本 规程 经 国家质量监督检验检疫总局2005年4月28日批准，并自2005年10月28日起施行。归口单位: 全国声学计量技术委员会起草单位: 中国计量科学研究院本规程委托全国声学计量技术委员会负责解释[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=186077]噪声统计分析仪计量检定规程 JJG 778- 2045.pdf[/url]
品质统计分析分析,适用于品质管理工作人员[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=51181]品质统计分析技术[/url]
实验室内三个或以上人员比对，产生三组或以上数据时，用什么统计分析方法比较合理？
[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=16679]SPSS基本统计分析[/url]
各位专家，我们公司准备开展公司内部的盐雾试验的实验室比对（7个分部）。 依据标准为GB/T 10125-2012《人造气氛腐蚀试验》，以参试金属片的质量损失作为结果。 标准要求用4片金属片进行试验，这样的话每个实验室会有4个质量损失结果。 最终进行稳健统计分析的话，是取4个值得算术平均值进行分析还是这四个值都纳入统计分析？ 如果以四个值得算术平均值进行分析的话，没有考虑其标准差，感觉最终结果不太准确。如果将4个值都进行统计分析，如何给出合格结论？（每个实验室有四个结果） 能否按照分割样品对的方式进行分析，这样又牵扯出标准化和、标准化差的计算。 恳请各位专家不吝赐教，感谢！
求助 实验室能力验证比对试验结果的统计分析方法，谢谢！
如题，想了解下大家有统计分析过吗？还是单次结果只对单次有效，统计结果统计有统计学意义吗？
[font=system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, &][size=15px][color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]国内实验室间比对活动采用CNAS-GL02《能力验证结果的统计处理和能力评价指南》中推荐的稳健（Robust）统计法对数据进行统计分析评价。[/color][/size][/font][size=15px][/size][size=15px]稳健统计法[/size][size=15px] 采用稳健统计法进行统计分析的前提是假设分析的结果服从正态分布。在开始进行统计分析之前，应确保所采集的数据是正确、合理的，并对数据中的粗大误差和潜在问题进行识别。通常在数据统计过程中需要统计结果数、中位值、标准四分位间距（标准化IQR）、稳健CV、最小值、最大值和极差七种统计量。这些统计量的计算是进行实验室结果统计评价的基础。其中最重要的统计量是中位值和标准化IQR，它们是数据集中和分散的量度，属于稳健统计量，不受数据中离群值的影响。[/size][size=15px] 对实验室检测结果应使用基于稳健总计统计量的Z比分数（中位值和标准化IQR）进行评价。对于分割水平对样品a和样品b应统计计算两个Z比分数——实验室间Z比分数（ZB）和实验室内Z比分数（ZW）。它们分别基于结果对的标准化和（S）和标准化差（D）来进行计算，标准化和（S）和标准化差（D）的计算公式如下：[/size][align=center][img=,596,147]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/06/202306291227160574_5983_2771427_3.jpg!w596x147.jpg[/img][/align][align=center][/align][size=15px] 通过计算每个实验室的标准化和（S）和标准化差（D），可以统计出所有参加实验室的S和D 的中位值和标准化IQR，再根据公式（3）和公式（4）即可计算实验室间Z比分数（ZB）和实验室内Z比分数（ZW）。[/size][align=center][img=,667,129]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/06/202306291227311931_5294_2771427_3.jpg!w667x129.jpg[/img][/align][size=15px] 实验室结果依据Z比分数（包括ZB和ZW）进行评定。[size=15px][color=#ba0000]ZB≥3[/color][/size][/size][size=15px]的结果为离群值，2[size=15px][color=#ba0000]≤[/color][/size][size=15px][color=#ba0000]ZB≤3[/color][/size][/size][size=15px]时为可疑值。正的实验室间离群（即ZB≥3）表明该样品对的两个结果太高，负的实验室间离群值（即ZB≤－3）表明其结果太低，而实验室内离群值[/size][size=15px]则表明其两个结果间的差值太大。[/size][size=15px]时为疑值。正的实验室间离群（即ZB≥3）表明该样品对的两个结果太高，负的实验室间离群值（即ZB≤－3）表明其结果太低，而实验室内离群值[/size][size=15px]则表明其两个结果间的差值太大。[/size]
