• Москва: +7-495-789-64-32
  • Санкт-Петербург: +7-812-649-75-04
  • +375-44-704-97-04
  • +375-17-275-97-04
  • info@profilab.by
  1. Profilab.by
  2. Использование лабораторией результатов межлабораторных сличений

EUROLAB cookbook №4

EUROLAB Cookbooks:

В сотрудничестве с организацией EUROLAB мы осуществили перевод и публикуем серию материалов под названием EUROLAB Cookbooks. Данные материалы представляют собой краткие документы по вопросам качества, призванные помочь лабораториям соответствовать ISO/IEC 17025:2017

СМОТРЕТЬ ВСЕ МАТЕРИАЛЫ


EUROLAB “Cook Book” – Doc No. 4
Translated into Russian by LLC “Profilab” (Belarus, Minsk) (with the permission of EUROLAB)

“Поваренная книга” EUROLAB – Документ No. 4
Переведено на русский язык ООО “Профилаб” (Беларусь, г. Минск) (с разрешения EUROLAB)


Использование лабораторией результатов межлабораторных сличений

Скачать в формате PDF pdf

Актуальность межлабораторных сличений
Межлабораторные сличения (МЛС) проводят по разным причинам [1], например,

  • для валидации методов измерений/испытаний;
  • для сертификации стандартных образцов;
  • для оценивания характеристик функционирования лабораторий (проверки квалификации);
  • или более общей, для исследования степени эквивалентности среди лабораторий.

Независимо от конкретной цели(ей) МЛС участвующая лаборатория может использовать результаты для

  • проверки функционирования своих собственных методов и/или своего персонала;
  • демонстрации своей компетентности заказчикам или органам по аккредитации;
  • получения полезной информации, чтобы оценить свою неопределенность измерений.

Определение количественных показателей по данным МЛС
В проверках квалификации (РТ) провайдер РТ часто оценивает показатели как количественные меры функционирования лаборатории. Существует некоторое количество различных количественных показателей, два из которых используются чаще всего [2]:

Количественный показатель z:

формула1

Число En (в основном применяют в калибровке):

формула2

(где xl – результат лаборатории (i), xpt – приписанное значение, σpt – стандартное отклонение для оценки квалификации, U(xpt) – расширенная неопределенность приписанного значения, U(xl) – расширенная неопределенность результата лаборатории (i)).

Числители обоих количественных показателей дают разность между результатом лаборатории и приписанным значением, которое может быть либо установлено одной или несколькими эталонными (референтными) лабораториями (обычная практика в калибровке), либо получено как согласованное значение от группы участвующих лабораторий. Стандартное отклонение σpt в знаменателе количественного показателя z является мерой фактической или принятой изменчивости результатов. Знаменатель в числе En представляет собой расширенную объединенную неопределенность, связанную с разностью в числителе. Таким образом, оба количественных показателей имеют общую черту: фактическая разность между результатом лаборатории и приписанным значением оценивается по отношению к оценке (ожидаемого или приемлемого) разброса результатов. Эти два количественных показателя отличаются тем, что количественный показатель z оценивает все лаборатории по отношению к одному и тому же числовому значению, в то время как число En позволяет принять во внимание собственную заявленную точность лаборатории.

Провайдеры РТ часто применяют следующую классификацию для результатов участвующих лабораторий:

удовлетворительный результат: ǀzǀ ≤ 2 или ǀEnǀ ≤ 1 соответственно,
сомнительный результат: 2 < ǀzǀ < 3,
неудовлетворительный результат: ǀzǀ ≥ 3 или ǀEnǀ > 1 соответственно*.

* Если расширенные неопределенности рассчитаны с использованием коэффициента охвата 2.0, то критическое значение 1.0 для числа En будет эквивалентно критическому значению 2.0, которое используется для показателя z [2]. 

Анализ лабораторией данных МЛС
Чтобы использовать результаты РТ для целей, указанных в разделе 1, лаборатории после участия в МЛС следует тщательно проанализировать свой результат, принимая во внимание имеющуюся информацию, такую как:

  • заявления о неопределенности измерений применяемого метода измерений/испытаний в стандарте, литературе и т.л.;
  • собственная оценка неопределенности измерений;
  • стандартное отклонение результатов всех лабораторий, участвовавших в этих МЛС;
  • неопределенность измерений, приемлемая для лаборатории и их заказчиков.

