Количественное описание неопределенностиQUAM2012_P1_RU. Руководство еврахимситак количественное описание неопределенности в аналитических измерениях Третье издание
 Скачать 1.93 Mb.
|
|
3.1.3. Исследования по валидации методик количественного анализа обычно включают определение некоторых или всех нижеследующих характеристик. Прецизионность (precision). [B.1] Основные показатели прецизионности включают стандартное отклонение, характеризующее повторяемость, s r , стандартное отклонение, характеризующее воспроизводимость, s R , (ИСО 3534-1) и промежуточную прецизионность, иногда обозначаемую s Z i , где i − число варьируемых факторов (ИСО 5725- 3:1994). Повторяемость s r характеризует изменчивость, наблюдаемую в лаборатории в течение короткого промежутка времени, с одним и тем же оператором, одним экземпляром оборудования и т. д.; s r можно оценить в пределах данной лаборатории или в рамках межлабораторного исследования. Стандартное отклонение воспроизводимости s R для конкретного метода можно непосредственно оценить только с помощью межлабораторного исследования; оно характеризует изменчивость результатов, когда одну и ту же пробу анализируют в нескольких лабораториях. Промежуточная прецизионность характеризует вариацию результатов, наблюдающуюся при изменении одного или более факторов, таких как время, оборудование или оператор в пределах одной лаборатории; при этом получают разные показатели в зависимости от того, какие факторы поддерживаются постоянными. Промежуточную прецизионность чаще всего оценивают в рамках одной лаборатории, но ее можно установить и с помощью межлабораторного исследования. Прецизионность аналитической методики − важная составляющая общей неопределенности независимо от того, определена ли она суммированием отдельных дисперсий или путем исследования методики в целом. Смещение (bias). Смещение, обусловленное применяемым аналитическим методом, обычно устанавливают с помощью анализа подходящих стандартных образцов или проб с известными добавками. Определение общего смещения относительно соответствующих опорных значений важно при установлении прослеживаемости [B.9] к принятым эталонам (см. раздел 3.2). Смещение можно выразить в виде аналитического извлечения (полученное значение, деленное на ожидаемое значение). Задача аналитика состоит в том, чтобы показать, что смещением можно пренебречь или на него должна быть сделана поправка, но, в любом случае, неопределенность, связанная с установлением смещения, остается неотъемлемой составляющей общей неопределенности. Количественное описание неопределенности Измерения и неопределенность QUAM:2012.P1-RU Стр. 10 Линейность (linearity). Линейность является важным свойством методов, используемых для измерений в некотором диапазоне концентраций. Можно определить линейность отклика на чистых веществах и на реальных пробах. Обычно саму линейность количественно не определяют, ее проверяют визуально или с помощью критериев значимости нелинейности. Значимую нелинейность обычно учитывают с помощью нелинейной градуировочной характеристики или устраняют путем выбора более узкого рабочего диапазона. Любые остающиеся отклонения от линейности обычно учитываются в оценках общей прецизионности, охватывающих несколько концентраций, или же остаются в пределах неопределенности, связанной с градуировкой (Приложение E.3). Предел обнаружения (detection limit). В ходе валидации методики предел обнаружения обычно определяют только для того, чтобы установить нижнюю границу рабочего диапазона измерений. Хотя неопределенности вблизи предела обнаружения могут потребовать отдельного рассмотрения и специальной трактовки (Приложение F), предел обнаружения, независимо оттого, как именно он определен, не имеет прямого отношения к оцениванию неопределенности. Устойчивость (robustness or ruggedness). Многие документы по разработке и валидации методик анализа требуют непосредственного исследования чувствительности результатов к изменению определенных параметров. Обычно это делается с помощью “теста на устойчивость”, в котором исследуют влияние, вызванное изменением одного или нескольких факторов. Если такой тест оказывается значимым (по сравнению с его собственной прецизионностью), то проводится более детальное исследование для определения величины этого влияния и выбора соответствующего допустимого рабочего диапазона. Данные по устойчивости могут дать информацию о влиянии важных факторов на результат анализа. Селективность (selectivity). “Селективность” характеризует степень, до которой некий метод анализа однозначно отвечает определенному аналиту. В исследованиях селективности изучают влияние вероятных мешающих компонентов, обычно добавляя эти вещества как в холостые, так и в рабочие пробы, и наблюдая отклик. Полученные результаты обычно используют для демонстрации того, что на практике мешающие влияния несущественны. Так как в таких исследованиях непосредственно определяют изменения отклика, эти данные можно использовать для оценки неопределенности, связанной с потенциальными помехами; кроме того, при этом получают информацию о диапазоне концентраций мешающих веществ ПРИМЕЧАНИЕ В прошлом для того же понятия использовали термин специфичность (specificity). 