[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=87724]SPSS.11_0统计分析教程.（高级篇）[/url][img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=87725]SPSS.11_0统计分析教程.（基础篇）[/url]
哪位网友有收集的常用统计分析专业词汇，主要是软件上的专业词汇，最近想学习spss，还望各位帮帮忙。多谢了 不知有人收集汇总没有，发个帖子碰碰运气。
一般农残要做3个平行，每个平行做一个降解曲线，然后做统计分析，请问怎么做
谁有分析实验测试数据统计分析方面书籍的电子版？能不能共享一下，非常感谢！
能力验证对实验室的测定结果采用稳健（Robust）统计技术处理，由于采用的是中位值和标准化四分位距，从而减少了极端结果对平均值和标准偏差的影响。对每一个测定项目将计算下列总体统计量，即结果总数（N）、中位值（Median）、标准化四分位距（Norm IQR）、稳健变异系数（Robust CV）、极小值（Minimum）、极大值（Maximum）和变动范围（Range）。能力验证计划的样品对之间要求检验的化学成分含量略有差异。根据样品的测定结果，我们对每个实验室给出相应的实验室间Z比分数（ZB）和实验室内Z比分数（ZW），并依此评价每个参加实验室的能力。有关统计量的含义规定如下：结果总数——在统计分析中某项测定结果的总数。[B]中 位 值[/B]—— 一组按大小顺序排列结果数值的中间值，若N为奇数，则X(N+1)/2的结果数值为中位值；若N为偶数，则两个中心值的平均值为中位值，即{X[N/2]+ X[N/2]+1}/2。[B]标准化四分位距[/B]——对一组按顺序排列的数据，上四分位值Q3与下四分位值Q1之间的差称为四分位距（IQR），即IQR=Q3-Q1。IQR乘以因子0.7413得标准化四分位距（Norm IQR），它是稳健统计技术处理中用于表示数据分散程度的一个量，其值相当于正态分布中的标准偏差（SD）。稳健变异系数——标准化四分位距除以中位值，并以百分数表示。极大值——一组结果中的最大值。极小值——一组结果中的最小值。变动范围——极大值减极小值。[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2007/07/200707141743_58127_1629732_3.jpg[/img][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2007/07/200707141743_58128_1629732_3.jpg[/img]
最近实验室买了一批 PS 聚苯乙烯小球做实验模板，形状非常规则，直径也非常均匀，标称直径分别为 1.5 μm 和 10 μm 。为了验证其准确性，我们使用复纳科学仪器（上海）有限公司北京实验室的 Phenom 飞纳台式扫描电镜观察并统计。在本试验中，利用 Phenom 飞纳电镜的颗粒统计分析测量系统帮助我们获得了漂亮的统计结果，同时极大简化实验流程，加快了实验进度。下图为北京实验室的 Phenom 飞纳台式扫描电镜，小而精致，左边的显示器用于呈现样品在扫描电镜下的微观形貌，右边的电脑及软件可以做能谱分析，超大视野全景拼图，3D 粗糙度重建，纤维统计分析测量，颗粒统计分析测量，孔径统计分析测量等，每个软件在完成统计后，会输出相应的报告，本文截取颗粒统计分析测量系统的部分报告说明。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2015/08/201508261325_562983_2913526_3.jpg实验室的 Phenom 飞纳台式扫描电镜在使用颗粒统计分析测量系统之前，先借助扫描电镜观察 PS 聚苯乙烯小球的微观形貌。这个过程类似于搜集样本，借助 Phenom 飞纳电镜的光学导航，自动马达样品台，找样的过程非常简单。光学导航相当于有了地图，从而有了找到最佳位置的方向，自动马达样品台可以在瞬间将视野移动到需要观察位置，只需点击该位置一次。借助 Phenom 飞纳电镜颗粒统计分析测量系统可以一次处理大量数据，该软件最多可以一次读取 400 张扫描电镜图片，完成对所有图片的分析统计，给出统计结果的图表报告。如果一次需要几百张扫描图片作为样本的话，不用担心拍照取照时间过长，结合 Phenom 飞纳电镜超大视野全景拼图，可以自动完成拍照取照的功能，原因是飞纳电镜有光学导航，自动聚焦，和自动马达样品台，这些设计通过计算机的指令控制，可以自动连续扫描指定大小区域，每分钟可采集超过 100 张 1024 x 1024 分辨率的图像，这些图像自动存储在电脑的指定文件夹内，同时，这些图像可以自动拼合为一副全景图像。Phenom 飞纳电镜颗粒统计分析测量系统可以快速读取指定文件夹内的图像，即可以读取由 Phenom 飞纳电镜超大视野全景拼图自动采集的图像。因此可以快速处理样本量大的统计工作，节省人力。以下是本次实验中使用的 PS 聚苯乙烯小球在Phenom 飞纳台式扫描电镜下的部分图片，低倍下可以观察到小球的排列情况，高倍可以观察小球表面的细节。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2015/08/201508261328_562984_2913526_3.jpgPS 聚苯乙烯小球放大倍数：1万倍http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2015/08/201508261329_562985_2913526_3.jpgPS 聚苯乙烯小球放大倍数：2万倍样本准备好后，开始用 Phenom 飞纳电镜颗粒统计分析测量系统进行试验，我们最先使用标称直径 1.5 μm 的 PS 聚苯乙烯小球试验。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2015/08/201508261331_562986_2913526_3.png上图为标称直径 1.5 μm 的 PS 聚苯乙烯小球的识别效果，识别得非常完美，5 秒钟快速给出结果，同时给出关于该小球的众多如长轴，短轴，面积，周长等参数，大大方便了我们去识别买来的 PS 聚苯乙烯小球的质量。下图为其众多参数，可以看到该小球的平均直径为 1.4 μm，总的来说质量还不错。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2015/08/201508261331_562987_2913526_3.png[
今天本来是想近物理板的突然就发现了新开的实验数据处理与统计分析版面，于是进来恭喜一下，好像是本版第一帖啊，呵呵。可惜没有版主啊！
【序号】：2【作者】：晋菲斐1阎小妍2董冲亚【题名】：真实世界研究方案设计要点及统计分析解析【期刊】：中国卒中杂志. 【年、卷、期、起止页码】：2022,17(12)【全文链接】：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=3uoqIhG8C44YLTlOAiTRKibYlV5Vjs7ioT0BO4yQ4m_mOgeS2ml3UHVCXbKHWvY5-WJ3ZCPQnUw3iRR9DZYMTfeSephUuDQ1&uniplatform=NZKPT
调查下，你们实验室都用那些统计分析方法来评价比对试验、能力验证实验？请给出评价细则实验室自己有没有组织过能力验证？如有欢迎上传方案
本文将对截止于2012年11月27日，在中国知网收录的有关“拉曼光谱”的论文进行了统计分析。主要对历年发表论文数量、不同研究领域的拉曼光谱论文数统计以及不同研究机构发表论文数量统计。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/11/201211271800_407687_2086240_3.jpg图1.1977年-2012年历年发表的论文数量图 从1977年至-2012年，中国知网收录的有关“拉曼光谱”的论文数量达3500余篇，其中1995年之前，文章增幅较缓，1995年当年较前一年增长了42篇，从2006年开始论文数有了大幅的增长，2006年增长72篇，2007年增长91篇，2009年增长105篇，2011年增长91篇。表1.不同应用学科拉曼光谱研究发表文章数统计应用学科发表文章篇数化学1393物理学670有机化工249材料科学189生物学188地质学188肿瘤学158无机化工128轻工业手工业128药学82生物医学工程71仪器仪表工业51石油天然气工业43考古54金属学及金属工艺40矿业工程40公安39中药学37环境科学与资源利用34电力工业30燃料化工[align=cent
http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/02/201602151614_584417_2045325_3.jpg2016中国代谢组学暨多元变量统计分析培训班 第十期Training course of Metabolomics & MVDAin China，2016（10th）时间：2016.4.12-2016.4.19 语言：中文主办单位：Biotree中国、Umetrics瑞典培训地址：上海.中国官方网址：http://study.biotree.cn/代谢组学（Metabolomics）是继基因组学和蛋白质组学之后的最新组学技术之一，近十年来，代谢组学迅速发展并渗透到众多领域，目前在疾病诊断、病理研究、新药开发、药物毒理学、植物、营养学等与人类健康和疾病密切相关的领域有着广泛的应用，是系统生物学的重要组成部分。由中国上海阿趣生物科技有限公司（Biotree），MKS Umetrics联合主办的“第十期中国代谢组学暨多元变量统计分析培训班”将在2016年4月12日-19日于上海举行，届时我们会邀请一些国内外代谢组学领域的知名专家和教授，对代谢组学技术的发展，国际上哪些先进经验可以借鉴，国内代谢组学发展碰到的问题，如何借助代谢组学技术为科研成果转化提供有力支持等一系列现实的问题进行深入的探讨。同时我们邀请一些奋战在代谢组学一线的资深技术老师对代谢组学的样本提取、试验检测、质量控制、数据分析及处理等进行深入浅出的讲解与培训。另外，我们还邀请MKS Umetrics知名专家，对多元变量统计分析进行高阶培训。通过最新的多元变量技术，您将学习到如何更高速、自信地解释、处理复杂的数据。发现在数据中奥秘，学习如何建立可靠的预测模型，并将数据转化为决策。我们鼓励您带着您的数据参与课程教授、实体演练和实际操作，从而确保快速得到与您的需求相关和可利用的结果。代谢组学培训班内容（4月12日-13日）：√基于质谱的代谢组学应用√代谢组学与药物代谢√脂质组学介绍√LC-MS在代谢组学中的应用和数据分析解析√GC-MS在代谢组学中的应用和数据分析解析√NMR在代谢组学中的应用和数据分析解析√多元变量统计分析（MVDA）解析及上机实践√层次聚类及代谢通路分析解析MVDA for Omics （4月14日-15日）：√多元变量统计分析(MVDA)介绍√什么是主成分分析？√SIMCA软件演示√PCA的应用√SIMCA14软件上机实践√多元变量统计分析回归技术√判别分析的介绍√OPLS-DA,找寻Biomarker的利器√S-Plot和SUS-plot的作用√模型结果验证√上机实战√学员自带数据分析讨论MVDA for General（4月18日-19日）：√多元变量统计分析(MVDA)介绍√什么是主成分分析(PCA)？√MVDA与PCA的必要性√PCA对数据表的概述，PCA的价值√SIMCA14 软件上机实践√关注OPLS√关于PLS和OPLS模型的诊断和验证√根据X变量参数预测响应变量Y√OPLS的应用以及价值√模型结果的验证√上机实战√学员自带数据分析讨论培训注册：（官网在线注册或邮箱报名：marketing@biotree.cn，报名截止日期：2016年4月10日）代谢组学培训班（4月12日-13日）：（包括学费、资料费、上机费、午餐及欢迎晚宴）1.注册费：General3000元/人；Student2500元/人2.多人优惠：两人注册优惠价9折、四人及以上优惠价8折；3.本培训人数限制为100人，报满截止，不接受现场报名缴费；4.由于大班授课，座位按照注册付款先后排列，敬请谅解！多元变量统计分析培训班：（包括学费、资料费、上机费、午餐及欢迎晚宴，另外赠送一次学习巩固机会）MVDAfor Omics（4月14日-15日）：9800元/人。MVDAfor General（4月18日-19日）：9800元/人。1.注册截止日期为2016年4月10日，及早注册价格(2016年3月10日前到款)：8800元/人2.本培训小班授课，人数限制为20人，报满截止，不接受现场报名缴费。3.温故而知新，特赠送一次复习机会，包您学会掌握（仅限本人使用）！详情可来电垂询: 021-61531195 联系人：叶老师
各位老师好： 有个问题需要大家帮忙，在CNAS—GL03《能力验证样品均匀性和稳定性评价指南》中，样品均匀性检验和稳定性检验都需要用到统计分析，SPSS软件我有但不会使用，临时抱佛脚现学太难并且毫无头绪，"附录中的均匀性检验应用实例：A.1 单因子方差分析和A.2 S S ≤0.3σ 准则"如何通过SPSS软件计算出来的，能告诉详细的操作步骤最好，有懂的帮帮忙谢谢！
该LIMS系列产品，已在多家大型钢铁企业和出口汽车配件的大型铸造企业运用（最长已达4年之久）。 为企业的产品质量把关与提高作出巨大的贡献。已成为某些外商对企业质量保障认可的重要软硬件条件之一。 在较少的资金投入情况下，可使您的企业在与外商业务交往和与同行竞争中，具备明显的软硬件管理优势！ 欢迎回复，并索取或下载《钢铁成分光谱分析数据网络统计分析管理系统》演示版软件.---该系统演示版软件，已成功上传到《资料中心》，有兴趣的朋友可以下载试用了！！[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2007/02/200702150857_42331_1617203_3.jpg[/img]
2018年上半年中标信息统计分析报告显示：生命科学领域“异军突起”[img]file:///C:\Users\jiangwei\AppData\Roaming\Tencent\QQEIM\Temp\8LDO48C$8@[GWU0353$FOVS.png[/img]https://www.instrument.com.cn/news/20180907/470958.shtml
计划实现目标：1.检测流程管理：合同信息(录入、审核)-采样(分配、记录)-检测(记录、复核)-报告(编制、审核、批准、发放、归档) 全流程管理2.文档输出：输出样品流转单、采样单、报告，本期不输出原始记录3.回款记录4.统计分析：多维度统计当前主要问题：1.评价标准管理：需要讨论确定如何管理及维护各类生态环境标准，并与检测关联，报告中自动判定2.系统中不同角色关注点(首页展示)部分功能已实现，测试环境及账号如下：需要使用chrome浏览器http://47.108.31.186:8080/admin/123456招募说明：1.环境检测类实验室，规模15-30人左右；2.功能完善完成后提供服务器(可以是云服务器)部署（注：只提供安装包，不提供源码）；3.积极参与需求讨论及确认，功能完善后配合测试及实际应用。
应网友要求，论坛新增下面内容：1、开设了【文献检索与求助】版区，下面分为【文献检索方法与技巧】和【文献求助－应助】两个版面，方便大家寻找自己想要的资料，让大家帮助大家！关于标准方面的求助请直接去【标准/标物】版区求助，不要发在【文献求助－应助】区，否则一律删除！2、在【基础知识】版区下面新开了一个【实验数据处理与统计分析】版面欢迎对这些话题感兴趣前去参加讨论。也欢迎有能力、有热情、有时间的用户自荐或推荐新版主！
《环境与健康横断面调查数据统计分析技术指南》里面“6.1.2 未检出值处理”小节提到：“未检出值可用方法检出限的二分之一替代”以前看到省级科研单位按0统计总量版友们碰到这类情况时，是怎样处理的？有没有其它相关规定？