Даже если организатор МЛС предоставляет результаты, классифицированные как удовлетворительные или неудовлетворительные, лаборатории не следует просто полагаться на это решение. Например, если организатор использует стандартное отклонение σpt для количественного показателя z, которое лаборатория рассматривает как не соответствующее цели (ffp), то можно рассчитать измененный количественный показатель z с применением σpt,ffp в соответствии с ее (лаборатории) или ее заказчика потребностями [3].

В случае неудовлетворительного результата лаборатории следует выполнить анализ основных причин и предпринять корректирующие действия на основании полученных результатов. Иногда организатор МЛС может давать советы. После выполнения корректирующих действий лаборатории следует подтвердить их эффективность, например, посредством

  • использования подходящего стандартного образца;
  • участия в других МЛС.

Кроме того, результаты МЛС являются важным средством для проверки оценки неопределенности измерений применяемого метода испытаний/измерений [4, 5, 6]. Если оценки неопределенности измерений лаборатории оказываются слишком заниженными или слишком завышенными, то лаборатории следует соответствующим образом ее подкорректировать.
Заключение
Независимо от возможной классификации организатором результатов МЛС как удовлетворительных или неудовлетворительных, каждой участвующей лаборатории следует тщательно проанализировать свои результаты, основываясь на своих собственных критериях. Если после этого результат окажется неудовлетворительным, то лаборатории следует предпринять соответствующие корректирующие действия и проверить результативность этих действий.

Кроме того, результаты МЛС следует использовать для подтверждения и улучшения оценок неопределенности измерений применяемого метода измерений/испытаний.

Ссылки
[1] ISO/IEC 17043:2010, Conformity assessment – General requirements for proficiency testing
(ISO/IEC 17043:2010, Оценка соответствия – Основные требования к проведению проверки квалификации)
[2] ISO 13528:2015, Statistical methods for use in proficiency testing by interlaboratory comparisons
(ISO 13528:2015, Статистические методы, применяемые при проверке квалификации лабораторий посредством межлабораторных сличений)
[3] IUPAC, The international harmonized protocol for the proficiency testing of analytical chemistry laboratories, Pure Appl. Chem., 78 (2006), 145 – 196
(IUPAC, Международный гармонизированный протокол по проверкам квалификации в лабораториях аналитической химии)
[4] NORDTEST Technical Report 537 ed.3.1 (2012), Handbook for Calculation of Measurement Uncertainty in Environmental Laboratories, 2003, //www.nordtest.info/
(Технический отчет 537 NORDTEST ред.3.1 (2012), Справочник по вычислению неопределенности измерений в лабораториях окружающей среды)
[5] EUROLAB Technical Report 1/2006, Guide to the Evaluation of Measurement Uncertainty for Quantitative Results, www.eurolab.org
(Технический отчет 1/2006 EUROLAB, Руководство по оцениванию неопределенности измерений количественных результатов)
[6] EUROLAB Technical Report 1/2007, Measurement uncertainty revisited: Alternative approaches to uncertainty evaluation, www.eurolab.org
(Технический отчет 1/2007 EUROLAB, Пересмотр неопределенности измерений: Альтернативные подходы к оцениванию неопределенности)


За перевод настоящей CookBook и любые дополнительные правки несет ответственность ООО «Профилаб» (Беларусь, г. Минск).

Документ, размещенные на сайте компании ООО «Профилаб», не могут быть распространены и тиражированы без официального разрешения ООО «Профилаб».


РАЗРАБОТКА/ВАЛИДАЦИЯ МЕТОДИК

Выполним работы по разработке Методик измерений

ПОДРОБНЕЕ ОБ УСЛУГЕ

РАЗРАБОТКА  Методик оценивания неопределенности

В комплекте с автоматизированным расчетом

ПОДРОБНЕЕ ОБ УСЛУГЕ

Подпишитесь на рассылку Профилаб: