注1：對分散性的估計在剔除離群值后需特別謹慎，因為估計值會偏低。當 基于99%或以上置信水平進行剔除時，偏倚通常不嚴重。 

注2：大多數指定值和分散性的單因子穩健估計量在 p?12 可接受。 C.4.3指定值計算方法 從少數參加者結果中獲得的指定值，其不確定度 ()uxpt 需滿足 ()0.3uxptpt??。 如果采用平均值作為指定值，當剔除離群值后，對于 p(12)p? 家參加者結果，用參加者結果標準偏差作為能力評定標準差， ()0.3uxptpt?? 準則不能滿足。 當使用中位值作為指定值（效率為64%），參加者結果數 p?18 時該準則不能滿足。 其他穩健統計方法，如算法A有中等程度效率，當 p?12 時有可能滿足 ()0.3uxptpt?? 準則。

雖然有時可對更少參加者結果進行能力評定，某些指定 值計算方法仍然要求有一定數量的參加者結果。如果參加者結果較少，很難有高 度穩健的統計方法用于計算平均值。典型的數據量下限為 p?15 ，中位值最低可 應用于 p?2 （等同于均值），但當 35??p 時，中位值沒有均值好，除非有高風 險離群值。 C.4.4分散性計算方法 對于小數據量，由于分散性估計量的高變異性，不宜使用公議值作為能力評 定標準差。 當分散性估計量用于其他目的（如作為指定值的分散性估計），或當能力驗 證計劃可以承受較高變異的分散性估計量，處理小數據量宜選擇可獲得的最高效 率的分散性計算方法。 

注1：“可獲得”可理解為考慮合適的軟件和專業知識的可獲得性。 

注2：ISO13528附錄C給出的標準偏差的計算方法 Qn 比 MADe 或 nIQR 方法 具有更高效率。 

注3：當數據量非常少時，對分散性進行計算有如下建議： —p?2 ，使用 xx12?2 —p?3，如指定值和分散性未知，可使用 MADe 以避免對標準偏差的過高 估計，或使用平均值絕對偏差以避免對標準偏差的不當低估，如修約會導致兩個 相同的值。 —p?4 ，推薦使用基于對數加權函數的標準偏差的M－估計值[6]，近似于 不用迭代計算指定值的算法A，僅使用中位值作為指定值。

定性計劃確定指定值的方法通常有：專家判定、利用標準物質/標準樣品的 參考值、已知物品來源和利用參加者結果眾數或中位值。定量計劃確定指定值的 方法通常有：配方法、有證參考值、獨家定值、專家公議值和參加者公議值等方 法。 

D.1定性計劃 D.1.1專家判定 能力驗證計劃通常有一個專家組，它由若干具有適當資格的專家組成。指定 值由專家組公議確定，如果專家組對某個物品的指定值不能達成公議值，則可考 慮選用其他的定值方法，如果確實沒有合適的其他方法，則該物品不宜用于能力 驗證。特殊情況下，也可由一個專家確定指定值。 D.1.2利用標準物質/標準樣品的參考值 當利用標準物質/標準樣品（ CRM ）作為能力驗證樣品時，則以相應的參考 值作為指定值。但 CRM 作為能力驗證樣品成本相對較高，而且 CRM 的信息是公 開的，不利于能力驗證實施過程中指定值的保密性。 

D.1.3已知物品來源 由已知來源的物質制備的能力驗證物品，指定值可以依據物品來源確定。例 如，鑒定昆蟲或微生物（包括病毒）種類的能力驗證計劃，其樣品制備可以用來 自標準庫或參考實驗室經過鑒定的樣品。在物品制備和處理過程中應盡力避免污 染，以免影響參加者結果。 

D.1.4利用參加者結果眾數或中位值 定性檢測的指定值也可用參加者結果的統計量，如眾數或中位值來確定。以 眾數作為指定值可用于類別和定序的結果，但中位值一般只適用于定序標尺的結 果。如果利用眾數或中位值作為指定值，在能力驗證報告中應說明符合指定值的 結果數及其所占的比例數。