Excel在随机抽样检测数据统计分析中的运用 摘要：Excel 具有强大的计算功能,利用它可以进行专业的统计运算，对相关变量进行回归分析，对定值数据进行质量控制、实验室比对等多有文章介绍，但对随机抽样检测数据的分析介绍较少，本文利用Excel 中的NORMDIST函数,对某第三方检测机构随机抽样油品中某有害成分（地沟油标志物之一）进行随机抽样检测的结果进行统计和分析。关键词：Excel,NORMDIST,正态分布。Excel作为微软OFFICE办公软件的重要组成部分，其函数功能强大，对相关数据分析有一定优势，对相关固定的应用，也可以利用Excel VBA 进行编程开发相应程序，进行自动分析，方便使用者的具体运用，下面以某第三方检测机构随机抽样200批油品对某有害成分进行检测分析的结果为例，（部分数据为虚拟）来对该结果进行分析。10人次检测结果如下表： 表1人员甲乙丙丁戊己庚辛壬癸数值 10.060.140.320.240.150.190.430.560.981.5620.230.070.230.30.260.530.250.590.423.7430.090.240.120.110.320.341.060.432.75205.3240.130.120.150.060.110.370.620.311.085.4350.190.090.250.460.490.250.511.890.830.6960.050.320.210.270.240.170.220.451.440.8670.270.230.110.160.280.190.131.050.662.3480.220.170.170.180.150.420.760.670.634.3290.10 0.080.360.320.420.150.340.881.067.69100.140.370.270.230.350.240.651.340.240.57110.070.120.210.120.160.230.730.260.674.78120.350.260.160.090.130.190.320.932.050.77130.240.150.120.250.270.290.540.420.435.23140.210.060.140.210.320.350.50 0.370.742.86150.140.060.230.320.170.210.430.840.5912.83160.080.160.380.120.20 0.120.260.560.560.29170.220.220.320.080.260.320.430.971.47108.79180.160.080.160.190.330.30 1.091.60 0.783.08190.120.190.190.410.120.220.820.730.981.09200.250.230.110.170.190.130.720.450.813.25求和3.323.364.214.294.925.2110.8115.319.17375.49平均值0.1660.1680.21050.21450.2460.26050.54050.7650.958518.7745标准差0.081395720.0884724160.0837587390.1091341520.1039939270.1046535640.2662502780.4374266860.5937771649.90388346对数据进行升序排序见表2：人员甲乙丙丁戊己庚辛壬癸数值 10.050.060.110.060.110.120.130.260.240.2920.060.060.110.080.120.130.220.310.420.5730.070.070.120.090.130.150.250.370.430.6940.080.080.120.110.150.170.260.420.560.7750.090.080.140.120.150.190.320.430.590.8660.10 0.090.150.120.160.190.340.450.631.0970.120.120.160.160.170.190.430.450.661.5680.130.120.160.170.190.210.430.560.672.3490.140.140.170.180.20 0.220.430.560.742.86100.140.150.190.190.240.230.50 0.590.783.08110.160.160.210.210.260.240.510.670.813.25120.190.170.210.230.260.250.540.730.833.74130.210.190.230.240.270.290.620.840.984.32140.220.220.230.250.280.30 0.650.880.984.78150.220.230.250.270.320.320.720.931.065.23160.230.230.270.30.320.340.730.971.085.43170.240.240.320.320.330.350.761.051.447.69180.250.260.320.320.350.370.821.341.4712.83190.270.320.360.410.420.421.061.60 