3.2. Экспериментальные исследования характеристик эффективности 3.2.1. Детальный план и выполнение исследований по валидации и изучению характеристик эффективности методик подробно описаны в других публикациях [H.11] и здесь не рассматриваются. Однако основные принципы таких исследований и их влияние на пригодность исследования для оценивания неопределенности рассматриваются ниже. 3.2.2. Существенна представительность. Это означает, что исследования должны по возможности проводиться таким образом, чтобы дать реалистический обзор как числа, так и области действия возможных эффектов при обычном применении методики, а также установить диапазоны концентраций и типы проб, на которые она распространяется. Если, например, некий фактор представительно варьировался в ходе эксперимента по исследованию прецизионности, то влияние этого фактора непосредственно проявляется в наблюдаемой дисперсии, и, следовательно, нет необходимости в каком-либо дополнительном исследовании, если только не ставится задача дальнейшей оптимизации методики. 3.2.3. В этом контексте представительное варьирование означает, что влияющий фактор в ходе эксперимента должен принимать значения, которые отражают неопределенность измеряемой величины. Для непрерывных факторов это может быть допустимый диапазон или установленная неопределенность. Для дискретных факторов, таких как матрица пробы, этот диапазон Количественное описание неопределенности Измерения и неопределенность QUAM:2012.P1-RU Стр. 11 соответствует многообразию типов проб, допускаемых или встречающихся при обычном применении методики. Отметим, что представительность относится не только к диапазону значений, но и к их распределению. 3.2.4. При выборе варьируемых факторов важно обеспечить, насколько это возможно, изменение наибольших по своему влиянию эффектов. Например, там, где колебания день ото дня (возникающие, наверно, из-за влияния повторной градуировки) существенны по сравнению со сходимостью измерений, два определения в каждый из пяти дней обеспечат лучшую оценку промежуточной прецизионности, чем пять определений в каждый из двух дней. Десять однократных определений в отдельные дни будут еще лучше при условии достаточного контроля, хотя это не даст дополнительной информации о повторяемости в течение дня. 3.2.5. Обычно проще обсуждать данные, полученные на основе случайной выборки, чем в результате целенаправленного варьирования факторов. Например, эксперименты, проводимые случайным образом за достаточный период времени, будут обычно включать представительные эффекты влияния окружающей температуры, в то время как результаты экспериментов, проводимых систематически в течение 24- часовых интервалов, могут быть подвержены систематическому смещению, вызванному регулярным изменением окружающей температуры в течение рабочего дня. Первый из двух описанных выше экспериментов должен оценить только общее стандартное отклонение; во втором требуется целенаправленное варьирование окружающей температуры с последующей ее установкой, чтобы получить действительное распределение температур. Тем не менее, случайное варьирование менее эффективно. Даже малое число целенаправленных исследований может быстро установить величину какого-либо эффекта, тогда как для установления составляющей неопределенности с относительной точностью менее 20 % потребуется более 30 экспериментов. Поэтому часто предпочитают, где это возможно, систематически исследовать небольшое число основных эффектов. 3.2.6. Когда заранее известно или есть подозрение, что факторы взаимодействуют друг с другом, важно обеспечить, чтобы этот эффект взаимодействия учитывался в получаемых оценках. Этого можно достичь или за счет обеспечения случайной выборки при разных уровнях взаимодействующих факторов, или специальным планированием эксперимента с целью получения информации как о дисперсии, так и о ковариации. 3.2.7. При изучении общего смещения важно, чтобы используемые стандартные образцы были адекватны анализируемым пробам. 3.2.8. Любое исследование, предпринятое с целью изучения и проверки значимости какого-либо эффекта, должно иметь достаточные потенциальные возможности для обнаружения этих эффектов еще до того, как они станут фактически значимыми. 3.3. Прослеживаемость 3.3.1. Важно иметь возможность с уверенностью сравнивать результаты, полученные в разных лабораториях или в разное время. Это обеспечивается тем, что все лаборатории используют одинаковую шкалу измерения или одинаковые ‘точки отсчета’. Во многих случаях это достигается установлением цепи калибровок, ведущих к первичным национальным или международным эталонам, а в идеале (в целях долговременной согласованности) − к Международной системе единиц (СИ). Хорошим примером являются аналитические весы. Каждые весы калибруют с помощью эталонных гирь, которые калибруются (в конечном итоге) относительно национальных эталонов и, таким образом, соотносятся с первичным эталоном килограмма. Эта неразрывная цепь сличений, ведущая к известному исходному значению, обеспечивает ‘прослеживаемость’ к общей точке отсчета, что гарантирует использование разными людьми одинаковых единиц измерения. При рядовых измерениях согласованность измерений между разными лабораториями (или согласованность измерений во времени) достигается благодаря установлению прослеживаемости всех относящихся сюда промежуточных измерений, используемых для получения или контроля результата измерения. Поэтому прослеживаемость является важным понятием во всех областях измерений. 3.3.2. Формально прослеживаемость определяется следующим образом [H.7]: Количественное описание неопределенности Измерения и неопределенность QUAM:2012.P1-RU Стр. 12 “метрологическая прослеживаемость cвойство результата измерения, в соответствии с которым результат может быть соотнесен с основой для сравнения через документированную непрерывную цепь калибровок, каждая из которых вносит вклад в неопределенность измерений”. Ссылка на неопределенность возникает потому, что согласие между лабораториями ограничено, в частности, теми неопределенностями, которые характеризуют цепь прослеживаемости в каждой лаборатории. Поэтому прослеживаемость тесно связана с неопределенностью. Прослеживаемость позволяет расположить все связанные между собой измерения на согласованной шкале измерений, при этом неопределенность характеризует ‘прочность’ звеньев этой цепи и степень ожидаемого согласия между лабораториями, выполняющими сходные измерения. 