Page 167 - 水利工程施工质量控制及安全管理

第六章 水利信息监测

值或异常值，如果在统计处理前不剔除这些可疑数据，将会对整个群体数据的统

计结果带来明显的影响，甚至会歪曲统计结果的准确性，所以对检出的异常值要
进行剔除。判断异常值有多种检验方法。在已知标准差情况下使用 Nair 法；在
未知标准偏差情况下判断异常值，通常采用 Grubbs检验法、Dixon检验法和偏度—
峰度检验法、Cochran 最大方差检验法以及 Pauta 检验法。在一般情况下，标准

差事先并不知道，而要由测试数据本身获得，并用以检验该组观测值中是否存在
异常值。

当样本量大于 100 时，使用 Pauta 检验法最合适，但对小样本测定不宜应用；
对小样本测定来讲，Grubbs 检验法则给出较严格的结果，概率意义明确；Dixon
检验法则无须计算平均值和标准偏差，概率意义也明确。在一些国际标准中常推
荐 Grubbs 准则和 Dixon 准则来检验小样本的异常值。检验置信度水平 α 的适宜

取值一般选择 5% 或 1%，而判断异常值时，对剔除水平一般采用 1% 或更小，
而不宜采用大于 5% 的值。
对离群值或异常值的检验采用以下原则：①采用 Grubbs 检验法对实验室内

的每组测定数据进行检验，筛选出可疑值。当数据量大于 100 时，采用 Pauta 进
行检验。②用各个实验室的标准偏差进行方差检验。对同一标准样品，如果每家
实验室的测定次数相同，采用 Cochran 检验法对多家实验室测定数据的标准偏差
筛选可疑值，将最大方差剔除，然后重新检验，直到方差不存在显著性差异；如

果测定次数不同，应用 Bartlett 检验法来检验，此时，如果方差存在显著性差异，
应将最大方差剔除，然后重新检验，直到方差不存在显著性差异。③根据“②”
的检验结果（经过方差检验，并进行异常数据剔除），采用 Dixon 检验法对实验

室间每组测定数据的均值筛选可疑值。
异常值的判断指标如下：以 P 表示上述 3 种方法的检验统计量的观测值出现
的概率，检验结果按下列 3 种情形进行判断：P ＞ 5%，即 Cochran、Grubbs 或
Dixon检验法检验统计量小于其5%的临界值，则判断观测值为正常值；5%≥P≥1%，

即检验统计量介于 5% 和 1% 的临界值之间，则判断观测值为异常值；P≤1%，即
检验统计量大于 1% 的临界值，则判断观测值为高度异常值。

对所有数据检验完毕后剔除异常值，得到确认数据，即有效数据，由此计算
精密度及准确度所对应的参数，并提出质量控制指标的建议值。给出的质量控制
指标建议值的方法如下。相对标准偏差、相对误差、相对偏差、重复性限和再现

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