2.05108.79200.350.370.380.460.490.531.091.892.75205.32平均值0.1660.1680.21050.24050.2460.26050.54050.7650.958518.7745对列数据减去平均值后见表3：-0.116-0.108-0.1005-0.1805-0.136-0.1405-0.4105-0.505-0.7185-18.4845-0.106-0.108-0.1005-0.1605-0.126-0.1305-0.3205-0.455-0.5385-18.2045-0.096-0.098-0.0905-0.1505-0.116-0.1105-0.2905-0.395-0.5285-18.0845-0.086-0.088-0.0905-0.1305-0.096-0.0905-0.2805-0.345-0.3985-18.0045-0.076-0.088-0.0705-0.1205-0.096-0.0705-0.2205-0.335-0.3685-17.9145-0.066-0.078-0.0605-0.1205-0.086-0.0705-0.2005-0.315-0.3285-17.6845-0.046-0.048-0.0505-0.0805-0.076-0.0705-0.1105-0.315-0.2985-17.2145-0.036-0.048-0.0505-0.0705-0.056-0.0505-0.1105-0.205-0.2885-16.4345-0.026-0.028-0.0405-0.0605-0.046-0.0405-0.1105-0.205-0.2185-15.9145-0.026-0.018-0.0205-0.0505-0.006-0.0305-0.0405-0.175-0.1785-15.6945-0.006-0.008-0.0005-0.03050.014-0.0205-0.0305-0.095-0.1485-15.52450.0240.002-0.0005-0.01050.014-0.0105-0.0005-0.035-0.1285-15.03450.0440.0220.0195-0.00050.0240.02950.07950.0750.0215-14.45450.0540.0520.01950.00950.0340.03950.10950.1150.0215-13.99450.0540.0620.03950.02950.0740.05950.17950.1650.1015-13.54450.0640.0620.05950.05950.0740.07950.18950.2050.1215-13.34450.0740.0720.10950.07950.0840.08950.21950.2850.4815-11.08450.0840.0920.10950.07950.1040.10950.27950.5750.5115-5.94450.1040.1520.14950.16950.1740.15950.51950.8351.091590.01550.1840.2020.16950.21950.2440.26950.54951.1251.7915186.5455甲-庚平均值取0.2，标准差按实际 辛后平均值，标准差均按实际 NORMDIST返回累积分布函数 累积分布函数值：表4，NORMDIST(项值，平均值，标准差，TRUE)10.0024407550.0099168490.0079005150.0082671690.0207645290.0197776090.0025314940.0133792120.0124534230.00604981520.0039208970.0099168490.0079005150.0154248070.0281986560.0268122490.0080091520.0185351930.0279904070.0060751230.0062033650.0146656180.012009770.0208050190.0379419310.047955080.011462380.0269384310.0291998030.00608593940.0096660710.0214101110.012009770.0369061550.0668121710.0827140480.0128808140.0362602670.0493171710.00609314350.0148338280.0214101110.0265967370.0485379120.0668121710.1375837730.0251805210.0384202770.0552804230.00610123860.0224200810.0308552690.0387474150.0485379120.0874381010.1375837730.0311311280.0430662670.0641129480.00612188570.0489268290.0854696060.0556547380.1334923970.1133784590.1375837730.0754045920.0430662670.0714387960.00616388780.070643630.0854696060.0556547380.1683301730.1854147720.2206980210.0754045920.0777229040.0740202830.00623300990.1004568640.1580371690.0788145840.2104805830.2338451010.27574350.0754045920.0777229040.0941500710.006278668100.1004568640.2107758250.1514783520.2609797040.5394001850.3414074140.1386