作為CNAS認(rèn)可實(shí)驗(yàn)室關(guān)鍵技術(shù)人員，我們需要不斷地通過開展檢測結(jié)果的質(zhì)量監(jiān)控活動(dòng)來確保結(jié)果的有效性，CNAS-CL01:2018《檢測和校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)室能力認(rèn)可準(zhǔn)則》第7.7.1 h）推薦了我們可以利用“物品不同特性結(jié)果之間的相關(guān)性”來監(jiān)控結(jié)果的有效性，而很多實(shí)驗(yàn)室人員對此了解不夠深入，導(dǎo)致沒有對這個(gè)技術(shù)方案善加利用，這是比較遺憾的。

　　利用“物品不同特性結(jié)果之間的相關(guān)性”來監(jiān)控結(jié)果的有效性實(shí)則是一種簡單有效的方法，可以非常直觀地發(fā)現(xiàn)結(jié)果異常的情況，并為實(shí)驗(yàn)室檢測技術(shù)人員提供合理的理論依據(jù)，下面我們以對某液態(tài)樣品的密度檢測結(jié)果與樣品溫度之間的關(guān)系為例進(jìn)行介紹，以便實(shí)驗(yàn)室人員熟練掌握這種監(jiān)控方案。

　　第一步，我們在滿足檢測方法要求的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下（假設(shè)為20℃±0.5℃）對樣品的密度進(jìn)行了10次重復(fù)測量，將其密度測量結(jié)果及測量密度時(shí)的樣品溫度輸入Excel電子表格中如下表：

　　第二步，選中兩行數(shù)據(jù)后插入一個(gè)散點(diǎn)圖，步驟如下：

　　生成的散點(diǎn)圖如下：

　　第三步，用鼠標(biāo)左鍵點(diǎn)擊散點(diǎn)圖空白處后顯示了右邊的彈出菜單，選擇菜單中圖表元素，將“趨勢線”選中，就會(huì)顯示出如下圖中的數(shù)據(jù)趨勢線：

　　第四步，在右邊彈出菜單的趨勢線右邊選中第二級下拉菜單，再選擇“更多選項(xiàng)”，此時(shí)出現(xiàn)了右邊欄，勾選右下角的“顯示公式”、“顯示R平方值”，此時(shí)圖中就會(huì)顯示出曲線的斜率和截距以及R2值，如下圖：

　　第五步，此時(shí)我們發(fā)現(xiàn)R平方值為0.6171，按照統(tǒng)計(jì)原理，R平方值小于0.8時(shí)，兩數(shù)組間的相關(guān)性較弱，說明檢測結(jié)果不符合正常的物理特性趨勢，也就是其中存在異常的檢測結(jié)果，我們觀察散點(diǎn)圖上的數(shù)據(jù)分布后發(fā)現(xiàn)，右側(cè)的0.969這個(gè)密度數(shù)據(jù)偏離趨勢曲線較嚴(yán)重，對應(yīng)的檢測結(jié)果是x8，因此嘗試刪除此組檢測結(jié)果后再觀察曲線狀態(tài)，結(jié)果如下圖：

　　從上圖可以看出，刪除了x8這組密度和溫度數(shù)值后，R平方值達(dá)到了0.921，證明剩余9組檢測結(jié)果的相關(guān)性較強(qiáng)，可以視為結(jié)果基本正常，因此可以明確得出結(jié)論，x8這次的檢測結(jié)果出現(xiàn)了異常，那么我們就可以對x8這組檢測結(jié)果的過程進(jìn)行回顧分析，找出根本原因，避免將來再次發(fā)生同類的不符合。

　　總結(jié)

　　按照這種方法可以有效和快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常結(jié)果或者離群值，但“R的平方值大于0.8表明數(shù)組間的相關(guān)性較強(qiáng)”僅僅是統(tǒng)計(jì)學(xué)的觀點(diǎn)，具體應(yīng)用到方法中時(shí)，還需要根據(jù)方法本身的要求或者實(shí)驗(yàn)室的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)確定合理的相關(guān)系數(shù)水平。希望以上內(nèi)容能對實(shí)驗(yàn)室的同行提供有益的參考。