của phép đo và có thể được an toàn
bỏ qua.
Độ chính xác của các ước tính độ lệch chuẩn lấy mẫu cải thiện
với số lượng mẫu trùng lặp. Thật không may, nó cải thiện chỉ
từ từ: so với một thí nghiệm tám mẫu, 32 mẫu sẽ
được yêu cầu để giảm sai số chuẩn bằng một nửa. Đó thường sẽ
không thể thực hiện như một xác nhận một lần phương pháp. Tuy nhiên, nếu lấy mẫu
phương pháp được sử dụng thường xuyên, dữ liệu có thể được thu thập qua nhiều sự kiện lấy mẫu
và dự toán từng bước tinh chế. Các thủ tục tương tự để
thiết lập giới hạn cho một biểu đồ kiểm soát trong khi nó đang được sử dụng, như in§10.4 và 10.5.
Các kết quả sẽ có được robustified trong một số cách chống lại thể
lệ mục tiêu không điển hình không đồng nhất.
236 Ghi chú về thống kê và dữ liệu chất lượng cho phân tích hóa học
12.8 Quản lý chất lượng lấy mẫu
điểm chính
- một biểu đồ lấy mẫu / kiểm soát phân tích kết hợp có thể được xây dựng từ
. kết quả của mẫu trùng lặp
Chúng tôi đã nhìn thấy (§12.6) mà một 'thông thường, áp dụng "giá trị ước tính σscan được
gắn vào tiêu chuẩn lấy mẫu lệch cho một mục tiêu điển hình trong một định nghĩa
lớp. Tuy nhiên, các mẫu có thể gặp phải các mục tiêu cụ thể, rõ ràng
trong các lớp được định nghĩa, mà σs 'chung' là không thích hợp.
Đối với các mục tiêu cụ thể nào đó, độ chính xác lấy mẫu có thể được người nghèo, vì các
mẫu đã được thực hiện ineptly hay, có lẽ nhiều hơn , bởi vì mục tiêu
là không đồng nhất hơn là bình thường đối với các loại vật liệu. Trường hợp như vậy
cần được phát hiện nếu có thể, bởi vì một giả định không chính xác về
tính không đồng nhất sẽ có xu hướng mất hiệu lực của quyết định về mục tiêu. Ngay cả khi
lấy mẫu được thực hiện chính xác theo một giao thức xác nhận, quá mức
không đồng nhất có thể làm cho kết quả không phù hợp với mục đích. Kiểm tra chất lượng
lấy mẫu có thể làm giảm bớt tình trạng này.
Một cách đơn giản để tiến hành lấy mẫu QC là để có d