276830.090303330.1073519240.00629788110.1940594650.2775071730.2750899280.3912280820.7750160880.418891390.150374320.1316568460.1181025580.006312682120.4647534780.3606778620.2750899280.5670636740.7750160880.5093200120.1903102020.1708821590.1256830910.006355128130.7708760030.5861187420.4720401480.6741393460.9161943031.0166142170.335138470.262460720.1932924570.006404941140.9703679961.1021069240.4720401480.7947163621.0731221491.1812711320.4048158870.3020034220.1932924570.006444107150.9703679961.3256233790.7653556941.0768891551.8413760121.5520970660.598667650.3556963690.2369142680.00648212161.2030095351.3256233791.1725404361.5947551111.8413760121.9666698020.6295150060.4016428090.248573270.006498917171.4688665481.5740134452.6581359031.9865484142.0593377012.1838809820.7257452890.4993960960.4861842010.006684306181.7663480282.1348166352.6581359031.9865484142.5052545442.6206345580.9284705340.8305771920.5056839070.007071656192.4400917223.9068038143.9641242183.5195045363.7179626623.527074031.4953356910.9012741840.655117060.002885452204.8300574884.5322643314.4463381553.6019177893.5075886433.0520009931.498826820.6502238840.2515320322.80665E-05以表3各列项值为横坐标，累积分布函数值为纵坐标可作散点图：（只画出甲和癸）从表 4及直观的图可看出戊20,己20,辛20 ，壬20，癸19，癸20，类积分布值出现下降，（曲线斜率为负值），代表相关数据脱离正态分布范围，尤其是辛20后（下降幅度超过30%）为可疑数据。从实验数据计算的数学模型X=（C*V）/M看，除了油品本身含有高含量的有害物质外，偶然的一些误差不太可能造成相关数据“偏高”，大幅脱离正态分布范围，具体见下表：因 素偏 离结 果 影 响备 注称样误差±1%±1% 定容误差±3%±3% 标样浓度变化±1%±1%标样化学成分相对稳定反应不完全-5%，~-10%-5%，~-10%结果偏小反应容器吸附-3%~-5%-3%~-5%结果偏小内标加入体积变化±3%±3% 滤膜吸附-5%-5%结果偏小仪器测定误差±1%±1% 那么是否真的出现了“地沟油”？尽管风险分析“偏好”风险，但也要具体问题具体分析 ，先看10人测定结果平均值的变化，如下：可以看到第6人后平均值开始明显变大，第10人则显著变大，对应的场景是第6人后，因气相顶空出故障，被插入了一批油品溶剂残留分析，第9人后又被插入了一批溶剂残留分析。因为共用进样部件，因此怀疑是否是进样针，洗针盖等 先沾染了溶剂残留瓶盖上的油，然后又沾上了高浓度的标样，最后导致在进样垫上集聚部分高浓度标样，在样品进样时随进样针随机带入样品中！ Excel 中的NORMDIST函数为我们的分析提供了异常数值的判断依据，但是，对小概率事件的原因分析，必须结合具体场景分析进行，在时间及器材具备的情况下，最好通过复测进行进一步验证，否则，检测数据存在失稳失真的可能性，在AI“深度学习”“大模型”不断发展的今天，知识和经验都有所贬值，但正如AmehIP的创始人，负责人洛厄尔坎贝尔所说：“一根经验的荆棘抵得上忠告的茫茫荒原”。 参考文献 1. Excel 2010统计分析实例/冯灵清编著---北京：清华大学出版社，2015 2. 新全面质量管理七种工具 日本科技联盟“QC方法研究会”编 3.基于Excelvba技术构建审核全肠外营养液处方的算法 王亚奇＊，庞成森，马 妮，贺银丽，董卫华（# 西安交通大学第一附属医院药学部，西安 710061）中国药房 2019年第30卷第1期 4. Excel在分析化学实验数据处理中的应用 刘俊桃，陈晓培，吴金松，丁德刚，徐 军 （河南牧业经济学院 理学部，河南 郑州 450000）云南化工2018第45卷第9期 5. Excel在国际实验室间比对数据处理中的应用 黄河清 ，储德韧 ，段路路上海化工研究院有限公司，上海 200062；2.上海化学品公共安全工程技术研究中心，上海 200062 磷 肥 与 复 肥2019第34卷第1期
