对比试验数据处理PPT.pptxVIP

结论：在 FAW-VW 和 GJSS 分别进行了试样加工及拉伸试验，通过以上分析，可以发现试样及试验机对拉伸试验结果影响并不显著，强度和伸长率结果比较接近，而 FAW-VW 所做塑性应变比 r90 值略高于 GJSS试验值.常见对比试验方式多家环比多家对比两家对比对比试验的一般步骤获得结果并评价制备对比试验试样确认参加实验室范围数据预处理一致性判定设计对比试验方案根据对比试验的目的统一试验方法统一数据修约对比试验数据的预处理测量值平均值实验室A145,145,145,145,146,195,146,146,146,147150.6实验室B145,145,145,145,145,146,146,147,146,146145.6实验室C145,143,145,147,145,146,146,145,146,146145.4实验室D200,120,230,170,150,146,180,95,80,125149.6实验室E200,215,210,200,195,197,199,225,210,211206.2举例实验室A145,145,145,145,146,195,146,146,146,147150.615.6Gn=195-150.6/15.6=2.8＞2.48G1=150.6-145/15.6=0.4＜2.48测量值平均值实验室A145,145,145,145,146,195,146,146,146,147145.6实验室B145,145,145,145,145,146,146,147,146,146145.6实验室C145,143,145,147,145,146,146,145,146,146145.4实验室D200,120,230,170,150,146,180,95,80,125149.6实验室E200,215,210,200,195,197,199,225,210,211206.2柯克伦检验当统计量C＞柯克伦检验值表所得临界值Cα(p,n)时，则认为该实验室的测量结果的一致性差，随机误差大，该实验室测量精密度与其他各个实验室存在明显差异，该实验室的测量数据应该舍弃。α为显著性水平，根据GB/T 6379规定一般取值为0.01；n为每个实验室都进行n次测量。举例10个实验室参加对比试验，每个实验室测量次数为6。均值标准偏差1152.11.72148.11.33141.41.14142.72.25145.237.16149.63.97149.51.28150.31.19148.21.510147.51.6? *：当n ＞6时，临界值可以根据如下公式进行计算。对比试验数据的预处理作用离群值离群实验室对比试验数据一致性判定常见的3种方法稳健统计法（适用于多家环比）En值评价法（使用范围广泛）F检验和t检验评价（适用于两家对比）稳健统计法稳健统计法稳健统计法12345678910111213141516171.01.32.04.25.06.26.57.07.28.08.18.69.39.510.510.612.0NIQR=0.7413*(9.3-5.0)=3.1876Z17=12-7.2/3.1876=1.5Z1=7.2-1/3.1876=1.9En值评定法??铜合金样品标准含量SGSPONYCITBVPb扩展不确定度（PPM）1891296593310483360元素标准含量SGSPONYCITBVPb(%)3.053.123.113.083.17|En|/0.1990.2850.1390.311评定结果/合格合格合格合格?F检验+t检验F检验一组数据的标准偏差可以反映出该组数据的精密度，精密度决定于随机误差，不同组数据，有不同的精密度，两组数据的精密度之间有无显著性差异即两组数据的随机误差是否一致，这就需要进行F检验，F检验的目的在于比较两个样本的精密度有无显著性差异。F=S大2/ S小2查F分布表（见附录B）得到Fα/2(n1-1，n2-1)，若F＜ Fα/2(n1-1，n2-1)，则说明二者的精密度之间不存在显著性差异，反之，则存在显著性差异。α为显著性水平，一般取值为0.05。n1、n2为两个实验室的测量次数。t检验通过F检验，可以判定两组数据随机误差即精密度有无显著性差异，但两组数据的平均值之间是否存在显著性差异即是否有系统误差，这就必须进行平均值检验即t检验。t检验的目的就是比较两组数据的平均值之间是否存在显著性差异。查t分布表（见附录C）得到tα/2(n1+n2-2)，若t＜tα/2(n1+n2-2)，则说明二者之间无显著性差异，不存在系统误差反之，则存在显著性差异。α为显著性水平，一般取值为0.05。n1、n2为两个实验室的测量次数。举例　Rp0.2RmA80　Zwick 250Zwick050Zwick 25