作者:百檢網 時間:2022-04-26 來源:互聯網
在檢驗科的各項檢查中儀器的校準報告是其中*重要的一項,校準報告中的分析數據繁多,我們怎樣讀懂校準報告?
報告中*常出現的幾個名詞CV值,SD值,它們各代表的什么意義,它們是如何計算出來的?
我們一起來了解一下吧!
精密度
計量的精密度(precisionofmeasurement),系指在相同條件下,對被測量進行多次反復測量,測得值之間的一致(符合)程度。從測量誤差的角度來說,精密度所反映的是測得值的隨機誤差。精密度高,不一定正確度高。也就是說,測得值的隨機誤差小,不一定其系統誤差亦小。
準確度
是指你得到的測定結果與真實值之間的接近程度。
精密度與準確度的關系
準確度是指測得值與真值之間的符合程度。
準確度和精密度是兩個不同的概念,但它們之間有一定的關系。應當指出的是,測定的精密度高,測定結果也越接近真實值。但不能**認為精密度高,準確度也高,因為系統誤差的存在并不影響測定的精密度,相反,如果沒有較好的精密度,就很少可能獲得較高的準確度。可以說精密度是保證準確度的先決條件。
標準差
它能夠反映變量值的離散程度,正負值就是在計算好的SD上加個正負號表示在這個范圍內波動在平均值上加上或者減去這個數字,都認為在正常范圍內。
方差:s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/(n-1)(x為平均數)
標準差:方差的算術平方根=S
標準差能很客觀準確的反映一組數據的離散程度,但是對于不同的檢驗目的,或同一項目不同的樣本,標準差就缺乏可比性了,因此對于方法學評價來說又引入了變異系數CV。
CV(CoefficientofVariance):標準差與均值的比率。用公式表示為:CV=σ/μ
線性分析驗證
考慮預測對象發展變化本質基礎上,分析因變量隨一個自變量變化而變化的關聯形態,借助回歸分析建立它們因果關系的回歸方程式,描述它們之間的平均變化數量關系,據此進行預測或控制。
基本原理
假設預測目標因變量為Y,影響它變化的一個自變量為X,因變量隨自變量的增(減)方向的變化。一元線性回歸分析就是要依據一定數量的觀察樣本(Xi,Yi)i=1,2…,n,找出回歸直線方程Y=a+bX(1)
對應于每一個Xi,根據回歸直線方程可以計算出一個因變量估計值Yi,將求出的a和b代入式(1)就得到回歸直線Yi=a+bXi。那么,只要給定Xi值,就可以用作因變量Yi的預測值。
在分析測試中,一元回歸分析通常采用相關系數r這一統計量來檢驗X與Y是否確實相關以及相關的程度如何。相關系數r的值總是在-1與+1之間.
當r=1時,所有的點都在一條直線即回歸直線上,此時稱Y與X完全線性相關
當r=0時,b=0,即回歸直線平行于X軸,所示,說明Y的變化與X無關,此時X與Y毫無線性關系。
通過上述簡單的介紹,大家應該理解了校準報告中的一些基本數據,這會更加方便了我們的日常工作。
1、檢測行業全覆蓋,滿足不同的檢測;
2、實驗室全覆蓋,就近分配本地化檢測;
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7、擁有CMA、CNAS、CAL等權威資質;
8、檢測報告權威有效、中國通用;
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