3.3.3. В общем случае неопределенность результата, который является прослеживаемым к определенной основе для сравнения, будет представлять собой неопределенность этой основы для сравнения плюс неопределенность измерения относительно этой основы. 3.3.4. Руководство ЕВРАХИМ/СИТАК “Прослеживаемость в химических измерениях” [H.9] выделяет следующие действия при установлении прослеживаемости: i) Описание измеряемой величины, области измерений и требуемой неопределенности ii) Выбор подходящего метода оценивания значения величины, т. е. методики изме- рений вместе со связанным с ней вычислением − уравнением − и условиями измерений iii) Доказательство путем валидации, что и вычисление, и условия измерений включают все “влияющие величины”, от которых зависит результат или значение, приписываемое эталону iv) Определение относительной важности каждой влияющей величины v) Выбор и применение подходящих эталонов сравнения vi) Оценивание неопределенности Эти действия подробно рассмотрены в Руководстве [H.9] и здесь далее не обсуждаются. Заслуживает внимания, однако, то, что большинство этих действий важны и для оценивания неопределенности измерений. Последнее также требует установленной и должным образом валидированной методики измерений, четкого определения измеряемой величины и информации об используемых градуировочных эталонах (включая их неопределенность). Количественное описание неопределенности Процесс оценивания неопределенности QUAM:2012.P1-RU Стр. 13 4. Процесс оценивания неопределенности 4.1. В принципе, оценивание неопределенности не сложно. Следующие параграфы вкратце описывают те задачи, которые необходимо выполнить, чтобы получить оценку неопределенности, присущей какому-либо результату измерения. В последующих главах даются дополнительные указания, применимые в различных ситуациях, в частности, при использовании результатов внутри- и межлабораторной валидации методики, данных контроля качества, программ проверки квалификации и применения формальных принципов распространения неопределенностей. Этап 1. Описание измеряемой величины Четко сформулируйте, что именно измеряется, и напишите соотношение между измеряемой величиной и входными величинами (например, измеряемыми величинами, константами, значениями эталонов для градуировки и т. д.), от которых она зависит. Там, где это возможно, введите поправки на известные систематические эффекты. Такая описательная информация обычно приводится в соответствующей стандартной операционной процедуре (SOP) или ином описании методики. Этап 2. Выявление источников неопределенности Составьте список источников неопределенности. Он будет включать источники, дающие вклад в неопределенность параметров в том самом соотношении, которое было установлено на этапе 1, но может включать и другие источники неопределенности, например возникающие из химических предположений. Общая процедура формирования структурированного списка источников неопределенности предлагается в Приложение D. Этап 3. Количественное выражение составляющих неопределенности Определите или оцените значение неопределенности, присущей каждому выявленному потенциальному источнику. Зачастую, используя результаты исследований по валидации, данные контроля качества и т. д., можно оценить или определить единый вклад в неопределенность, связанный с несколькими источниками. Использование этих данных существенно сокращает усилия, требуемые для оценивания неопределенности, и, кроме того, реальные экспериментальные данные позволяют получить надежные оценки неопределенности. Этот подход описан в главе 7. Также важно рассмотреть, в достаточной ли мере имеющиеся данные учитывают все источники неопределенности, и тщательно спланировать дополнительные эксперименты и исследования, необходимые для обеспечения адекватного учета всех источников неопределенности. Этап 4. Вычисление суммарной неопределенности Информация, полученная на этапе 3, состоит из ряда количественно описанных вкладов в общую неопределенность, связанных либо с отдельными источниками, либо с суммарными эффектами нескольких источников. Эти вклады следует выразить в виде стандартных отклонений и просуммировать для получения суммар- ной стандартной неопределенности в соответствии с имеющимися правилами. Для получения расширенной неопределенности следует использовать соответствующий коэффициент охвата. На Рисунок 1 этот процесс показан схематически. 4.2. В последующих главах даны указания по выполнению всех перечисленных выше этапов и показано, как можно упростить процедуру в зависимости от наличия информации о суммарном эффекте ряда источников. Количественное описание неопределенности Процесс оценивания неопределенности QUAM:2012.P1-RU Стр. 14 Рисунок 1: Процесс оценивания неопределенности Описание измеряемой величины Выявление источников неопределенности Упрощение вследствие объединения составляющих, охватываемых имеющимися данными Оценивание оставшихся составляющих Оценивание сгруппированных составляющих Преобразование в стандартные неопределенности Вычисление суммарной стандартной неопределенности КОНЕЦ Вычисление расширенной неопределенности Проверка и, при необходимости, повторное оценивание наиболее существенных составляющих НАЧАЛО Этап 1 Этап 2 Этап 3 Этап 4 |