[font='Calibri',sans-serif] [/font][font=宋体]能力验证的结果可以多种形式出现，并构成各种统计分布。分析数据的统计方法应与数据类型及其统计分布特性相适应，但无论用哪种方法对结果进行评价，一般都包括以下内容[/font][font='Calibri',sans-serif]: (1)[/font][font=宋体]参考值[/font][font='Calibri',sans-serif]([/font][font=宋体]指定值[/font][font='Calibri',sans-serif])[/font][font=宋体]的确定[/font][font='Calibri',sans-serif] [/font][font=宋体]由于计量具有准确性、一致性和溯源性，校准结果具有相当的可比性。参考值[/font][font='Calibri',sans-serif]([/font][font=宋体]指定值[/font][font='Calibri',sans-serif])[/font][font=宋体]必须是一个可溯源到国家或国际标准的标准物质或计量基[/font][font='Calibri',sans-serif]([/font][font=宋体]标[/font][font='Calibri',sans-serif])[/font][font=宋体]准，并以其测量和比对被测物品时所确定的值。[/font][font='Calibri',sans-serif] (2)[/font][font=宋体]计算能力统计量[/font][font='Calibri',sans-serif] [/font][font=宋体]在测量比对方案中，国际上通常采用[/font][i][font='Calibri',sans-serif]E[sub]n[/sub][/font][/i][font=宋体]比率[/font][font='Calibri',sans-serif]([/font][font=宋体]也称[/font][i][font='Calibri',sans-serif]E[sub]n[/sub][/font][/i][font=宋体]值[/font][font='Calibri',sans-serif])[/font][font=宋体]来评价每个实验室的单独测量结果，它是通过将参加实验室与参考实验室的测量结果进行比较，并考虑它们的测量不确定度来评定其校准能力的。[/font][font='Calibri',sans-serif] [/font][font=宋体]①[/font][font=宋体]由参考实验室提供参考值的校准实验室之间的测量比对方案[/font][font='Calibri',sans-serif] [/font][font='Calibri',sans-serif] [/font][font=宋体]在这种测量比对方案中，参考实验室确定的参考值应由高等级的测量得到，也就是说，参考实验室必须能够给出优于参加实验室的测量不确定度。[/font][font='Calibri',sans-serif] [/font][font=宋体]②[/font][font=宋体]不能提供参考值的校准实验室之间的测量比对方案[/font][font='Calibri',sans-serif] [/font][font=宋体]在这种比对方案中，可以协议用参加实验室测量结果的平均值作为指定值。这类比对的前提是各参加实验室工作必须具有相近的不确定度水平[/font][font='Calibri',sans-serif] [/font][font='Calibri',sans-serif][/font]
快速气相色谱指纹分析仪是目前世界上分析速度最快的气相色谱之一,与传统的气谱相比，其最大的优点在于极快速的样品测试过程和简单的数据分析功能。采取resistive heating 对柱温进行控制,它可以提供传统的气相色谱分析，C6-C25石油标样在2分钟内分离完毕;同时采用统计化学计量学的方法来处理数据，大大的降低了数据处理的难度。各种统计分析模型提供了定性、定量的分析方法，为应用气相色谱指纹判断样品品质(如酒类,香精香料等)作判别分析，及产品品质控制,提供有效快捷的方法.快速气相色谱指纹分析仪,你又知道多少呢？1.你使用过这样的气相色谱吗？2.为什么叫指纹分析仪，特殊在哪里？
我的许多TEM照片都是由底片用扫描仪扫描来的，现在在找一些个颗粒数量，粒径统计软件。因为数量大的关系，在photoshop用直接测量和数数，工作量太大。 发现好些软件（image pro plus，digitalmicrograph等）不能识别我图片上的颗粒（不论是扫描仪扫来的图，或是CCD照的数码照片），都是把背底勾勾圈圈一塌糊涂。 也想试着用photoshop这样类似的软件先把我原先图片处理一下，例如把粒子从背底抠图出来，研究了好长时间效果也不理想，因为有的TEM照片上是密集的许多点，边界复杂、不清晰，用photoshop魔术棒、橡皮擦一点点修改很麻烦的，所以想请教大家，有没有好的办法，哪怕用到几种软件，曲折一点的，可以尽可能地分析我这种图像质量不够高的TEM照片。万分感谢！！！
有一个统计学问题想请教大家：通过实验我得到了一组实测值，另外，我通过理论计算又得到了一组理论值，实测值和理论值是对应的。我的数据不符合正态分布。我想请问我应该用什么样的检验方法去判断实测值和理论值是否差异显著？
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