再現性限界 [latex]r[/latex] は、再現性標準偏差 ([latex]s_r[/latex]) から導出される臨界値です。これは、再現性条件下で得られた 2 つの単一テスト結果間の最大絶対差を 95% の確率で表したものです。一般的には [latex]r = 2.8 times s_r[/latex] として計算されます。差が [latex]r[/latex] を超えると、結果は疑わしいとみなされます。

(画像はイメージです)
再現性限界 [latex]r[/latex] は、再現性標準偏差 ([latex]s_r[/latex]) から導出される臨界値です。これは、再現性条件下で得られた 2 つの単一テスト結果間の最大絶対差を 95% の確率で表したものです。一般的には [latex]r = 2.8 times s_r[/latex] として計算されます。差が [latex]r[/latex] を超えると、結果は疑わしいとみなされます。
再現性限界は、2 つのテスト結果の許容性を判断するための実用的なツールです。その統計的根拠は、正規分布の特性にあります。標準偏差 [latex]s_r[/latex] を持つ同じ正規分布から抽出された 2 つの測定値の差も、平均がゼロで標準偏差が [latex]sqrt{s_r^2 + s_r^2} = sqrt{2}s_r[/latex] の正規分布に従います。これらの差の 95% を包含するために、包含係数を使用します。正規分布の場合、この係数は約 1.96 です。したがって、95% 限界は [latex]1.96 times sqrt{2} times s_r approx 2.77s_r[/latex] であり、ISO 5725 などの規格では、簡略化のために [latex]2.8s_r[/latex] に丸められることがよくあります。
より正確な計算では、特に少数の測定値から [latex]s_r[/latex] を推定する場合、スチューデントの t 分布を使用します。式は [latex]r = t_{(1-alpha/2, nu)} times sqrt{2} times s_r[/latex] となり、ここで [latex]t_{(1-alpha/2, nu)}[/latex] は、信頼水準 [latex]1-alpha[/latex] (例えば 95%) および [latex]nu[/latex] 自由度で [latex]s_r[/latex] を推定するために使用される t 分布の臨界値です。実際には、検査室が同じサンプルに対して 2 つの検査を実施し、その差が [latex]r[/latex] より大きい場合、手順エラー、サンプルの汚染、機器の故障などの潜在的な問題を調査する信号となります。
ボットによるトラフィック(現在1日あたり4万件以上)を排除するため、このコンテンツはコミュニティメンバー限定となっています。
> ログイン < または > 登録 < (100%無料)でこれにアクセスできます。他のすべての制限付きコンテンツとツールも同様です。
再現性限界(統計)
(日付が不明または関連性がない場合、例えば「流体力学」などでは、その注目すべき出現時期の概算値が提示されます。)
フルサイズの画像とダウンロードは、登録会員のみが100%無料で利用できます。
> ログイン <